基于數(shù)據(jù)挖掘的建筑能效評(píng)價(jià)體系解決方案

基于數(shù)據(jù)挖掘的建筑能效評(píng)價(jià)體系解決方案匯報(bào)內(nèi)容研究目標(biāo)研究進(jìn)度研究成果經(jīng)費(fèi)使用下一步工作計(jì)劃1.1研究背景建筑能耗評(píng)價(jià)的目的定性：判斷能耗高低是否值得做節(jié)能改造做節(jié)能改造的預(yù)計(jì)收益是多少定量：能耗差異是多少差在什么地方，每個(gè)區(qū)域、系統(tǒng)的能耗差多少，平均值是多少，目標(biāo)值是多少存在能耗差異的原因是什么改進(jìn)措施是什么評(píng)價(jià)診斷優(yōu)化1.1研究背景建筑能耗評(píng)價(jià)的原則公平性普遍適用兼顧先進(jìn)與公平合理性符合業(yè)主需求符合建筑的特點(diǎn)科學(xué)性基于科學(xué)方法確定1.2研究及應(yīng)用現(xiàn)狀1020306070800406080二次平均值：25.00kgce

m-2a-120平均值：28.73kgce

m-2a-1最小值：5.26

kgcem-2a-1最大值：85.88kgcem-2a-1中位值：26.24

kgce

m-2a-160%分位值：28.04

kgce

m-2a-1能耗密度(kgce

m-2a-1)40

50建筑樣本不同建筑能耗差異很大單指標(biāo)和多指標(biāo)其他因素：氣候，人員數(shù)，提供服務(wù)內(nèi)容，服務(wù)強(qiáng)度等相關(guān)因素1.3建筑能耗評(píng)價(jià)的內(nèi)涵B酒店能耗：

90kWh/m2/年入住率100%A酒店能耗：

80kWh/m2/年入住率50%VSVS評(píng)分系統(tǒng)以全國(guó)同類(lèi)能效數(shù)據(jù)劃分為1—100分來(lái)進(jìn)行衡量，對(duì)能效情況進(jìn)行相對(duì)比較。建筑物數(shù)量低能效建筑用能密度(kWh/m2.year)1255075

100高能效建筑評(píng)測(cè)得分1.4需求和信息量的矛盾數(shù)據(jù)的維度n和能評(píng)價(jià)的信息量m定性結(jié)論：是否節(jié)能相對(duì)位置的高低VS需要更多的數(shù)據(jù)量

用戶(hù)更多的需求目標(biāo)：針對(duì)當(dāng)前各建筑由于服務(wù)質(zhì)量和服務(wù)用能強(qiáng)度不一致而難以統(tǒng)一評(píng)價(jià)的技術(shù)難題，研究建立適用于各氣候區(qū)的建筑能效評(píng)價(jià)方法體系，開(kāi)發(fā)配套的綜合能效評(píng)價(jià)軟件和在線公共平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同氣候區(qū)、不同功能和不同規(guī)模建筑能效水平的統(tǒng)一評(píng)

