一种基于动静态混合数据分析的建筑逐时用电能耗预测方法技术

本发明专利技术涉及一种基于动静态混合数据分析的建筑逐时用电能耗预测方法，旨在辅助建筑运维人员优化建筑能源配置，实现建筑能源管理的绿色高效。使用动态数据分析与静态数据分析相结合的方式，通过对建筑动态数据、静态数据进行分析，分别获得建筑逐时用电能耗预测值和建筑逐时用电能耗估算值，然后将两者进行加权融合，获得建筑逐时用电能耗预测修正值。所述方法的动态数据是从建筑物联网中获取的建筑用电能耗历史时间序列，静态数据是从BIM中获取的建筑空间位置、耗电设备种类及额定功率。本发明专利技术提供一种建筑逐时用电能耗预测的新实现方式，能够以较高精度、高可信度的预测结果辅助建筑能源配置的优化，从而促进实现绿色节能的建筑运维管理。的建筑运维管理。的建筑运维管理。

【技术实现步骤摘要】
一种基于动静态混合数据分析的建筑逐时用电能耗预测方法


[0001]本专利技术涉及一种面向大型公共建筑BIM运维平台的逐时用电能耗预测方法，尤其是一种基于动静态混合数据分析的建筑逐时用电能耗预测方法。

技术介绍

[0002]BIM运维平台的组成结构是BIM模型、建筑物联网系统以及建筑运维管理平台，其整个架构的主体是BIM模型，核心是从工程设计阶段到施工阶段再到建筑运维阶段整个周期产生的各类数据，其目标是利用BIM、物联网、大数据分析、人工智能等技术综合实现建筑信息的集成、计算、互控，从而实现对建筑的智能化运维管理，其基本架构如图所示。由于BIM模型具有十分优越的三维可视化能力，为实现BIM运维平台中的建筑运维管理功能，将把BIM模型作为一个核心载体，以及将所有数据信息集成到运维管理中，在安防管理、设施设备管理、能耗管理、空间管理、综合管理、物业管理等各个子系统中交流互通，并利用各种数据分析技术对其进行计算分析，获得可用于辅助建筑运行决策的结论，降低运营成本。
[0003]随着物联网技术、信息技术的广泛发展，建筑物联网系统是近几年出现的新型建筑控制管理系统。在它之前，传统建筑的运营管理方式依靠的是单一楼宇自动化系统(BMS)、集成楼宇管理系统(IBMS)。过去，建筑多是设备简单、功能简单的传统建筑，建筑内部主要包含以HVAC系统为主，辅以照明、电源监控的运行系统，单一楼宇自动化系统即可满足建筑运营管理的需要，但是使用时仍需依赖设施经理经验。后来随着建筑中的设备系统扩展至消防、动力、环境等功能需求，以传统集成方式集成的集成楼宇管理系统应运而生。然而随着智能建筑的发展，传统的建筑运维管理方式已不能满足需求。智能建筑需要的是智能运维模式和可支撑智能运维的管理系统。建筑物联网系统是以物联网方式连接建筑的全量设备及系统，使用传感器网络监控建筑运行时的各设备状态、各系统模式、环境变化状况，并存储各系统运行数据。可见，建筑物联网系统中包含的数据大多是随时间变化的动态数据。
[0004]综上所述，建筑BIM运维平台中的数据可以分为两大类，一是像建筑构件属性、设备系统参数这类的，主要存于BIM模型内的，未有时间属性的静态数据；二是可从建筑物联网系统获取的，像建筑设备运行状态、环境变化参量等这类的，具有时间属性的动态数据。
[0005]随着世界人口和经济的发展，日益增长的能源需求引起了人类更多的关注。同时为了解决污染、碳排放、温室等问题，能源消耗一直是人类十分关注的问题。通过对美国能源信息管理局的能量审查，发现40％的能耗来源于建筑物。近几十年来，我国的建筑能耗增长迅速，提出了降低建筑能耗的目标，要求精确控制建筑能耗，避免不必要的能源浪费。随着人工智能、大数据、物联网等新技术、新思想的发展，智能建筑、智慧城市的开发与实施已成为现代城市建设的趋势与潮流。然而，智能建筑中越来越复杂的电力能耗系统给负荷供需平衡带来了巨大的挑战。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的在于提供一种基于动静态混合数据分析的建筑逐时用电能耗预测方法。从提高能耗预测结果可信度的角度出发，在分析建筑BIM运维平台数据特点的基础上，建立了一种新型建筑逐时用电能耗预测方法，该方法充分利用了建筑BIM运维平台中包含的大量动静态数据，解决了单一时间序列预测结果精度不高，可信度低的问题。提高了建筑BIM运维的效率，降低了人力物力成本。使用该逐时用电能耗预测方法的建筑BIM运维平台，不仅能够实现对建筑逐时用电能耗快速高效预测，而且较高可信度的预测结果足以辅助建筑运维人员做出更加精准的建筑能源调控策略与计划。
[0007]一种基于动静态混合数据分析的建筑逐时用电能耗预测方法，包括以下步骤：
[0008]步骤1：从建筑BIM运维平台获取数据；
[0009]步骤2：数据的预处理；
[0010]步骤3：动态数据分析；
[0011]步骤4：静态数据分析；
[0012]步骤5：最后将建筑逐时用电能耗预测值与建筑逐时用电能耗估算值进行加权融合，获得能耗预测修正值。
[0013]针对面向BIM运维的智能建筑能耗预测复杂多变的问题，本专利技术提出了一种基于动静态数据混合分析的办公建筑能耗预测方法。利用动态数据建立时间卷积网络预测模型，预测输出办公建筑逐时能耗值，提出逐时耗电系数的概念，结合静态数据估算办公建筑逐时能耗值，将逐时能耗预测值与逐时能耗预算值进行加权融合，输出能耗修正预测值。
