【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及空调能耗监管，具体为基于大数据的空调能耗数据监管方法及系统。
技术介绍
1、大数据是指规模庞大、多样化且高速增长的数据集合，通常包括结构化数据和半结构化数据和非结构化数据，使用大数据对空调的能耗进行监管，可以通过大数据分析技术，实时监测和分析空调设备的能耗情况，可以追踪能耗的变化趋势、以及不同区域、不同时段的能耗消耗情况，及时发现能耗异常的情况，并且还能预测空调的能耗趋势和变化，根据历史数据和模型、提前去制定节能计划和优化方案，从而避免能耗的无端浪费。
2、在商场和办公大楼这些需要使用大量中央空调的产所，通常对中央空调进行调节只是通过控制系统，向中央空调内输入相应的温度和湿度等参数对应的数值，让中央空调进行自动运行，使商场和办公大楼等产所内环境参数，达到控制系统中预先输入的数值，但是这样方式却存在不少缺点，使得控制系统无法根据实际情况去对各个中央空调进行整体调节，这样不仅仅会导致商场和办公大楼这些产所对环境调节能力较差，而且还会导致中央空调内的能耗大幅度增加。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供基于大数据的空调能耗数据监管方法及系统，以解决上述
技术介绍
中存在的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：基于大数据的空调能耗数据监管方法，方法包括：
3、步骤s100：构建空调监管云平台，获取公共场所内中央空调运行后，中央空调中分机的环境控制区域内的历史温度变化记录，并从中提取出环境控制区域内的温度变化数据，获
4、步骤s200：基于环境控制区域集中的环境控制区域的数量分布状态，对中央空调的历史运行记录进行分类，从历史运行记录中提取出中央空调在运行时的耗电量，并对历史运行记录进行标记，对标记相同的历史运行记录内的环境控制区域集取交集，将获得的环境控制区域进行标记；
5、步骤s300：将标记的环境控制区域从环境控制区域集中剔除，对环境控制区域集中各个环境控制区域内的历史人流量记录进行获取，并从中提取出各个环境控制区域内的人流量信息，分析人流量对分机的环境控制区域内温度调节状态的影响程度；
6、步骤s400：对中央空调的环境控制区域内的人流量变化趋势进行预测，并结合人流量对环境控制区域内温度调节状态的影响程度，对中央空调的环境控制区域内温度变化状态进行评估，得到特征环境控制区域；
7、步骤s500：对公共场所在当前周期内，中央空调的环境控制区域内的环境参数进行监测，获取公共场所内的特征环境控制区域，对中央空调内的分机进行智能调控。
8、进一步的，步骤s100包括：
9、步骤1.1：从历史温度变化记录中提取出环境控制区域的初始温度和目标温度，并记为的环境控制区域的温度数据；
10、步骤1.2：设置第一单位时长，获取历史温度变化记录中环境控制区域内温度变化至目标温度时，分机所花费的时长，计算中央空调的环境控制区域内温度的标记变化值，其中，第a个环境控制区域内温度的标记变化值，为历史温度变化记录内中央空调的第a个环境控制区域内初始温度到目标温度时，分机所花费的时长，为历史温度变化记录内中央空调的第a个环境控制区域的目标温度，为历史温度变化记录内中央空调的第a个环境控制区域的初始温度；
11、步骤1.3：获取历史运行记录内中央空调的各个环境控制区域内温度的标记变化值，并将其中大于零的进行保留，获取各个环境控制区域内温度的标记变化值的中位数；
12、步骤1.4：将标记变化值大于标记变化值的中位数的环境控制区域进行汇集，得到分机的第一环境控制区域集，将标记变化值小于等于标记变化值的中位数的环境控制区域进行汇集，得到第二环境控制区域集。
13、进一步的，步骤s200包括：
14、步骤2.1：对各个历史运行记录中第一环境控制区域集内的环境控制区域的数量进行获取，并取数量的平均数，对各个历史运行记录中第二环境控制区域集内的环境控制区域的数量进行获取，并取数量的平均数；
15、步骤2.2：对历史运行记录进行分类，具体分类过程为，当某一历史运行记录内中央空调的分机的第一环境控制区域集，符合分类条件1时，将某一历史运行记录记为第一历史运行记录，其中，分类条件1：，为在某一历史运行记录内第一环境控制区域集中环境控制区域的区域数量，为预设第一阈值；
16、步骤2.3：当某一历史运行记录内中央空调的分机的第二环境控制区域集，符合分类条件2时，将某一历史运行记录记为第二历史运行记录，其中，分类条件2：，为在某一历史运行记录内第二环境控制区域集中环境控制区域的区域数量，为预设第二阈值；
