基于控制图的有轨电车能耗分析方法研究

针对传统的有轨电车能耗分析方法缺少对异常数据的判断分析,难以有效发现能耗数据特点以及各数据之间潜在关系等问题,提出结合控制图与灰关联分析法的有轨电车能耗分析集成方法。利用控制图对能耗数据波动情况进行分析,并结合灰关联数据分析算法对影响能耗数据因素进行分析,通过利用已开通运营的广州有轨电车能耗数据进行仿真实验,实验结果表明有轨电车能耗分析法能够更好地对各项能耗数据波动情况进行监测,实现对能耗异常数据识别、找出影响能耗的相关因素,为有轨电车系统节能提供辅助决策,可为已运营的有轨电车系统能耗数据分析提供一定参考。     

基于Hadoop的公共建筑能耗数据挖掘方法

针对建筑能耗数据无法有效利用这一问题,提出利用Hadoop分布式架构,结合建筑基本信息对公共建筑能耗数据进行数据挖掘的方法.对基于Hadoop的公共建筑能耗数据挖掘系统进行了初步设计,并对系统的基本架构和各模块的功能进行了设计和说明.同时,对Apriori算法和C4.5算法实现MapReduce分布式设计.以山东省100栋办公建筑制冷期的空调系统耗电量为例进行实验分析,得到6类建筑信息属性对空调系统能耗的影响规律,并生成空调系统耗电量判定树,可判别建筑空调系统耗电量等级,并对样本建筑的节能改造提供具有针对性的建议.     

基于RS-485总线的公共建筑室内环境监测系统

根据我国公共建筑能耗监测特别是电耗监测的现状,搭建公共建筑室内环境(温度、湿度、光照度)实时监测系统,为建筑能耗(空调用电,照明用电)提供能效比。本文对该系统的组成和功能进行了总结和概述。该监测系统具有操作性强,通用性好,功能强大,快捷方便的特点,具有广泛的发展应用背景。     

基于神经网络算法的建筑能耗预测系统研究

能源与环境是当今世界的两大热点问题,越来越受到人们的关注.在我国,城市的能耗大部分来自于建筑,建筑节能是我国可持续发展战略的一个重要组成部分.对建筑进行能耗预测能够对能源进行科学的管理并有效地节约能源,实现低碳.通过将神经网络算法与建筑能耗预测系统相结合,开展建筑能耗预测模型的研究,能够有效地帮助管理人员合理安排建筑系统的运行方式,评估能耗水平是否合理,从而实现建筑节能.     

基于ZigBee技术的建筑能耗监测系统设计

随着我国建筑总量不断攀升,建筑能耗也逐年增加,更加有效地实施建筑能耗统计及建筑节能管理具有重要的意义;通过对建筑能耗监测系统的分析,在研究ZigBee技术的基础上,提出了基于ZigBee无线传感器网络的建筑能耗监测系统总体结构,对其网络拓扑控制和路由协议进行了研究,并介绍了系统周期性工作过程;网络测试表明,该系统可靠性好,能够实现建筑能耗数据的采集和无线传输;通过对能耗数据的统计分析,为降低建筑能耗和提高建筑能效,提供了决策依据和参考.     

基于ARM的公共建筑用电能耗数据采集器

本文针对目前国家机关办公建筑和大型公共建筑的高能耗问题,根据国家建设部要求设计了一种建筑能耗数据采集器。本文将数据采集的相关技术应用于建筑能耗监测领域,介绍了建筑能耗数据采集器的整体结构,重点阐述了数据采集、存储和传输的方案设计。该数据采集器的基本性能已在实验室条件下得到充分验证。通过对建筑能耗的分项计量,获取大量的能耗数据,为下一步建筑节能分析和节能控制提供可靠的数据支持。     

嵌入式系统在高校建筑能耗监测中的应用研究

针对高校建筑用能特点,在梳理高校建筑类型的基础上,研究设计了基于嵌入式系统的能耗监测系统架构,并对用于数据采集、校验、存储的嵌入式系统进行了设计和实现。该系统的设计思路具有较强的通用性,可为各类高校加强内部建筑能耗监控和管理提供参考。系统在某省属重点高校得到成功应用。     

