導語(yu)：物聯網(wang)技術在建筑(zhu)能(neng)耗感知預測的應用一文來(lai)源于網(wang)友上傳，不代表本站(zhan)觀(guan)點(dian)，若需要(yao)原創文章(zhang)可咨詢(xun)客服老師，歡迎參考(kao)。

【摘要】在保證建筑使用舒適度的情況下，為對建筑電力能耗情況實時監測與預測，本研究探索基于物聯網技術的建筑能耗感知預測系統的建設方法，提出系統架構及相關配置情況，闡述系統的典型應用，為能耗感知預測系統的研發提(ti)供思(si)路，助力實現建筑運行過程中節約能耗、提(ti)高(gao)能源(yuan)使用效率的目的，提(ti)高(gao)現代化城市管理能力。

【關鍵詞】物聯(lian)網技術；建筑能耗(hao)預(yu)測；能耗(hao)監測系統

1引言

隨著經(jing)(jing)濟的(de)(de)發(fa)(fa)展與(yu)(yu)人口數量的(de)(de)增加，人們對能(neng)(neng)(neng)(neng)源的(de)(de)需求也急速增長，統計結果(guo)表明(ming)，全(quan)(quan)國(guo)(guo)建(jian)(jian)(jian)(jian)筑全(quan)(quan)過(guo)程能(neng)(neng)(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)與(yu)(yu)碳排放(fang)(fang)變化(hua)總體上呈現出(chu)一(yi)致(zhi)性(xing)(xing)的(de)(de)階段(duan)性(xing)(xing)特點，2005年(nian)(nian)(nian)(nian)~2019年(nian)(nian)(nian)(nian)，我國(guo)(guo)建(jian)(jian)(jian)(jian)筑的(de)(de)全(quan)(quan)過(guo)程能(neng)(neng)(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)由9.34億(yi)(yi)(yi)噸(dun)標(biao)(biao)準(zhun)煤上升(sheng)到(dao)22.33億(yi)(yi)(yi)噸(dun)標(biao)(biao)準(zhun)煤，年(nian)(nian)(nian)(nian)均(jun)(jun)增長率(lv)(lv)(lv)6.3%，建(jian)(jian)(jian)(jian)筑全(quan)(quan)過(guo)程碳排放(fang)(fang)由22.34億(yi)(yi)(yi)噸(dun)二(er)氧(yang)化(hua)碳增長到(dao)49.97億(yi)(yi)(yi)噸(dun)二(er)氧(yang)化(hua)碳，年(nian)(nian)(nian)(nian)平(ping)均(jun)(jun)增長率(lv)(lv)(lv)為(wei)(wei)5.92%，其中(zhong)，2019年(nian)(nian)(nian)(nian)建(jian)(jian)(jian)(jian)筑運行(xing)階段(duan)碳排放(fang)(fang)21.3億(yi)(yi)(yi)噸(dun)，占全(quan)(quan)國(guo)(guo)碳排放(fang)(fang)的(de)(de)21.6%，雖然年(nian)(nian)(nian)(nian)均(jun)(jun)增長率(lv)(lv)(lv)逐漸放(fang)(fang)緩，但是建(jian)(jian)(jian)(jian)筑運行(xing)過(guo)程中(zhong)能(neng)(neng)(neng)(neng)源消耗(hao)(hao)(hao)(hao)依然占很(hen)大比重(zhong)，因(yin)此(ci)，建(jian)(jian)(jian)(jian)筑物(wu)(wu)(wu)(wu)的(de)(de)能(neng)(neng)(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)監(jian)(jian)測(ce)(ce)與(yu)(yu)預(yu)(yu)警成為(wei)(wei)眾(zhong)多(duo)學者(zhe)的(de)(de)研究(jiu)對象。胡(hu)瑩堅(jian)[1]為(wei)(wei)避免(mian)地下室中(zhong)布線困難等問(wen)題，開(kai)發(fa)(fa)了基(ji)于LoRa技術(shu)的(de)(de)建(jian)(jian)(jian)(jian)筑物(wu)(wu)(wu)(wu)能(neng)(neng)(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)監(jian)(jian)測(ce)(ce)系統；陳輝[2]以建(jian)(jian)(jian)(jian)筑物(wu)(wu)(wu)(wu)耗(hao)(hao)(hao)(hao)能(neng)(neng)(neng)(neng)特點為(wei)(wei)研究(jiu)對象，在(zai)建(jian)(jian)(jian)(jian)筑物(wu)(wu)(wu)(wu)節能(neng)(neng)(neng)(neng)標