建筑节能欧洲范本

据统计,我国现有近400亿平方米的建筑,基本上都是高耗能建筑,建造和使用建筑直接或间接所消耗的能源占社会总能耗的46．7％,其中单位面积采暖能耗相当于气候条件相近国家的三倍。而在欧洲的一些国家,他们研制出的节能措施不仅节约了大量能源,而且节省了大笔费用。其中,德国、丹麦等国家各自在建筑节能方面的经验很值得我国借鉴。     

浅议电气系统技术改造与节约电能

我国是一个能源消耗大国,其中耗费在建筑方面的能源占据了全部能耗的三分之一,建筑电气是建筑节能的重要部分,本文笔者就分析了我国建筑电气节能的现状,并提出了建筑节能的有效措施.     

向欧洲人学习建筑节能

据统计,我国现有的近400亿平方米建筑,基本上都是高耗能建筑,建造和使用建筑直接或间接消耗的能源占社会总能耗的46.7%。单位面积采暖能耗相当于气候条件相近国家的3倍。而在欧洲的一些国家,他们研制出的节能措施不仅节约了大量能源,而且节省了大笔费用,一举数得。     

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.     

基于边云协同的建筑能源系统分布式供需协同优化

建筑能源系统能耗总量巨大且用能弹性高,具有很大的节能优化潜力,其提效节能被认为是降低能源电力系统终端碳排放、实现“2030碳达峰、2060碳中和”国家战略目标的重要途径之一.然而,建筑能源系统节能优化面临人员行为与系统能耗交互影响、多种能源介质时空多尺度耦合与供需能量平衡等建模挑战,以及系统决策空间随建筑规模指数增长的维数灾计算复杂性挑战.针对上述挑战,本文从信息物理融合的角度出发,提出了基于节点–流量模型的建筑能源系统分布式优化模型,刻画了电、气、热等能源物理网络与信息网络的交互影响,实现了局部数据采集和计算的一体化结构设计,支撑边云协同计算体系.进而,设计了基于边云协同的分布式迭代优化算法,证明了算法的收敛性,可实现建筑能源系统供需协同优化,并大大降低了对全局信息的依赖性和通信需求.本文以6种不同规模下实际建筑系统的数值测试结果,验证了所提方法的性能和有效性,特别在大规模建筑能源系统上具有良好的应用前景.     

既有建筑节能改造注意事项

建筑能耗是社会能耗的三驾马车之一。从广义上讲,建筑能耗指在建筑建造和使用过程中的能源消耗;从狭义上讲,是建筑在使用过程中的能源消耗。我国的社会能耗分布情况为：建筑能耗占30%、工业能耗占38%、交通能耗占32%;国外的社会平均能耗分布情况为：建筑能耗占40%、交通能耗占28%、工业能耗占32%。我国建筑能耗呈刚性增长的趋势,未来将占到社会总能耗的40%。这主要体现在随着人们对生活品质的要求在逐渐提高,建筑物中各方面的舒适程度也在日益提升,例如室内温度、热水、电气化程度等。目前,我国存在人口众多、资源相对不足和能源过度消耗等问题,因此,大力推行建筑节能改造势在必行。     

试论建筑节能的新观念

所谓建筑能耗,国内外习惯上理解为使用能耗,即建筑物使用过程中用于供暖、通风、空调、照明、家用电器、输送、动力、烹饪、给排水和热水供应等的能耗。在发达国家,建筑能耗约占总能耗的30％-40％。这一比例的高低,反映了一个国家的经济发展和人民生活水平。我国是最大的发展中国家,建筑能耗约占全国总能耗的11．7％,而北方工业区供暖就占了其中80％。上海是国内经济发展最高的地区之一,虽然没有大面积的集中供暖,但根据估算,上海的建筑能耗约占总能耗的13．2％。随着我国的经济腾飞和气候变化,这一比例正不断攀升。     

基于云计算的建筑照明节能智慧管控平台设计

针对目前建筑照明能耗高,能源利用率低等问题,分析了建筑照明能耗特点与现状,采用云计算技术,构建建筑照明节能智慧管控平台.用户通过该平台能实时地对照明设备的基本信息与能耗数据进行监控,实现建筑照明更高的智能化,创造更加舒适的环境,达到动态节能的效果.     

试论建筑节能的新观念

所谓建筑能耗，国内外习惯上理解为使用能耗，即建筑物使用过程中用于供暖、通风、空调、照明、家用电器、输送、动力、烹饪、给排水和热水供应等的能耗。在发达国家，建筑能耗约占总能耗的30％-40％。这一比例的高低，反映了一个国家的经济发展和人民生活水平。我国是最大的发展中国家，建筑能耗约占全国总能耗的11．7％，而北方工业区供暖就占了其中80％。上海是国内经济发展最高的地区之一，虽然没有大面积的集中供暖，但根据估算，上海的建筑能耗约占总能耗的13．2％。随着我国的经济腾飞和气候变化，这一比例正不断攀升。[编者按]     

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.     