價(jià)，促進(jìn)建筑運(yùn)行能效的全面提升以及建筑運(yùn)行能耗的切實(shí)降低，實(shí)現(xiàn)建筑節(jié)能目標(biāo)的不斷提升。。1.5研究目標(biāo)1.6子任務(wù)設(shè)置匯報(bào)內(nèi)容研究目標(biāo)研究進(jìn)度研究成果經(jīng)費(fèi)使用下一步工作計(jì)劃（1）建筑能效評(píng)價(jià)方法1套。建筑能效評(píng)價(jià)技術(shù)導(dǎo)則1份。在線公共建筑能效評(píng)價(jià)平臺(tái)1個(gè)。建筑能效評(píng)價(jià)相關(guān)的軟件著作權(quán)2項(xiàng)。 高水平科技論文10篇，其中SCI/EI檢索論文至少1篇。 完成示范應(yīng)用建筑面積不低于150萬(wàn)平方米，并形成示范應(yīng)用報(bào)告培養(yǎng)研究生至少1名。發(fā)表1篇，4篇正在審查中初步確定一棟精品示范工程，有2棟建筑正在簽署示范意向書(shū)完成了中外建筑運(yùn)行能效評(píng)價(jià)方法比對(duì)評(píng)估完成了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在建筑運(yùn)行能效評(píng)價(jià)中的適用性研究確定了能耗評(píng)價(jià)方法正在調(diào)研、收集數(shù)據(jù)導(dǎo)則立項(xiàng)中完成平臺(tái)基本構(gòu)架2研究進(jìn)展概況匯報(bào)內(nèi)容研究目標(biāo)研究進(jìn)度研究成果經(jīng)費(fèi)使用下一步工作計(jì)劃3.1國(guó)內(nèi)外建筑能耗評(píng)價(jià)方法對(duì)比分析評(píng)價(jià)建筑能耗的高低工程計(jì)算模擬計(jì)算統(tǒng)計(jì)分析評(píng)價(jià)方法：系統(tǒng)計(jì)算末端計(jì)算定義基準(zhǔn)參數(shù)建立模型添加系統(tǒng)參數(shù)動(dòng)態(tài)模擬及檢驗(yàn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析確定能耗基準(zhǔn)3.1國(guó)內(nèi)外建筑能耗評(píng)價(jià)方法對(duì)比分析建筑總能耗或單位面積能耗內(nèi)部用戶(hù)能耗HVAC系統(tǒng)能耗其他用戶(hù)能耗需求側(cè)負(fù)荷系統(tǒng)效率外部冷負(fù)荷內(nèi)部冷負(fù)荷冷機(jī)水泵風(fēng)機(jī)建筑級(jí)別系統(tǒng)級(jí)別設(shè)備級(jí)別信息足夠結(jié)束信息足夠結(jié)束是否否是3.2評(píng)價(jià)方法-工程計(jì)算模擬模型模擬模型歷史氣象參數(shù)運(yùn)行使用數(shù)據(jù)實(shí)際建筑理想建筑理想建筑物理參數(shù)及運(yùn)行使用數(shù)據(jù)3.2評(píng)價(jià)方法-模擬計(jì)算一般用于建筑設(shè)計(jì)、優(yōu)化、節(jié)能改造方案的制定統(tǒng)計(jì)計(jì)算方法：參數(shù)修正；線性回歸；非線性回歸；高斯回歸；隨機(jī)前沿分析；逼近理想解法；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析。評(píng)價(jià)方法：能耗限額；能耗基準(zhǔn)模型。機(jī)器學(xué)習(xí)方法：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；聚類(lèi)分析；支持向量機(jī)；決策樹(shù)；混合遺傳算法。3.2評(píng)價(jià)方法-統(tǒng)計(jì)分析在建筑實(shí)際運(yùn)行能耗的評(píng)價(jià)方面應(yīng)用最為廣泛。3.3數(shù)據(jù)挖掘方法應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)比分析3.3數(shù)據(jù)挖掘方法應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)比分析序號(hào)用途數(shù)據(jù)挖掘模式應(yīng)用算法建筑范圍樣本數(shù)據(jù)樣本量案例1建筑能耗預(yù)測(cè)/分析/診斷回歸支持向量機(jī)單棟建筑逐時(shí)數(shù)據(jù)大量數(shù)據(jù)1聚類(lèi)Chameleon算法、k-means算法單棟建筑逐時(shí)數(shù)據(jù)大量數(shù)據(jù)5分類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹(shù)單棟建筑逐時(shí)數(shù)據(jù)大量數(shù)據(jù)4回歸多元回歸單棟建筑逐時(shí)數(shù)據(jù)大量數(shù)據(jù)22建筑能效評(píng)價(jià)-簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)分析，標(biāo)準(zhǔn)化處理多棟建筑逐年一定量1-數(shù)據(jù)包絡(luò)分析多棟建筑逐年一定量4回歸線性/非線性回歸多棟建筑逐年/逐月數(shù)據(jù)一定量16回歸隨機(jī)前沿分析多棟建筑逐年一定量1回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多棟建筑逐年一定量1分類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單棟建筑逐時(shí)數(shù)據(jù)大量數(shù)據(jù)13建筑舒適性分析分類(lèi)決策樹(shù)單棟建筑逐時(shí)數(shù)據(jù)大量數(shù)據(jù)14運(yùn)行診斷關(guān)聯(lián)Association

