一个建筑能耗分析系统的设计与实现

建筑能耗监测论文 能耗检测论文 能耗预测论文 能耗评价论文
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随着能源危机和环境污染的加重,节能环保已经得到了全社会、全民的呼唤。据统计,我国建筑能耗约占全社会总能耗的1/3,能源浪费严重,存在很大的节能空间。若要实现建筑节能,首先就需要对建筑中的电、水、气、集中供冷、集中供热等能源信息进行实时监控,为节能提供数据支撑。2008年以来,政府大力推动相关建筑能耗的监测工作,出台了国家机关办公、高校、医院等各类建筑的建筑能耗监测导则,当前各类建筑的能耗监测系统也已经全面应用开来,也累积了大量的历史能耗数据。如何将这些日记月累的历史数据应用起来,是建筑能耗监管系统二次研发的首要任务。本文在一个正在研发的建筑能耗监测管理系统基础上,利用数据挖掘的方法结合建筑能耗的特点,从能耗检测、能耗预测和能耗评价三个方面进行了算法研究和模型建立。对于建筑能耗检测,本文采用了 LOF离群点检测方法进行建筑能耗检测模型的建立,避免了传统方法仅依靠能耗数值范围的设定来进行能耗异常判断的不合理性;对于建筑能耗预测,本文采用了 BP神经网络的预测方法进行建筑能耗预测模型的建立,对未来用能趋势进行预测,帮助能源管理人员进行用能设备的合理安排;对于建筑能耗评价,本文采用了预测结果差距分析的方法进行建筑能耗评价模型的建立,为用能审计提供支撑手段。在算法研究的基础上,根据实际项目需求,进行建筑能耗分析系统设计。建筑能耗分析系统设计包含四大模块:底层数据库、数据处理服务端、模型配置客户端和web展示端。底层数据库存储建筑能耗分析系统相关的数据;数据处理服务器主要实现相关算法的运行以及与底层数据库的交互过程;模型配置客户端实现灵活的配置创建各种分析模型,并结合数据处理服务端实现各种算法的运行和优化;web展示端将相关统计分析结果进行数字化、图形化展示。本文利用Qt、Java、ICE等开发技术进行建筑能耗分析系统的开发。当前该系统已经应用到某实际工程项目中,取得了显著的成果,帮助能源管理人员对能耗进行检测、预测和评价,为用户管理节能提供有力的数据依据,真正的为用户提供了节能方案,取得了良好的经济效益。
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
缩略词目录第12-13页
第1章 绪论第13-18页
    1.1 选题背景与研究意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-16页
        1.2.1 学术研究现状第14-15页
        1.2.2 工程应用现状第15-16页
        1.2.3 市场需求现状第16页
        1.2.4 现状总结分析第16页
    1.3 研究目标与研究内容第16-17页
        1.3.1 研究目标第16页
        1.3.2 研究内容第16-17页
    1.4 本文的组织结构第17-18页
第2章 建筑能耗分析模型设计第18-28页
    2.1 数据挖掘技术概述第18页
    2.2 数据预处理第18-19页
    2.3 建筑能耗检测模型设计第19-22页
        2.3.1 异常检测方法选择第19-20页
        2.3.2 基于LOF的建筑能耗检测模型第20-22页
    2.4 建筑能耗预测模型设计第22-26页
        2.4.1 预测方法选择第22-23页
        2.4.2 基于BP神经网络的建筑能耗预测模型第23-26页
    2.5 建筑能耗评价模型设计第26-27页
        2.5.1 评价方法选择第26页
        2.5.2 基于预测结果的建筑能耗评价模型第26-27页
    2.6 本章小结第27-28页
第3章 建筑能耗分析系统的需求分析与设计第28-36页
    3.1 需求分析第28-30页
        3.1.1 系统非功能需求分析第28-29页
        3.1.2 系统功能需求分析第29-30页
    3.2 系统总体结构设计第30-31页
    3.3 系统数据流设计第31-32页
    3.4 数据库存储的设计第32-35页
    3.5 本章小结第35-36页
第4章 建筑能耗分析系统的实现第36-48页
    4.1 ICE通信实现第36-38页
    4.2 数据处理服务端实现第38-40页
    4.3 模型配置客户端实现第40-46页
    4.4 web展示实现第46-47页
    4.5 本章小结第47-48页
第5章 建筑能耗分析系统测试分析第48-54页
    5.1 测试环境与数据来源第48页
    5.2 系统功能测试第48-50页
    5.3 算法测试过程第50-52页
    5.4 测试结果分析第52-53页
    5.5 本章小结第53-54页
第6章 结论第54-55页
    6.1 论文研究总结第54页
    6.2 论文研究展望第54-55页
致谢第55-56页
参考文献第56-58页
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