太阳能光伏发电与建筑智能遮阳系统设计

随着世界能源的日渐枯竭和人们对绿色环保意识的不断增强,可再生能源的利用和如何节约能源得到了人们的强烈重视,其中太阳能资源是最丰富的可再生能源,并且在很多领域得到了广泛的应用,而建筑能耗的降低又是节约能源的重要途径之一,设计一种可用于工程上的光伏一智能遮阳系统,既有智能遮阳功能又具备光伏发电能力。     

互联网+社区供暖节能监管解决方案

随着我国经济的高速发展,建筑能耗,特别是国家机关办公建筑和大型公共建筑高耗能的问题日益突出.社区热网面广、量大,供暖是社区为居民提供的最基础的服务,其服务的质量直接影响到居民的日常生活.目前社区的能耗抄表数据不完整、不全面,造成管理不到位、能源利用存在较大的浪费现象.高职院校以专业及技术优势为社区设计了一套互联网+社区供暖节能监管解决方案,既能确保社区公共服务的能源需求又能实现有效节能.     

基于模糊PID的近零能耗建筑能耗控制系统仿真

传统的近零能耗建筑控制系统的能耗控制效果不够好,导致其能耗值较高.针对上述问题,设计一种基于模糊PID的近零能耗建筑能耗控制系统.利用控制中心计算机、模糊控制器、PID控制器、数据采集卡、传感器,完成基于模糊PID的近零能耗建筑能耗控制系统的硬件设计;利用用户登录模块、采集模块、建筑能耗控制模块,完成基于模糊PID的近零能耗建筑能耗控制系统软件设计,在建筑能耗控制模块,利用自适应模糊PID遗传算法,实现对近零能耗建筑的能耗控制.为验证提出的基于模糊PID的近零能耗建筑能耗控制系统的控制效果,开展仿真对比实验,实验结果表明,上述控制系统可将能耗值大幅降低,是一种有效的近零能耗建筑能耗控制系统.     

基于数据挖掘技术的建筑能耗分析集成方法

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。     

基于软件可量化计算的绿色建筑能耗控制仿真

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...     

基于PHP+MYSQL的校园电能监测网站设计

对校园不同区域的用电情况进行调查,实现能耗监测平台的设计.利用前端Bootstrap框架和jQuery库实现布局,同时采用B/S架构,Ajax技术,MYSQL数据库和后台PHP语言的黄金搭配,将电能数据信息以多种图表的形式在网页中展示给用户,掌握整个校园建筑能耗的实时数据,实现了对校园各种能源系统的分布式监控与集中管理.着重分析了平台设计中的几个关键技术,开发和运行结果表明,这些关键技术的应用,显著提高了校园能耗监测效率.     

基于Q-Learning算法的建筑能耗预测

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.     

起重机能耗分析与前景展望

起重机作为一种重要的机械设备,它在我国许多行业当中,都有着比较广泛的应用。而近年来,随着国家能源损耗情况的日趋严重,国家为了实现节能减排,同时也为了提高环境保护工作的效率,就对各行各业都提出了节能的要求。于是,在这种情况之下,如何降低起重机的能耗,成为了我国社会人士目前最为关注的一个问题。因此,本文将针对起重机,对其的能耗与前景展望进行深入的分析和探究。     

数据挖掘技术及其在建筑节能中的应用

人类社会发展中的每次技术进步都会催生一系列新的产品和服务,但同时也导致资源和能源消耗的剧增.技术的进步虽然提高了资源和能源的利用效率,但这种人均能耗不断递增的发展模式不可持续.建筑节能除了关注供应侧的能效外,合理的引导需求侧用能是实现建筑节能的关键.要实现建筑节能模式由供应侧到需求侧的转变,就必须恰当描述特定室内环境下的用能特征,才能从需求侧评估建筑能耗的合理性,进而精确辨识能源浪费的原因.建筑物自动化系统和物联网技术的快速发展与普及,获取了大量特定室内环境下的用能特征数据,利用数据挖掘技术可以从这些低密度价值的建筑运维数据中萃取节能线索和策略.本文简述了数据挖掘技术,综述了各种挖掘方法在建筑节能中的应用,并展望了发展趋势.     

试论空气热源泵的节能设计

空气源热泵热水机组制备生活热水不仅可以有效节约能源,且对环境无污染,是一种清洁能源,在建筑节能中有着广阔的发展空间和应用前景。本文以建筑热水能耗为切入点,介绍了其节约能耗的原理以及优势,以期读者能够将其应用于更多的领域。