公共建筑用电能耗的数据采集技术研究

在公共建筑用电能耗监测系统的研究中,用电能耗数据的准确获取是一个非常关键的问题。本文针对这一问题,在将传统的数据采集技术应用于建筑用电能耗监测领域的同时,对其进行了改进和研究,实现了分项计量。以ARM为核心搭建了一个用电数据采集平台,与建筑物内的上位机构成一个完整的数据采集系统。重点阐述了数据的采集和传输方法。该技术的...     

面向数字城管的数据分析与挖掘系统的设计与开发

数字城管在现代城市管理中具有重要的意义。介绍了一个面向数字城管的数据分析与挖掘系统的具体设计和实现,该系统基于Java EE平台开发,综合利用了统计分析方法和范例推理技术,能够提供对城市管理的科学决策。     

一种智慧能源及碳排放监测管理云平台系统方案研究与应用

基于新一代信息技术研究智慧城市系统中的实际应用,设计了一种智慧能源及碳排放监测管理云平台系统方案并实施一期工程,深入分析了政策层面的相关要求和智慧能源领域的应用需求,并分析了方案的技术架构和建设内容,实现了系统与第三方产品数据的无缝连接,提供符合信息化发展的各项数据服务,基本建成区一级统一的能耗监测与管理中心,实现对能耗企事业单位的用电量等能耗进行监测,通过用能支路进行计量,实现对能耗的在线监测和动态分析。通过对接全局信息化优化决策体系,进一步提升了运行管理的信息化水平,实现优化集约的运行管理及设备管理,系统的实时响应速度、抗干扰能力、适用环境、利用率、安全性等均达到领先水平,充分展示了所取得的阶段性成果和社会效益。     

基于数据分析的楼宇智能节电管理系统

城市中高层楼宇增加是城市内用电量上升的重要因素之一。使用计算机系统对建筑执行能耗量化管理从而控制降低建筑运营过程中所消耗的能量,降低建筑的运营成本,提高能源使用效率,已经成为用户最为关注的问题。已有的楼宇节电管理系统收集建筑内部的信息并通过启发式规则对楼宇的照明、动力、通风、空调、安防等系统进行协调控制及整合,以期达到节能的目的。这类型系统的缺点在于（1）大部分楼宇缺少专职的节电管理机构,没有相关的电能使用及管理的方法。在各个楼宇与电力公司之间还没有形成一个有效的信息共享链,内外信息共享能力差,存在信息孤岛现象（2）系统中的节电模型没有学习过程,不能根据建筑情况的变化,自动调整节电模式。面对这样的情况,该文提出一个基于数据分析的建筑楼宇智能节电系统,该系统（1）使用正态分布拟合用户用能习惯,分析得到用户能耗较高的关键设备,发现设备的耗能过高原因;（2）建立双向交换子系统实现楼宇与电力公司之间的信息交换,并根据电力公司生产计划及时调整楼宇用能策略。在天津动漫大厦实际运行结果显示,该文设计的智能节电系统可以有效的节省楼宇中的电力损耗。     

基于Android平台的节能监管系统实现

随着我国经济的高速发展,大型建筑高耗能的问题日益突出。高校作为大型公共机构建筑的重要组成部分,策划一些有效便捷的管理方案,对解决目前校园的能耗数据不完整、不全面,管理不到位、能源浪费等现象具有巨大的实际意义。文章从节能监管系统的发展需求开始,介绍了节能监管系统的架构、Modbus规约和SQLite3数据库,简述了基于安卓平台的节能监管系统所要研究的内容,分析了系统的组成、采用的技术和通信手段,并从系统可靠性、实用性、安全性等出发,提出了一套基于ZigBee和移动终端技术的节能监管系统的实现方案。同时对方案进行了比较全面的分析研究和探讨。     