(biao)(biao)準(zhun)中(zhong)提(ti)取(qu)影(ying)響能(neng)(neng)(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)的(de)(de)主(zhu)要因(yin)素，并建(jian)(jian)(jian)(jian)立神經(jing)(jing)網絡算法對建(jian)(jian)(jian)(jian)筑物(wu)(wu)(wu)(wu)能(neng)(neng)(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)仿(fang)真，提(ti)高(gao)建(jian)(jian)(jian)(jian)筑物(wu)(wu)(wu)(wu)能(neng)(neng)(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)評估的(de)(de)智能(neng)(neng)(neng)(neng)度；侯驍虎(hu)[3]以物(wu)(wu)(wu)(wu)聯網技術(shu)、傳(chuan)感(gan)器技術(shu)與(yu)(yu)軟件開(kai)發(fa)(fa)技術(shu)為(wei)(wei)實現手段(duan)，結合(he)當前(qian)國(guo)(guo)內外(wai)高(gao)校在(zai)能(neng)(neng)(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)監(jian)(jian)測(ce)(ce)應(ying)用系統開(kai)發(fa)(fa)與(yu)(yu)應(ying)用方面(mian)所積累的(de)(de)經(jing)(jing)驗，為(wei)(wei)某(mou)高(gao)校開(kai)發(fa)(fa)了校園(yuan)能(neng)(neng)(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)監(jian)(jian)測(ce)(ce)綜合(he)管理平(ping)臺。開(kai)發(fa)(fa)基(ji)于物(wu)(wu)(wu)(wu)聯網技術(shu)的(de)(de)電力(li)能(neng)(neng)(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)感(gan)知(zhi)預(yu)(yu)測(ce)(ce)系統，對建(jian)(jian)(jian)(jian)筑物(wu)(wu)(wu)(wu)電力(li)能(neng)(neng)(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)進行(xing)實時預(yu)(yu)測(ce)(ce)和監(jian)(jian)控(kong)，存儲過(guo)往歷史數據，預(yu)(yu)測(ce)(ce)用電高(gao)峰(feng)期(qi)與(yu)(yu)低(di)谷期(qi)，實現電力(li)資源的(de)(de)“削峰(feng)填谷”，可(ke)以有效提(ti)高(gao)能(neng)(neng)(neng)(neng)源的(de)(de)使用效率(lv)(lv)(lv)，減少能(neng)(neng)(neng)(neng)源浪費。

2建筑能耗感知預測系統

2.1物(wu)(wu)(wu)(wu)聯網(wang)(wang)(wang)技(ji)(ji)術(shu)概(gai)述21世(shi)紀以來，物(wu)(wu)(wu)(wu)聯網(wang)(wang)(wang)技(ji)(ji)術(shu)發(fa)展迅速，已經成為(wei)我國信(xin)息(xi)產業(ye)的(de)(de)重要組成部(bu)分(fen)(fen)(fen)(fen)。物(wu)(wu)(wu)(wu)聯網(wang)(wang)(wang)技(ji)(ji)術(shu)主(zhu)要通過(guo)前端設(she)備的(de)(de)布(bu)置，將(jiang)采集到(dao)的(de)(de)信(xin)號與(yu)(yu)網(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)進(jin)行(xing)連接，通過(guo)有線(xian)或者無線(xian)方(fang)式將(jiang)信(xin)號實(shi)(shi)時(shi)(shi)傳(chuan)輸(shu)(shu)[4]，實(shi)(shi)現(xian)對(dui)(dui)物(wu)(wu)(wu)(wu)體(ti)(ti)的(de)(de)有效(xiao)定位、識(shi)別等(deng)功能(neng)。物(wu)(wu)(wu)(wu)聯網(wang)(wang)(wang)技(ji)(ji)術(shu)架(jia)(jia)構主(zhu)要分(fen)(fen)(fen)(fen)為(wei)三層(ceng)，即(ji)：感(gan)(gan)(gan)知層(ceng)、網(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)層(ceng)和(he)應(ying)用(yong)(yong)(yong)(yong)層(ceng)[4]。