[0014]本专利技术采用上述技术方案，与现有技术相比具有如下优点：
[0015]1、本专利技术使用动静态混合数据分析的方式来对未来办公建筑的逐时用电能耗值进行预测。通过分析建筑用电能耗预测相关研究现状以及建筑BIM运维平台的数据特点，提出使用动态数据分析与静态数据分析相结合的方式来实现高精准、高效率的逐时用电能耗预测。解决由于动态数据中异常值含量高而导致的预测结果常常可信度较低的问题。
[0016]2、本专利技术挖掘建筑BIM运维中海量有价值的数据，由数据分析结果获得运维决策，使建筑BIM运维更高效，成本更低。特别是将BIM运维平台中包含的表达建筑自身特性的静态数据同时融入建筑逐时用电能耗预测中，大大改善了以建筑用电能耗历史记录序列值为代表的动态数据异常值含量高带来的预测结果可信度低的问题。
[0017]3、本专利技术将建筑物联网中监测记录的具有时间属性的用电能耗值定义为动态数据，并将整个建筑按用电模式差异进行功能分区，分别监测记录不同功能分区的用电能耗值，以便进行动态数据分析。在动态数据分析模块，本专利技术利用时间卷积网络高效率的时序数据分析能力，仅仅使用建筑逐时用电能耗历史序列值建立预测模型，并为实现以日为单位预测输出未来某日24个时刻能耗值的目标，本专利技术设计了符合时间卷积网络输入输出结构要求的有监督学习特征构造方法。
[0018]4、本专利技术将与建筑用电能耗相关的空间位置信息、耗电设备种类及额定功率等数值量定义为静态数据，这些不随时间变化的静态数据均可从BIM模型中获取。为充分利用静态数据时不变的稳定性，以此解决动态数据异常值含量高导致的预测结果可信度低问题。本专利技术提出逐时耗电系数的概念用于量化表征建筑某一空间逐时用电值。在充分分析建筑空间特征以及建筑用电能耗历史序列变化规律性、周期性的基础上，设计逐时耗电系数计
算公式，并给出建筑逐时用电能耗估算值计算方法。
[0019]5、本专利技术在面向BIM运维平台的办公建筑方面，实现了较高精度、高可信度的逐时用电能耗预测，提高了建筑BIM能源运维的效率，降低了人力物力成本。该方法为建筑BIM运维平台的工作管理人员制定更加高效合理、绿色环保的建筑能源控制调节策略提供了有利依据。
附图说明
[0020]附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例一起用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：
[0021]图1为本专利技术所述的TCN中的架构元素。
[0022]左上角为：扩张因子为d＝1,2,4，滤波器大小为k＝3的扩张因果本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于动静态混合数据分析的建筑逐时用电能耗预测方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：从建筑BIM运维平台获取数据；步骤2：数据的预处理；步骤3：动态数据分析；步骤4：静态数据分析；步骤5：最后将建筑逐时用电能耗预测值与建筑逐时用电能耗估算值进行加权融合，获得能耗预测修正值。2.根据权利要求1所述的基于动静态混合数据分析的建筑逐时用电能耗预测方法，其特征在于上述步骤1的从建筑BIM运维平台获取数据，具体包括如下过程：首先通过建筑物联网系统获得建筑用电能耗历史时间序列，然后利用BIM模型获得整栋建筑的各个功能分区空间位置信息及所有耗电设备的种类、额定功率。3.根据权利要求1所述的基于动静态混合数据分析的建筑逐时用电能耗预测方法，其特征在于上述步骤2的数据预处理，具体包括如下过程：通过线性插值填充建筑能耗历史时间序列的缺失值，并对其进行归一化，获得0
‑
1之间的动态数据值，归一化公式为其中，X
i
表示当前输入数据，X
min
为整组数据中的最小值，X
max
为整组数据中的最大值，X'为归一化后的数值；把建筑空间位置按功能效用分区，并统计各功能分区耗电设备种类及额定功率大小。4.根据权利要求1所述的基于动静态混合数据分析的建筑逐时用电能耗预测方法，其特征在于上述步骤3的动态数据分析，具体包括如下过程：考虑动态数据的时空性及大型公共建筑的使用背景，采用时间卷积网络进行动态数据分析；将经过数据预处理的建筑能耗历史序列转化成小时级时间序列，并根据时间卷积网络的输入样本要求及预测结果需求，构造逐时用电能耗预测输入输出样本，然后基于数据输入输出样本构建时间卷积网络，经过训练、验证与测试建立建筑逐时用电能耗预测模型，预测输出建筑逐时用电能耗值。5.根据权利要求1所述的基于动静态混合数据分析的建筑逐时用电能耗预测方法，其特征在于上述满足实际需求的建筑逐时用电能耗预测的输入输出样本构造，具体实现方式包括如下过程：首先将一日24个小时点的能耗值组合成一数据，那么从某栋建筑收集的一年能耗数据量就是365...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨启亮，邹荣伟，邢建春，谢立强，贾海宁，周启臻，陈文杰，胡辰熙，王宁，
申请(专利权)人：中国人民解放军陆军工程大学，
类型：发明
国别省市：