不确定环境下智能大厦空调系统调度策略评估

近年来,智能大厦的概念在国内外受到了高度的关注.相比于传统的建筑,智能大厦更加节能、舒适、易维护,已成为未来建筑的发展趋势.作为智能大厦空调通风系统的关键部分,空调系统及其调度策略决定了大厦整体的节能效果以及大厦中用户的舒适度.然而由于智能大厦所处的环境具有许多不确定因素,这极大增加了空调系统调度策略设计与评估的复杂程度.因此如何设计与评估不确定环境下空调系统的调度策略成为了智能大厦设计者面临的一大挑战.已有的方法主要针对智能大厦空调系统进行能耗与性能等方面的分析,但尚未有方法针对调度策略本身进行分析与评估.提出了一种基于价格时间自动机的调度策略评估框架,支持对不确定环境下的智能大厦进行精确建模与定量评估.该框架使用UPPAAL-SMC作为属性查询引擎对模型进行随机模拟运行,根据模拟结果对不同调度策略下大厦的能耗及用户的舒适度进行定量分析.实验结果表明,该方法能有效地帮助设计者进行策略的制定和选取.     

Managing heat rejected from air conditioning systems to save energy and improve the microclimates of residential buildings

Simulations are conducted to investigate the influence and improvement potential of air conditioning heat rejection management of residential buildings on microclimate and energy use. The microclimate and building energy use are simulated on a typical high-rise building in Taipei, Taiwan, on a summer night. Heat rejection from the air conditioners is estimated with a building energy program, EnergyPlus, and a computational fluid dynamics (CFD) program, Windperfect, is used to analyze how heat rejection affects the outside thermal environment. Results show that heat rejection from air conditioners worsens the thermal environment below the urban canopy, thus increasing building energy use. Three countermeasure cases of heat rejection management, which consider the type of cooling system and its installation position, are proposed in this study. The average air temperature increase around the buildings caused by heat rejection was analyzed by transferring the simulation results of the building energy program to the CFD model on an hourly basis. Results show that the air temperature next to the building envelope and the air temperature around air conditioners decrease and that there is a reduction in electricity consumption by the air conditioners when a split-type air conditioner is installed on each floor or on every third floor. A reduction in the ambient air temperature below the urban canopy can be obtained by placing a cooling tower on the roof of the building.     

基于BIM的建筑能耗监测可视化研究

针对建筑能耗错综复杂,不易分析管理,提出一种基于BIM的能耗监测方法,在内蒙古建设大厦对暖通空调系统进行现场试验。利用现有图纸和三维激光扫描仪及高清相机进行模型数据采集,通过三维模型创建、模型变动提示、模型数据联动,实现建筑能耗监测的可视化,分析研究了过程的有效性。结果表明,将BIM技术与传感技术、工程管理技术深度融合,能够直观反映地物系统设备的真实情况,能产生数据联动变化,并辅以智能化提示等功能,大幅提高节能管理效率。从研究过程可以得出,本方法对于其他类似的复杂建筑能源消耗状况监测具有通用性和工程实用价值。     

Dynamic energy-aware sensor configuration in multi-application monitoring systems

A typical pervasive monitoring system like a smart building depends on an infrastructure composed of hundreds of heterogeneous wireless sensor devices. Managing the energy consumption of these devices poses a challenging problem that affects the overall efficiency and usability. Existing approaches for sensor energy consumption typically assume a single monitoring application to consume sensor data and a static configuration for sensor devices. In this paper, we focus on a multi-application context with dynamic requirements and multi-modal sensor devices. We present 3SoSM, an approach to optimize interactions between application requirements and wireless sensor environment in real-time. It relies on an energy-aware dynamic configuration of sensor devices to lower energy consumption while fulfilling application requirements. To bind together sensor configuration and dynamic management of data streams, we design a sustainable multi-application monitoring system architecture for pervasive environments that collects application requirements for sensor data streams and optimizes them into sensor configurations. To demonstrate the effectiveness of our approach, a set of experiments are designed in the context of smart buildings. We comparatively evaluate our approach to show how dynamic sensor configuration for multiple monitoring applications indeed outperforms the mainstream duty-cycling method.