感(gan)(gan)(gan)知層(ceng)依靠安裝布(bu)置在物(wu)(wu)(wu)(wu)體(ti)(ti)上的(de)(de)傳(chuan)感(gan)(gan)(gan)器設(she)備，對(dui)(dui)物(wu)(wu)(wu)(wu)體(ti)(ti)信(xin)息(xi)采集與(yu)(yu)發(fa)送，網(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)層(ceng)在接收到(dao)信(xin)息(xi)后，使用(yong)(yong)(yong)(yong)互聯網(wang)(wang)(wang)、無線(xian)網(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)等(deng)技(ji)(ji)術(shu)將(jiang)信(xin)息(xi)傳(chuan)送到(dao)應(ying)用(yong)(yong)(yong)(yong)層(ceng)，通過(guo)應(ying)用(yong)(yong)(yong)(yong)層(ceng)對(dui)(dui)信(xin)息(xi)進(jin)行(xing)智能(neng)處理(li)(li)(li)，實(shi)(shi)現(xian)物(wu)(wu)(wu)(wu)體(ti)(ti)實(shi)(shi)時(shi)(shi)監控或控制的(de)(de)智能(neng)化(hua)管(guan)(guan)理(li)(li)(li)體(ti)(ti)系(xi)(xi)(xi)。物(wu)(wu)(wu)(wu)聯網(wang)(wang)(wang)技(ji)(ji)術(shu)的(de)(de)發(fa)展和(he)通信(xin)技(ji)(ji)術(shu)的(de)(de)進(jin)步加(jia)(jia)快了我國智慧城市(shi)(shi)的(de)(de)發(fa)展進(jin)程(cheng)，建(jian)筑(zhu)(zhu)(zhu)能(neng)耗(hao)(hao)感(gan)(gan)(gan)知與(yu)(yu)預(yu)(yu)測(ce)作(zuo)為(wei)智能(neng)建(jian)筑(zhu)(zhu)(zhu)的(de)(de)重要分(fen)(fen)(fen)(fen)支，也將(jiang)得到(dao)更加(jia)(jia)廣(guang)泛的(de)(de)應(ying)用(yong)(yong)(yong)(yong)。2.2系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)架(jia)(jia)構建(jian)筑(zhu)(zhu)(zhu)能(neng)耗(hao)(hao)感(gan)(gan)(gan)知預(yu)(yu)測(ce)系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)主(zhu)要依托于(yu)物(wu)(wu)(wu)(wu)聯網(wang)(wang)(wang)技(ji)(ji)術(shu)以及智慧城市(shi)(shi)管(guan)(guan)理(li)(li)(li)平臺（見圖1），整體(ti)(ti)系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)架(jia)(jia)構根據(ju)物(wu)(wu)(wu)(wu)聯網(wang)(wang)(wang)基本架(jia)(jia)構分(fen)(fen)(fen)(fen)為(wei)感(gan)(gan)(gan)知層(ceng)、傳(chuan)輸(shu)(shu)層(ceng)和(he)應(ying)用(yong)(yong)(yong)(yong)層(ceng)三部(bu)分(fen)(fen)(fen)(fen)，應(ying)用(yong)(yong)(yong)(yong)層(ceng)依據(ju)系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)實(shi)(shi)際應(ying)用(yong)(yong)(yong)(yong)功能(neng)分(fen)(fen)(fen)(fen)為(wei)能(neng)耗(hao)(hao)數(shu)據(ju)管(guan)(guan)理(li)(li)(li)子系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)及能(neng)耗(hao)(hao)預(yu)(yu)測(ce)子系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)兩部(bu)分(fen)(fen)(fen)(fen)。