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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。 相似文献
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《计算机应用与软件》2017,(11)
传统的建筑能耗监测方法难以有效地发现能耗数据特点以及能耗数据之间的潜在关系,对异常能耗数据的判断缺乏准确性。针对上述问题,提出基于多种数据挖掘方法的建筑能耗分析集成方法。通过优选分类、离群点分析、关联分析,以及预测等数据挖掘相关算法,新集成方法挖掘蕴含在建筑能耗数据中有价值的知识,实现能耗模式分类、能耗异常数据识别、找出影响能耗的相关因素、能耗预测,提供建筑节能辅助决策。通过美国国家再生能源实验室研究支持机构使用的建筑能耗数据集,验证了新集成方法的可行性和有效性。 相似文献
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建筑负荷的预测是现在建筑能耗工作中十分重要的一项,是建立节能减排的重要支撑条件,对建筑总体能耗的预测需要考虑建筑结构内、外部环境方面的各项因素,例如对外部平均温度、湿度等,提出了使用BP神经网络的理论解决负荷的预测问题,结合某地的事实数据,用Matlab建立负荷预测模型,进行仿真预测的结果进行分析,预测的误差较小,能够比较有效地进行实用. 相似文献
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虽然大型综合医院已经普遍通过加装智能电表实现用电回路监测,但是医院建筑节能仍多采用节能改造等方法,传统节能针对数据利用能力普遍较弱.针对上述问题,提出了一种基于建筑信息模型(BIM)的医院建筑节能诊断方法.首先,建立了医院能耗监测网络,在建筑信息模型中整合用电数据、用电外部影响因子;然后,基于k-means聚类算法和离群点检测两项无监督学习算法实现异常用电数据的主动挖掘;最后,基于建筑信息模型可视化展示建筑内用电逻辑、用电分布、异常点位置.在实际工程项目应用中验证了所提方法的有效性,可从可视化、智能化等角度从丰富的医院建筑用电数据中发现异常现象和节能潜力点,辅助节能诊断和管理. 相似文献
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熊殿华 《计算机光盘软件与应用》2015,(3):120+122
建筑信息模型BIM(Building Information Modeling)是以建筑工程项目的相关数据和参数作为模型的基础,建立建筑模型,通过相关数据仿真模拟建筑工程的具体真实信息。根据建筑信息模型的特点,介绍了其在可视化设计、参数化设计和协同设计中的应用,分析建筑信息模型运用过程中过的问题,并提出相应的处理方法,使其发挥更好的作用。BIM的出现,突破了传统的设计方法,提高了设计的效率和质量。 相似文献
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能耗分项计量能够准确、及时、有效地发现能源使用问题,形成和实现最有效的节能措施。能耗分项计量系统需要对各项能源使用量在不同粒度上进行统计,既有实时性的需求,又需要涉及到聚合、去重、连接等较为复杂的统计需求。由于数据产生快、实时性强、数据量大,所以很难统一采集并入库存储后再作处理,这便导致传统的数据处理架构不能满足需求。为此,提出基于Spark Streaming大数据流式技术构建一个实时能耗分项计量系统,对实时能耗分项计量的系统架构和内部结构进行了详细介绍,并通过实验数据分析了系统的实时数据处理能力。与传统架构不同,实时能耗分项计量系统在数据流动的过程中实时地进行捕捉和处理,一方面把捕捉到的异常信息及时报警到前端,同时把分类分项统计处理的结果保存到数据库,以便进行离线分析和数据挖掘,能有效地解决上述数据处理过程中遇到的问题。 相似文献
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基于智能视觉和BIM的建筑装配过程的高精度控制 总被引:1,自引:0,他引:1
张俊强 《计算机测量与控制》2017,25(10):66-68, 72
为了确保建筑装配过程能实现开发商定义的工业化标准,需要进行建筑装配过程高精度控制。使用当前方法在建筑装配的过程中对建筑装配成本、质量的控制效果达不到开发商的要求;为此,提出一种基于智能视觉和BIM的建筑装配过程高精度控制方法;首先采用BIM技术通过计算机虚拟建筑装配场地布置,建立BIM建筑装配模型,并在BIM建筑装配模型中输入建筑配件以及施工项目相关的所有信息,其次,在BIM建筑装配模型的各个施工构件上加上时间参数和成本计划,构成5D BIM建筑装配模型,对优化完成的5D BIM建筑装配模型进行虚拟建造,调整进度和成本计划,进而将BIM和智能视觉技术相结合,实现整个建筑装配过程的三维可视化指导操作;实验结果表明,所提方法能够有效提高施工效率,且建筑装配成本控制精度较高。 相似文献
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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. 相似文献
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提出一种基于Q-learning算法的建筑能耗预测方法.通过将建筑能耗预测问题建模为一个标准的马尔科夫决策过程,利用深度置信网对建筑能耗进行状态建模,结合Q-learning算法,实现对建筑能耗的实时预测.通过美国巴尔的摩燃气和电力公司公开的建筑能耗数据进行测试实验,结果表明,基于本文所提出的模型,利用Q-learning算法可以实现对建筑能耗的有效预测,并在此基础上,基于深度置信网的Q-learning算法具有更高的预测精度.此外,实验部分还进一步验证了算法中相关参数对实验性能的影响. 相似文献
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针对现有总能耗预测方法不能准确分辨建筑能耗的消耗去向且预测精度较低的问题,根据能耗用途,将总能耗分为4项,提出一种建筑能耗分项预测模型。基于时间序列自回归模型,对建筑物的照明能耗进行短期预测。构建深度置信网络模型,根据照明能耗预测结果、室外逐时平均温度、室外逐时平均相对湿度、天气特征值、节假日、逐时平均风速以及一天24个整点时刻,分项预测空调能耗、动力能耗和特殊能耗。实验结果表明,相比总能耗预测模型iPSO-BP和BP,该模型能更加精确、有效地预测建筑能耗中的各分项能耗。 相似文献
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通过MyEclipse10.0和SQL Server 2008开发了一个建筑能耗监控平台,系统采用Java语言的JDBC数据库访问技术,SQL Server 2008数据库语言以及Java语言中的图形化库等,实时更新显示能耗数据,并对数据进行分析和管理,有效地实现了监控的目的。 相似文献
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传统绿色建筑能耗控制方法无法准确计算绿色建筑能耗评价指标权重,导致绿色建筑能耗组成预测以及平均年能耗密度预测的结果均出现精度偏低问题.于是提出基于软件可量化计算的绿色建筑能耗控制方法.构建绿色建筑能耗评价指标体系,并采用AHO法量化处理绿色建筑能耗评价指标.在群体性判断原则的基础上扩大数据来源,提高绿色建筑评价指标权重... 相似文献
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能耗预测中引入外因序列有助于目标序列的预测,但在实际应用中各个外因序列与目标序列之间的相关程度往往不清晰,导致无法有效利用多外因序列辅助预测.针对该问题,提出一种结合注意力机制与BIM特征的电力能耗预测模型——BIMAttenNN(BIM Attention Nerual Network).通过结合注意力机制与BIM特征对外因序列自动选取并重构,将重构特征通过编码器-解码器结构的深度神经网络和线性回归分支准确预测未来电力能耗.实验结果表明,BIMAttenNN能够结合BIM特征自动捕捉电力序列间关系,与传统方法相比具有更高的预测精度. 相似文献
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基于Hadoop的公共建筑能耗数据挖掘方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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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... 相似文献