Rule

Mining/Apriori單棟建筑逐時(shí)數(shù)據(jù)大量數(shù)據(jù)2序號(hào)方法參考建筑類(lèi)型建筑物的位置1簡(jiǎn)單標(biāo)準(zhǔn)化處理Lee和Priyadarsini（2008）辦公建筑新加坡2線性/非線性回歸Monts和Blissett（1982）學(xué)校美國(guó)3線性/非線性回歸sharp（1996）辦公建筑美國(guó)4線性/非線性回歸Birtles和Grigg（1997）辦公建筑英國(guó)5線性/非線性回歸sharp（1998）學(xué)校美國(guó)6線性/非線性回歸Bloyd等人（1999年）酒店美國(guó)7線性/非線性回歸MacDonald和Livengood（2000）住宅美國(guó)8線性/非線性回歸Westphal和Lamberts（2001）商業(yè)巴西9線性/非線性回歸Olofsson等人（2005年）住宅瑞典10線性/非線性回歸Chung等人（2006年）超市香港11線性/非線性回歸Bohdanowicz和Mart（2007）酒店歐洲12線性/非線性回歸Chung和Hui（2009）辦公建筑香港13線性/非線性回歸Wu等人（2010年）酒店新加坡14隨機(jī)前沿分析Buck和Young（2007）商業(yè)加拿大15數(shù)據(jù)包絡(luò)法Lee等人（2008）政府辦公臺(tái)灣16數(shù)據(jù)包絡(luò)法lee等人（2009）政府辦公臺(tái)灣3.3數(shù)據(jù)挖掘方法應(yīng)用場(chǎng)景對(duì)比分析-小結(jié)健身房、SPA、游泳池等酒店酒店建筑均是24小時(shí)運(yùn)行，因此運(yùn)行時(shí)間可無(wú)需考慮采暖面積、

廚房面積、

冷庫(kù)數(shù)量、

冷庫(kù)面積、

洗衣房面積等其它服務(wù)備餐量、客房數(shù)、入住率、工作人員數(shù)量等氣象參數(shù)功能服務(wù)量HDD、CDD等要建立各位建筑的能耗評(píng)價(jià)模型，首先必須針對(duì)其功能和能耗特點(diǎn)，分析影響其建筑能耗高低的主要因素。3.4能耗評(píng)價(jià)模型的建立-影響因素初步分析大部分辦公樓功能復(fù)雜，多為以辦公為主的綜合體。HDD、CDD等辦公樓氣象參數(shù)員工數(shù)量、運(yùn)行時(shí)間、出租率等服務(wù)量采暖面積、

空調(diào)面積、

辦公區(qū)面積、商業(yè)區(qū)面積、餐飲區(qū)面積、數(shù)據(jù)機(jī)房面積、地下車(chē)庫(kù)面積等功能3.4能耗評(píng)價(jià)模型的建立-影響因素初步分析建筑群每棟建筑所擔(dān)負(fù)的功能都不相同。醫(yī)院建筑功能分類(lèi)復(fù)雜。大多數(shù)建筑沒(méi)有單獨(dú)設(shè)置能耗計(jì)量裝置。教學(xué)科研、試劑等醫(yī)院醫(yī)院建筑均是24小時(shí)運(yùn)行，因此運(yùn)行時(shí)間可無(wú)需考慮空調(diào)面積、

采暖面積、

診療區(qū)面積、生活用房面積、行政管理區(qū)面積等其他功能門(mén)診人次、

急診人次、

住院床日數(shù)、手術(shù)人次、

床位數(shù)、職工數(shù)等氣象參數(shù)功能服務(wù)量HDD、CDD等3.4能耗評(píng)價(jià)模型的建立-影響因素初步分析3.5基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的建筑能效評(píng)價(jià)方法的核心思路建筑能效服務(wù)內(nèi)容服務(wù)強(qiáng)度硬件條件軟件條件建筑規(guī)模