本文(wen)研究對(dui)(dui)象(xiang)為(wei)建(jian)筑(zhu)(zhu)(zhu)物(wu)(wu)(wu)(wu)的(de)(de)電力耗(hao)(hao)能(neng)，能(neng)耗(hao)(hao)管(guan)(guan)理(li)(li)(li)子系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)對(dui)(dui)建(jian)筑(zhu)(zhu)(zhu)物(wu)(wu)(wu)(wu)已發(fa)生的(de)(de)耗(hao)(hao)能(neng)進(jin)行(xing)有效(xiao)記錄與(yu)(yu)存儲，能(neng)耗(hao)(hao)預(yu)(yu)測(ce)子系(xi)(xi)(xi)統(tong)(tong)根據(ju)傳(chuan)感(gan)(gan)(gan)設(she)備采集到(dao)的(de)(de)預(yu)(yu)測(ce)指標對(dui)(dui)建(jian)筑(zhu)(zhu)(zhu)物(wu)(wu)(wu)(wu)能(neng)耗(hao)(hao)進(jin)行(xing)預(yu)(yu)測(ce)，便于(yu)建(jian)筑(zhu)(zhu)(zhu)管(guan)(guan)理(li)(li)(li)人員對(dui)(dui)能(neng)耗(hao)(hao)進(jin)行(xing)有效(xiao)把控。

3系統功能

3.1能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)感(gan)知模(mo)塊(kuai)物(wu)(wu)(wu)(wu)聯網(wang)(wang)(wang)技術的(de)(de)(de)本質是通(tong)(tong)過(guo)互聯網(wang)(wang)(wang)實(shi)(shi)現物(wu)(wu)(wu)(wu)與(yu)物(wu)(wu)(wu)(wu)之(zhi)間的(de)(de)(de)相互連接，并(bing)實(shi)(shi)現物(wu)(wu)(wu)(wu)與(yu)物(wu)(wu)(wu)(wu)之(zhi)間的(de)(de)(de)信(xin)息(xi)聯通(tong)(tong)和交(jiao)互[5]。建(jian)筑(zhu)物(wu)(wu)(wu)(wu)能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)的(de)(de)(de)實(shi)(shi)時(shi)(shi)感(gan)知依賴互聯網(wang)(wang)(wang)設備(bei)(bei)的(de)(de)(de)布置，能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)通(tong)(tong)過(guo)傳(chuan)感(gan)器(qi)(qi)設備(bei)(bei)采(cai)集(ji)(ji)后(hou)，利(li)用(yong)(yong)無線通(tong)(tong)信(xin)技術傳(chuan)輸(shu)(shu)(shu)到(dao)(dao)服務器(qi)(qi)，服務器(qi)(qi)將(jiang)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)進(jin)(jin)行(xing)處(chu)理(li)后(hou)存儲在(zai)后(hou)臺(tai)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)庫(ku)，并(bing)在(zai)能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)管(guan)(guan)理(li)平臺(tai)展(zhan)示(shi)能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)情況(kuang)。傳(chuan)感(gan)裝置用(yong)(yong)于采(cai)集(ji)(ji)各類數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)，包(bao)括(kuo)(kuo)能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)監(jian)(jian)測(ce)(ce)(ce)(ce)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)和環境(jing)監(jian)(jian)測(ce)(ce)(ce)(ce)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)，能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)監(jian)(jian)測(ce)(ce)(ce)(ce)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)用(yong)(yong)于建(jian)筑(zhu)物(wu)(wu)(wu)(wu)能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)實(shi)(shi)時(shi)(shi)感(gan)知，環境(jing)監(jian)(jian)測(ce)(ce)(ce)(ce)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)用(yong)(yong)于能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)預(yu)(yu)(yu)測(ce)(ce)(ce)(ce)。