一种居住建筑电耗分析方法技术

本发明专利技术涉及建筑电耗分析技术领域，公开了一种居住建筑电耗分析方法，将电耗信息样本的电耗分为基础电耗

【技术实现步骤摘要】
一种居住建筑电耗分析方法


[0001]本专利技术涉及建筑电耗分析
，具体是一种居住建筑电耗分析方法
。

技术介绍

[0002]为了对既有居住建筑电耗特点进行分析诊断，我们要准确分离出建筑电耗的影响因素
。
对新建建筑电耗的预测，由于建筑电耗受建筑物结构
、
人为活动
、
制冷和采暖的影响，因此对其电耗预测较为困难，目前对建筑物电耗的预测，通常有以下两种方法：
[0003]一是基于工程的物理建模方法：基于流体力学和传热定律获得室内温度分布的动态，利用热力学第一定律计算建筑物内每个围护结构表面的热工参数和空气状况参数，同时考虑居住者行为，对建筑能耗进行仿真模拟
。
常用的有
DOE
‑
2、Energy Plus、BLAST
和
ESP
‑
r
等建筑能耗模拟软件
。
[0004]二是数据驱动的机器学习方法：基于机器学习的方法可利用自变量同因变量间的关系建立预测模型进行预测，利用神经网络
、
支持向量机
、
随机森林等机器学习方法建立模型并进行能耗预测
。
[0005]通过对研究现状的分析，发现存在以下问题：
[0006]1.
为了对不同既有建筑提出针对性节能建议，因此我们需要对既有居住建筑电耗特点进行分析诊断，要准确分离出建筑电耗的影响因素，但目前研究大多是直接采用建筑全年的电耗作为分析样本，只提出建筑用能超标，但未提供用能特点及针对性建议；
[0007]2.
对于新建建筑电耗进行精准预测，往往需要建筑物基础参数
、
建筑所在地气象参数
、
人员基础信息等，但这些数据是由多个不同部门提供，获取数据较为繁琐，经常会出现由于其中一项数据未拿到，而使最终预测结果不准确的现象；
[0008]3.
在对建筑能耗预测的相关研究中
,
根据建筑物结构利用流体力学和传热定律计算能耗
,
或只是与建筑能耗相关的部分特征利用机器学习进行回归预测
。
缺乏综合考虑基于社会经济学特征
(
年龄
、
工作
、
教育
、
收入
、
家庭人数
),
居住用户的个性化活动行为模式
,
及其对建筑电耗的影响以及预测的相关研究
。

