【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及建筑管理，具体为一种基于大数据的建筑能耗管理系统及方法。
技术介绍
1、
2、随着建筑行业不断向智能化、绿色建筑方向发展，人们对建筑能耗的管控越来越重视；现有的基于大数据的建筑能耗管理系统是用在对实体建筑的能耗监管，即在实体建筑构建完成且各个能耗供应系统中的供应管道均排布完成的基础上，通过在预设节点位置安装传感器的方式，实现对建筑能耗的监管，识别监测的建筑中各个能源供应系统的异常能耗区域，但是，该方式存在较大的弊端，由于实体建筑已经建设完成，即使对异常能耗区域的管道进行优化，也会受到固有的建筑结构的局限，影响最终的优化结果；无法在建筑构图阶段对建筑管道中可能存在的异常能耗区域进行优化管理，并对建筑构图的相应部分进行适应性调整。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于大数据的建筑能耗管理系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据的建筑能耗管理方法，所述方法包括以下步骤：
3、s1、获取基于bim技术的三维结构的待测建筑模型，结合数据库中存储的历史数据内不同能源供应系统的各个异常能耗特征节点分别对应的建筑结构特征，对待测建筑模型进行异常能耗特征节点提取，根据提取的每个异常能耗特征节点与相应的建筑结构特征构建异常能耗特征数据对，并得到所得的各个异常能耗特征数据对的汇总集合；
4、s2、获取所得汇总集合中各个异常能耗特征数据对之间的关联关系，结合
5、s3、获取异常能耗融合区域内的每个建筑结构在数据库预置表单内的替换结构，并生成不同的结构替换组合方案，结合历史数据中的不同能源供应系统的各个异常能耗特征节点分别对应的建筑结构特征，分析不同结构替换组合方案分别对相应异常能耗融合区域的介入干扰指数波动区间；
6、s4、结合不同结构替换组合方案对应的介入干扰指数波动区间及相应异常能耗融合区域的建筑结构特征对应的融合影响干扰值，对相应异常能耗融合区域的建筑结构特征的替换需求进行判断，并将满足替换需求的建筑结构特征与相应的替换结构进行绑定，生成替换需求关联数据对；
7、s5、对所得替换需求关联数据对按顺序逐个进行汇总，生成需求预警序列，将所得需求预警序列反馈给管理员，辅助管理员进行建筑能耗结构调整决策。
8、进一步的，所述s1中获取的基于bim技术的三维结构的待测建筑模型中包含不同能源供应系统的管道排布，所述能源供应系统包括热水供暖系统、水务供应系统及燃气供应系统；
9、所述数据库中每个异常能耗特征节点对应的建筑结构特征包括异常能耗特征节点对应区域周边单位距离内的各个建筑结构，及每个建筑结构相对于异常能耗特征节点对应区域中心点的最短距离；所述单位距离为数据库中预置的常数；
10、所述每个异常能耗特征节点为相应能源供应系统中出现故障的管道区域；
11、所述s1中对待测建筑模型进行异常能耗特征节点提取的方法包括以下步骤：
12、s11、获取数据库中存储的历史数据内不同能源供应系统的各个异常能耗特征节点分别对应的建筑结构特征；每个异常能耗特征节点对应的一个建筑结构特征，所述同一能源供应系统中的各个异常能耗特征节点汇总到同一个空白集合中；将第i个能源供应系统对应的异常能耗特征节点汇总集合记为ai；
13、s12、对ai中各个元素分别对应的建筑结构特征进行融合，得到第i个能源供应系统对应异常能耗特征节点判定条件集合，记为bi；
14、所述bi中每个元素对应ai中的一个或多个元素对应的建筑结构特征，
15、当bi中每个元素对应ai中一个元素对应的建筑结构特征时，则bi中相应元素对应的异常能耗特征节点判定条件包括多个判定子条件，所述判定子条件的个数与ai中相应元素对应建筑结构特征中对应的建筑结构个数，每个判定子条件为相应建筑结构相对于待判定区域中心点的最短距离小于等于ai中相应元素对应的建筑结构特征中相应建筑结构相对于异常能耗特征节点对应区域中心的最短距离；
16、当bi中每个元素对应ai中多个元素对应的建筑结构特征时，则bi中相应元素对应的异常能耗特征节点判定条件包括多个判定子条件，所述判定子条件的个数与ai中融合前的各个相应元素分别对应建筑结构特征中对应建筑结构的个数，且融合前的各个元素分别对应建筑结构特征中对应建筑结构均相同；融合后的每个判定子条件为相应建筑结构相对于待判定区域中心点的最短距离小于等于融合前ai中各个相应元素分别对应的建筑结构特征中相应建筑结构相对于异常能耗特征节点对应区域中心的最短距离的最大值；
17、s13、将待测建筑模型中第i个能源供应系统对应的管道划分成不同的区域，将第j个划分区域记为cj；并获取cj对应的建筑结构特征；
18、s14、将cj对应的建筑结构特征与bi中元素进行比较，
19、当cj对应的建筑结构特征均不满足bi中每个元素对应的判定条件时，则判定cj不为异常能耗特征节点；反之，则判定cj为一个异常能耗特征节点。
20、本专利技术在生成异常能耗特征节点判定条件集合bi时，考虑到历史数据中不同异常能耗特征节点对应的建筑结构特征中，建筑结构种类相同，但是其建筑结构对应的距离不同的情况，该情况下，通过对建筑结构特征中建筑结构种类相同的异常能耗特征节点融合的方式，能够确保生成的异常能耗特征节点判定条件更加准确，进而预测的待测建筑模型中的异常建筑特征节点更加精准。