能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)感(gan)知模(mo)塊(kuai)會(hui)對(dui)(dui)房間的(de)(de)(de)能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)實(shi)(shi)時(shi)(shi)監(jian)(jian)測(ce)(ce)(ce)(ce)對(dui)(dui)比(bi)，當房間內的(de)(de)(de)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)能(neng)(neng)超過(guo)歷(li)史(shi)(shi)消耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)的(de)(de)(de)最高(gao)值時(shi)(shi)，則(ze)會(hui)在(zai)系統頁面(mian)(mian)對(dui)(dui)建(jian)筑(zhu)管(guan)(guan)理(li)人(ren)員提示(shi)，建(jian)筑(zhu)管(guan)(guan)理(li)人(ren)員不(bu)僅可(ke)(ke)以(yi)(yi)查看(kan)能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)實(shi)(shi)時(shi)(shi)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)，還可(ke)(ke)對(dui)(dui)歷(li)史(shi)(shi)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)進(jin)(jin)行(xing)分類篩選、搜索等(deng)操(cao)作，便于管(guan)(guan)理(li)人(ren)員的(de)(de)(de)決策(ce)。3.2能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)預(yu)(yu)(yu)測(ce)(ce)(ce)(ce)模(mo)塊(kuai)能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)預(yu)(yu)(yu)測(ce)(ce)(ce)(ce)模(mo)塊(kuai)配(pei)合(he)(he)能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)管(guan)(guan)理(li)系統，根據(ju)(ju)(ju)歷(li)史(shi)(shi)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)對(dui)(dui)建(jian)筑(zhu)物(wu)(wu)(wu)(wu)未來能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)進(jin)(jin)行(xing)準確(que)預(yu)(yu)(yu)測(ce)(ce)(ce)(ce)，合(he)(he)理(li)優(you)化用(yong)(yong)電配(pei)置，減少建(jian)筑(zhu)用(yong)(yong)電浪(lang)費(fei)和碳排放。本研(yan)究基(ji)于物(wu)(wu)(wu)(wu)聯網(wang)(wang)(wang)技術采(cai)集(ji)(ji)能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)預(yu)(yu)(yu)測(ce)(ce)(ce)(ce)所需指(zhi)(zhi)標，構建(jian)BP（Backpropagation反向傳(chuan)播）神(shen)(shen)(shen)經(jing)網(wang)(wang)(wang)絡進(jin)(jin)行(xing)建(jian)筑(zhu)物(wu)(wu)(wu)(wu)能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)預(yu)(yu)(yu)測(ce)(ce)(ce)(ce)，其基(ji)本流程如圖2所示(shi)，通(tong)(tong)過(guo)傳(chuan)感(gan)器(qi)(qi)采(cai)集(ji)(ji)室(shi)外溫(wen)度(du)(du)(du)等(deng)所需信(xin)息(xi)，將(jiang)采(cai)集(ji)(ji)到(dao)(dao)的(de)(de)(de)信(xin)息(xi)傳(chuan)輸(shu)(shu)(shu)到(dao)(dao)管(guan)(guan)理(li)平臺(tai)，將(jiang)模(mo)型數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)擬(ni)(ni)合(he)(he)后(hou)便得到(dao)(dao)建(jian)筑(zhu)能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)預(yu)(yu)(yu)測(ce)(ce)(ce)(ce)結果(guo)(guo)，將(jiang)結果(guo)(guo)返回用(yong)(yong)戶界面(mian)(mian)。