技术实现思路

[0009]为克服现有技术的不足，本专利技术提供了一种居住建筑电耗分析方法，解决现有技术存在的电耗预测结果不准确等问题
。
[0010]本专利技术解决上述问题所采用的技术方案是：
[0011]一种居住建筑电耗分析方法，将电耗信息样本的电耗分为基础电耗
、
人为活动电耗
、
制冷电耗和采暖电耗四个部分，并分别计算这四个部分的值
。
[0012]作为一种优选的技术方案，包括以下步骤：
[0013]S1
，筛选样本：提取电耗信息样本，筛选出属于居住建筑的电耗信息样本；
[0014]S2
，处理样本：将电耗信息样本的电耗分为基础电耗
、
人为活动电耗
、
制冷电耗和采暖电耗四个部分，并分别计算这四个部分的值
。
[0015]作为一种优选的技术方案，步骤
S2
包括以下步骤：
[0016]S21
，从时间维度将全年
12
个月划分成三个阶段，分别是：空调使用季
、
采暖供应季和春秋过渡季；
[0017]S22
，构建电耗模块，将电耗分为基础电耗
、
人为活动电耗
、
制冷电耗和采暖电耗四个模块，并逐月分析电耗信息从而计算四个模块对应的电耗数值；其中，基础电耗为建筑无人居住时电器待机电耗
。
[0018]作为一种优选的技术方案，若居住建筑中含有热水器，基础电耗的计算公式为：
[0019]Q
basics
＝
Q
water heater
+Q
appliance
；
[0020]其中，
Q
basics
为基础电耗，
Q
water heater
为热水器电耗，
Q
appliance
为其余电器待机电耗，计算方法为：
[0021]Q
appliance
＝
∑P
i
×
T
standby
；
[0022]其中，
i
为其他电器的序号，
P
i
为其他电器中序号为
i
的电器的功率，
T
standby
为电器的待机时间
。
[0023]作为一种优选的技术方案，人为活动电耗为因人为活动造成的电耗，人为活动电耗的计算公式为：
[0024]Q
artificial
＝
Q
excessive
‑
Q
basics
；
[0025]其中，
Q
artificial
为人为活动电耗，
Q
excessive
为过渡季平均月电耗，
Q
basics
为基础电耗
。
[0026]作为一种优选的技术方案，人为活动电耗为因人为活动造成的电耗，人为活动电耗的计算公式为：
[0027]Q
artificial
＝
Q
personnel structure
+Q
energy conservation
；
[0028]其中，
Q
energy conservation
是因人员节能习惯不同而造成的电耗，
Q
personnel structure
是因人员构成不同所消耗的电耗，计算公式为：
[0029]Q
personnel structure
＝
∑P
i
×
T
use
；
[0030]其中，
i
为其他电器的序号，
P
i
为其他电器中序号为
i
的电器的功率，
T
use
为电器的使用时间
。
[0031]作为一种优选的技术方案，制冷电耗的计算公式为：
[0032]Q
refrigeration
＝
Q
air conditi本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种居住建筑电耗分析方法，其特征在于，将电耗信息样本的电耗分为基础电耗
、
人为活动电耗
、
制冷电耗和采暖电耗四个部分，并分别计算这四个部分的值
。2.
根据权利要求1所述的一种居住建筑电耗分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1
，筛选样本：提取电耗信息样本，筛选出属于居住建筑的电耗信息样本；
S2
，处理样本：将电耗信息样本的电耗分为基础电耗
、
人为活动电耗
、
制冷电耗和采暖电耗四个部分，并分别计算这四个部分的值
。3.
根据权利要求2所述的一种居住建筑电耗分析方法，其特征在于，步骤
S2
包括以下步骤：
S21
，从时间维度将全年
12
个月划分成三个阶段，分别是：空调使用季
、
采暖供应季和春秋过渡季；
S22
，构建电耗模块，将电耗分为基础电耗
、
人为活动电耗
、
制冷电耗和采暖电耗四个模块，并逐月分析电耗信息从而计算四个模块对应的电耗数值；其中，基础电耗为建筑无人居住时电器待机电耗
。4.
根据权利要求3所述的一种居住建筑电耗分析方法，其特征在于，若居住建筑中含有热水器，基础电耗的计算公式为：
Q
basics
＝
Q
water heater
+Q
appliance
；其中，
Q
basics
为基础电耗，
Q
water heater
为热水器电耗，
Q
appliance
为其余电器待机电耗，计算方法为：
Q
appliance
＝
∑P
i
×
T
standby
；其中，
i
为其他电器的序号，
P
i
为其他电器中序号为
i
的电器的功率，
T
standby
为电器的待机时间
。5.
根据权利要求3所述的一种居住建筑电耗分析方法，其特征在于，人为活动电耗为因人为活动造成的电耗，人为活动电耗的计算公式为：
Q
artificial
＝
Q
excessive
‑
Q
basics
；其中，
Q
artificial
为人为活动电耗，
Q
excessive
为过渡季平均月电耗，
Q
basics
为基础电耗
。6.
根据权利要求3所述的一种居住建筑电耗分析方法，其特征在于，人为活动电耗为因人为活动造成的电耗，人为活动电耗的计算公式为：
Q
artificial
＝
Q
personnel structure
+Q
energy conservation
；其中，
Q
energy conservation
是因人员节能习惯不同而造成的电耗，
Q
person...

【专利技术属性】
技术研发人员：周峰，李东哲，马国远，
申请(专利权)人：北京工业大学，
类型：发明
国别省市：