17、步骤2.4：从历史运行记录中提取出中央空调在运行时的耗电量和运行时长，将耗电量除以中央空调的运行时长，得到中央空调的耗电量平均值，再取中央空调的耗电量平均值的平均值，当中央空调在历史运行记录内的耗电量平均值>，并且同时历史运行记录为第二历史运行记录时，对第二历史运行记录进行标记，获取中央空调在各个历史运行记录内的耗电量平均值的中位数，当中央空调在历史运行记录内耗电量平均值，并且同时历史运行记录为第一历史运行记录时，对第一历史运行记录进行标记；
18、步骤2.5：获取中央空调中各个被标记的第一历史运行记录和第二历史运行记录，并分别进行汇集，对中央空调中被标记的各个第一历史运行记录内的第一环境控制区域集取交集，将获得的环境控制区域进行标记，并记为标记第一环境控制区域，对中央空调中被标记的各个第一历史运行记录的第一环境控制区域集取交集，将获得的环境控制区域进行标记，并记为标记第二环境控制区域；
19、上述步骤中通过中央空调的第一环境控制区域集内环境控制区域的区域数量，与第一环境控制区域集中区域数量平均值之差，来判定这部分区域是否为第一历史运行记录，是因为当差值的数值很大时，就表面这个历史运行记录内中央空调的很多分机的环境控制区域，都是温度上升很快，然后再对这个历史运行记录内中央空调的耗电情况进行分析，一旦历史运行记录内中央空调的耗电很少，那么这个历史运行记录中众多分机的区域温度上升快，与中央空调耗电少存在关联，这就为后面对减少空调耗电，减低空调能耗提供的有利的数据支持。
20、进一步的，步骤s300包括：
21、步骤3.1：获取中央空调内被标记的各个第一历史运行记录的第一环境控制区域集，将标记第一环境控制区域从其中剔除，并获取保留的环境控制区域，在中央空调的各个历史运行记录内的历史人流量记录；
22、步骤3.2：分析人流量对分机对环境控制区域内温度调节状态的影响程度，设置第二单位时长，具体分析过程包括，从被标记的第一历史运行记录所对应的历史人流量记录中提取出环境控制区域内的人流量信息，其中，人流量信息为环境控制本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于大数据的空调能耗数据监管方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的空调能耗数据监管方法，其特征在于，所述步骤S100包括：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的空调能耗数据监管方法，其特征在于，所述步骤S200包括：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的空调能耗数据监管方法，其特征在于，所述步骤S300包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的空调能耗数据监管方法，其特征在于，所述步骤S400包括：
6.根据权利要求5所述的基于大数据的空调能耗数据监管方法，其特征在于，所述步骤S500包括：
7.应用权利要求1-6中任意一项所述的基于大数据的空调能耗数据监管方法的空调能耗数据监管系统，其特征在于，所述监管系统包括环境控制区域集模块、特征环境控制区域模块、智能监管模块；
8.根据权利要求7所述的空调能耗数据监管系统，其特征在于，所述环境控制区域集模块包括标记变化值单元、环境控制区域集单元；
9.根据权利要求7所述的空调能耗数据监管系统，其特征在于，所
10.根据权利要求7所述的空调能耗数据监管系统，其特征在于，所述智能监管模块包括智能监管单元；
...【技术特征摘要】
1.基于大数据的空调能耗数据监管方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于大数据的空调能耗数据监管方法，其特征在于，所述步骤s100包括：
3.根据权利要求2所述的基于大数据的空调能耗数据监管方法，其特征在于，所述步骤s200包括：
4.根据权利要求3所述的基于大数据的空调能耗数据监管方法，其特征在于，所述步骤s300包括：
5.根据权利要求4所述的基于大数据的空调能耗数据监管方法，其特征在于，所述步骤s400包括：
6.根据权利要求5所述的基于大数据的空调能耗数据监管方法，其特征在于，所述步骤...
【专利技术属性】
技术研发人员：柏艳辉，贺永宁，权位，赵亮，蒋贤达，
申请(专利权)人：江苏华复保利环保科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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