21、进一步的，所述s2中构建存在关联关系的不同异常能耗数据对对应的异常能耗融合区域时，获取每个异常能耗特征数据对中相应异常能耗特征节点位置及所得汇总集合中各个异常能耗特征数据对之间的关联关系；
22、判断任意两个异常能耗特征数据对之间是否存在关联关系的过程中，将这两个异常能耗特征数据对分别记为u1与u2，获取u1及已经与u1存在关联关系的异常能耗数据对分别对应区域的并集，记为ub1；获取u2及已经与u2存在关联关系的异常能耗数据对分别对应区域的并集，记为ub2；若ub1与ub2之间的交集不为空集，则判定u1与u2之间存在关联关系；反之，则判定u1与u2之间不存在关联关系；
23、得到存在关联关系的不同异常能耗数据对对应的异常能耗融合区域，所述异常能够融合区域为存在关联关系的所有异常能耗数据对分别对应的异常能耗特征节点相应区域的并集；
24、所述s2中构建存在关联关系的不同异常能耗数据对对应异常能耗融合区域的建筑结构特征的融合影响干扰值的方法包括以下步骤：
25、s21、获取存在关联关系的不同异常能耗数据对对应的异常能耗融合区域，将所得异常能耗融合区域的面积记为m；
26、s22、获取存在关联关系的不同本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的建筑能耗管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的建筑能耗管理方法，其特征在于：所述S1中获取的基于BIM技术的三维结构的待测建筑模型中包含不同能源供应系统的管道排布，所述能源供应系统包括热水供暖系统、水务供应系统及燃气供应系统；
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的建筑能耗管理方法，其特征在于：所述S2中构建存在关联关系的不同异常能耗数据对对应的异常能耗融合区域时，获取每个异常能耗特征数据对中相应异常能耗特征节点位置及所得汇总集合中各个异常能耗特征数据对之间的关联关系；
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的建筑能耗管理方法，其特征在于：所述S3中生成不同的结构替换组合方案时，获取异常能耗融合区域内的每个建筑结构在数据库预置表单内的替换结构，将异常能耗融合区域内的第k个建筑结构在数据库预置表单内的替换结构个数记为Dk，将所得结构替换组合方案个数记为ZD，
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的建筑能耗管理方法，其特征在于：所述S4中对相应异常能耗融合区域的建筑
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的建筑能耗管理方法，其特征在于：所述S5中将所得需求预警序列反馈给管理员，辅助管理员进行建筑能耗结构调整决策时，管理员能够查看需求预警序列中每个替换需求关联数据对对应的融合干扰影响值及相应的介入干扰指数波动区间。
7.一种基于大数据的建筑能耗管理系统，所述系统通过权利要求1-6中任意一项所述的一种基于大数据的建筑能耗管理方法实现，其特征在于，所述系统包括以下模块：
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的建筑能耗管理系统，其特征在于：所述介入干扰波动分析模块包括替换组合方案生成单元及干扰分析单元，
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的建筑能耗管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的建筑能耗管理方法，其特征在于：所述s1中获取的基于bim技术的三维结构的待测建筑模型中包含不同能源供应系统的管道排布，所述能源供应系统包括热水供暖系统、水务供应系统及燃气供应系统；
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的建筑能耗管理方法，其特征在于：所述s2中构建存在关联关系的不同异常能耗数据对对应的异常能耗融合区域时，获取每个异常能耗特征数据对中相应异常能耗特征节点位置及所得汇总集合中各个异常能耗特征数据对之间的关联关系；
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的建筑能耗管理方法，其特征在于：所述s3中生成不同的结构替换组合方案时，获取异常能耗融合区域内的每个建筑结构在数据库预置表单内的替换结构，将异常能耗融合区域内的第k个建筑结构在数据库预置表单...
【专利技术属性】
技术研发人员：蔡剑文，
申请(专利权)人：广东南海产业集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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