用能人數(shù)入住率運(yùn)行時(shí)間SPA

氣候條件圍護(hù)結(jié)構(gòu)風(fēng)機(jī)冷水機(jī)組照明燈具水泵電梯設(shè)定溫度啟?？刂七\(yùn)行方式系統(tǒng)形式控制策略自控平臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)化參數(shù)節(jié)節(jié)節(jié)能能能診潛措斷力施3.6實(shí)施路徑3.7研究方法和技術(shù)路線數(shù)據(jù)基礎(chǔ)應(yīng)用場(chǎng)景評(píng)價(jià)類(lèi)型能效評(píng)價(jià)總能耗總能效評(píng)價(jià)比對(duì)結(jié)果分項(xiàng)能效評(píng)價(jià)各分項(xiàng)能耗占比各分項(xiàng)能耗敏感性分析、判斷及建議分項(xiàng)能耗分項(xiàng)能效評(píng)價(jià)各分項(xiàng)能耗敏感性分析、判斷及建議統(tǒng)一轉(zhuǎn)化能源形式剔除異常點(diǎn)初步確定自變量曲線估計(jì)能耗比分布檢驗(yàn)計(jì)算能耗比模型性能的比對(duì)和篩選初步建立模型計(jì)算得到分?jǐn)?shù)查詢(xún)表再次對(duì)模型性能進(jìn)行比對(duì)和篩選確定最優(yōu)模型計(jì)算得到分?jǐn)?shù)查詢(xún)表否3.8基于總能耗的能效評(píng)價(jià)模型開(kāi)發(fā)流程參數(shù)初始化處理能耗比對(duì)模型能效評(píng)價(jià)模型是擬合分布曲線02000000400000060000008000000100000001200000014000000160000000全年總電耗量，kWh500000

1000000

1500000

2000000

2500000

3000000總建筑面積，m2剔除異常點(diǎn)后的擬合線剔除異常點(diǎn)前的擬合線并不是調(diào)研得到的所有樣本數(shù)據(jù)都適合參加數(shù)據(jù)分析：由于數(shù)據(jù)獲取過(guò)程中可能產(chǎn)生的種種問(wèn)題，導(dǎo)致數(shù)據(jù)出現(xiàn)的未知偏差，甚至產(chǎn)生錯(cuò)誤樣本中異常點(diǎn)的存在，雖然不屬于錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，但該異常點(diǎn)與其他大部分樣本相比有較大偏離，參與數(shù)據(jù)擬合分析后，對(duì)結(jié)果產(chǎn)生不利影響，這樣的數(shù)據(jù)也應(yīng)該刪除。y=

51.866x0200000040000006000000800000010000000120000001400000016000000050000100000

150000

2000003.8基于總能耗的能效評(píng)價(jià)模型——樣本的確定樣本篩選原則：建筑定義的篩選原則：根據(jù)建筑的定義，對(duì)樣本進(jìn)行篩選，例如酒店建筑至少有一間客房等。建筑正常運(yùn)營(yíng)的篩選原則：建筑內(nèi)運(yùn)營(yíng)參數(shù)的合理范圍，例如人員密度、房間密度和建筑能耗密度的合理范圍。數(shù)據(jù)分析的篩選原則：對(duì)關(guān)鍵性變量的要求，例如必須有建筑能耗數(shù)據(jù)、建筑總面積數(shù)據(jù)等。3.8基于總能耗的能效評(píng)價(jià)模型——樣本的確定因變量：在選擇因變量時(shí)，應(yīng)根據(jù)具體分析結(jié)果，確定使用總能耗，單位面積能耗還是其他的能耗形式。自變量：建筑能耗的物理意義；各自變量對(duì)因變量的貢獻(xiàn)及相關(guān)性分析；曲線估計(jì)確定自變量可能的具體形式；自變量間的交互作用；保留對(duì)因變量貢獻(xiàn)較大的自變量，建立模型。3.8基于總能耗的能效評(píng)價(jià)模型——變量的確定建模方法：逐步回歸逐個(gè)引入變量，每引入一個(gè)解釋變量進(jìn)行F檢驗(yàn)，并對(duì)已經(jīng)選入的解釋變量逐個(gè)進(jìn)行t檢驗(yàn)，若已引入的解釋變量因新引入的變量變得不再顯著時(shí)，則將其刪除。反復(fù)進(jìn)行直到既沒(méi)有顯著的解釋變量選入回歸方程，也沒(méi)用不顯著的解釋變量從回歸方程中剔除為止。逐步回歸建?？梢酝ㄟ^(guò)逐一引入影響因素，剔除相對(duì)不重要的因素，使得最后保留在模型中的解釋變量既是重要的，又沒(méi)有嚴(yán)重多重共線性。3.8基于總能耗的能效評(píng)價(jià)模型——模型的建立選取最顯著因素建立一元回歸模型檢驗(yàn)其他因素的顯著性因素可用將該因素引入模型是重新擬合模型并檢驗(yàn)所有參數(shù)否剔除不顯著因素中最不顯著的一個(gè)選定模型沒(méi)有顯著性因素引入是否能耗評(píng)價(jià)模型的篩選：常用的篩選準(zhǔn)則有：自由度調(diào)整復(fù)決定系數(shù)達(dá)到最大Ra2赤池信息量AIC達(dá)到最小Cp統(tǒng)計(jì)量達(dá)到最小。能耗評(píng)價(jià)模型的檢驗(yàn)：物理意義檢驗(yàn)F檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)、擬合優(yōu)度R2檢驗(yàn)序列自相關(guān)性檢驗(yàn)：多重共線性檢驗(yàn)：VIF<10殘差圖判斷3.8基于總能耗的能效評(píng)價(jià)模型——模型的建立3.8基于總能耗的能效評(píng)價(jià)模型——評(píng)價(jià)工具的建立定義能耗比=實(shí)際能耗/標(biāo)準(zhǔn)化能耗根據(jù)該公式：某樣本計(jì)算得能耗比低意味著該建筑的實(shí)際能耗量低于標(biāo)準(zhǔn)化能耗值，即可認(rèn)為該建筑的能效水平較高。檢驗(yàn)樣本空間的能耗比值累積分布。

2擬合優(yōu)度檢驗(yàn)：2nbins2

i

i

Eii

1(O

E

)

Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)：KS

max(Fn

(x)

G(x))Q-Q圖檢驗(yàn)：3.8評(píng)價(jià)方法——評(píng)價(jià)工具的建立

-1,

x,

,

＞0x

x(

) exp(

)

(

)f

(x)

開(kāi)發(fā)評(píng)分表：1e2

2

2

(

x

)2f

(x)

x,

,

0正態(tài)分布：根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，擬合相應(yīng)分布函數(shù)：Gamma分布：分值累積概率能耗比值區(qū)間分值累積概率能耗比值區(qū)間≥＜≥＜1000%0.0000000.2380305050%0.9728110.984880991%0.2380300.2897404951%0.9848800.997056982%0.2897400.3265994852%0.9970561.009348973%0.3265990.3565144753%1.0093481.021765964%0.3565140.3822824654%1.0217651.034315夏季冬季冬季3.9技術(shù)路線-基于總能耗的分項(xiàng)能耗利用賬單期的天數(shù)和面積對(duì)能源數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化適合天氣數(shù)據(jù)的模型——天氣標(biāo)準(zhǔn)化建筑物能源利用逆向建模響應(yīng)變量：建筑物能耗電力(kWh)化石燃料（千卡）預(yù)測(cè)變量：環(huán)境條件干球溫度溫度日數(shù)住房率/時(shí)間安排3.9技術(shù)路線-基于總能耗的分項(xiàng)能耗3.9技術(shù)路線-基于總能耗的分項(xiàng)能耗3P

模型

y

1

2

x

3

y

1

2

x

3

Energy

UseOutside

Air

Temperature3-Parameter

Cooling

Modelβ2β1β3Energy

UseOutside

Air

Temperature3-Parameter

Heating

Modelβ2β1β3石化燃料設(shè)施數(shù)據(jù)電力設(shè)施數(shù)據(jù)電力基荷化石基荷采暖平衡點(diǎn)溫度制冷平衡點(diǎn)溫度制冷敏感性采暖敏感性照明、插座負(fù)載等室內(nèi)熱水、二次采暖、備用損失等.Energy

UseOutside

Air

Temperature3-Parameter

Cooling

Modelβ2β1β3

1

2

3y

x

1

Baseloadcp

UA

V

c

2pQiUA

V

c

3

Tsp

基荷（

base-load

）為獨(dú)立的天氣載荷，并作為內(nèi)部載荷（例如照明、插座載荷）和其他常規(guī)載荷（例如風(fēng)扇、室內(nèi)空調(diào)等）的函數(shù)。斜率是建筑物的天氣敏感性響應(yīng)，它是圍護(hù)結(jié)構(gòu)特性(UA)、通風(fēng)/滲透(Vρcp)，以及冷卻設(shè)備能效(η)的函數(shù)?？蔀?-P采暖模型建立類(lèi)似表達(dá)式平衡點(diǎn)溫度是空間溫度設(shè)置點(diǎn)(Tsp)、圍護(hù)結(jié)構(gòu)特性(UA)、通風(fēng)/滲透(Vρcp)、和照明、人群和陽(yáng)光

(Qi)等內(nèi)部載荷的函數(shù)。Baseload與天氣變化不顯著的空調(diào)能耗Baseload與服務(wù)變化不顯著的空調(diào)能耗Baseload其他3.9技術(shù)路線-基于總能耗的分項(xiàng)能耗I分項(xiàng)能效指標(biāo)=??分項(xiàng)能耗X服務(wù)量1

+X服務(wù)量2

+?+X天氣1

+X天氣2

+?Baseload與天氣變化顯著的能耗Baseload與天氣變化不顯著的空調(diào)能耗Baseload與服務(wù)變化不顯著的能耗Baseload其他3.9技術(shù)路線-基于監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的分項(xiàng)能耗酒店商業(yè)辦公某公共機(jī)構(gòu)下轄辦公3.10工作進(jìn)展工作進(jìn)展確定基本思路數(shù)據(jù)準(zhǔn)備總能耗數(shù)據(jù)能耗監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)參數(shù)數(shù)據(jù)全國(guó)建筑能效評(píng)價(jià)用氣象參數(shù)數(shù)據(jù)的獲取啟動(dòng)工具的開(kāi)發(fā)內(nèi)調(diào)研（精準(zhǔn)）示范項(xiàng)目自有數(shù)據(jù)其他渠道（擴(kuò)大范圍）數(shù)據(jù)來(lái)源評(píng)價(jià)指標(biāo)越多，需要的原始數(shù)據(jù)越多、越細(xì)、越復(fù)雜。全國(guó)建筑能效評(píng)價(jià)用氣象參數(shù)數(shù)據(jù)的獲取啟動(dòng)工具的開(kāi)發(fā)開(kāi)發(fā)中：自動(dòng)查詢(xún)、匹配氣象參數(shù)基于Python3.10軟件開(kāi)發(fā)工作進(jìn)展網(wǎng)頁(yè)版便于在電腦操作和管理；微信版便于推廣和宣傳；兩個(gè)版本共用一套用戶(hù)數(shù)據(jù)庫(kù)；微信版功能稍作簡(jiǎn)化。3.11微信版建筑能效評(píng)價(jià)工具UI的開(kāi)發(fā)；完成調(diào)適工具包程序完成機(jī)電系統(tǒng)調(diào)適平臺(tái)構(gòu)架完成了中外建筑運(yùn)行能效評(píng)價(jià)方