BP神(shen)(shen)(shen)經(jing)網(wang)(wang)(wang)絡算(suan)(suan)法(fa)(fa)是一種多層前(qian)饋神(shen)(shen)(shen)經(jing)網(wang)(wang)(wang)絡，基(ji)于最速下(xia)降法(fa)(fa)進(jin)(jin)行(xing)求解[6]，能(neng)(neng)夠模(mo)擬(ni)(ni)人(ren)的(de)(de)(de)思(si)維模(mo)式對(dui)(dui)機制(zhi)進(jin)(jin)行(xing)學(xue)習，被廣泛地應用(yong)(yong)于建(jian)筑(zhu)領域的(de)(de)(de)能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)預(yu)(yu)(yu)測(ce)(ce)(ce)(ce)。BP神(shen)(shen)(shen)經(jing)網(wang)(wang)(wang)絡包(bao)括(kuo)(kuo)輸(shu)(shu)(shu)入層、隱含(han)層與(yu)輸(shu)(shu)(shu)出(chu)層，在(zai)本研(yan)究當中，輸(shu)(shu)(shu)入層指(zhi)(zhi)標包(bao)括(kuo)(kuo)建(jian)筑(zhu)面(mian)(mian)積、室(shi)外溫(wen)度(du)(du)(du)、空調(diao)維持(chi)溫(wen)度(du)(du)(du)以(yi)(yi)及(ji)人(ren)員密(mi)度(du)(du)(du)四(si)個(ge)(ge)指(zhi)(zhi)標，經(jing)過(guo)擬(ni)(ni)合(he)(he)后(hou)得到(dao)(dao)建(jian)筑(zhu)物(wu)(wu)(wu)(wu)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)電量結果(guo)(guo)，即輸(shu)(shu)(shu)出(chu)層，其神(shen)(shen)(shen)經(jing)元(yuan)個(ge)(ge)數(shu)(shu)(shu)(shu)為(wei)一，而隱含(han)層的(de)(de)(de)神(shen)(shen)(shen)經(jing)元(yuan)個(ge)(ge)數(shu)(shu)(shu)(shu)是通(tong)(tong)過(guo)算(suan)(suan)法(fa)(fa)訓(xun)練過(guo)程中的(de)(de)(de)不(bu)斷調(diao)整達到(dao)(dao)最優(you)的(de)(de)(de)。本研(yan)究中算(suan)(suan)法(fa)(fa)的(de)(de)(de)訓(xun)練數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)為(wei)天(tian)津(jin)市中新生態(tai)城某幼兒園的(de)(de)(de)歷(li)史(shi)(shi)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)，數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)集(ji)(ji)溫(wen)度(du)(du)(du)覆蓋-8%至32℃，基(ji)本滿足全年(nian)所有工(gong)況(kuang)。算(suan)(suan)法(fa)(fa)訓(xun)練完成后(hou)進(jin)(jin)行(xing)封裝，在(zai)進(jin)(jin)行(xing)能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)預(yu)(yu)(yu)測(ce)(ce)(ce)(ce)時(shi)(shi)將(jiang)建(jian)筑(zhu)面(mian)(mian)積、室(shi)外溫(wen)度(du)(du)(du)、空調(diao)維持(chi)溫(wen)度(du)(du)(du)以(yi)(yi)及(ji)人(ren)員密(mi)度(du)(du)(du)四(si)個(ge)(ge)指(zhi)(zhi)標輸(shu)(shu)(shu)入算(suan)(suan)法(fa)(fa)，算(suan)(suan)法(fa)(fa)經(jing)過(guo)擬(ni)(ni)合(he)(he)計(ji)算(suan)(suan)后(hou)得到(dao)(dao)建(jian)筑(zhu)能(neng)(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)(hao)預(yu)(yu)(yu)測(ce)(ce)(ce)(ce)結果(guo)(guo)，并(bing)將(jiang)結果(guo)(guo)返回用(yong)(yong)戶界面(mian)(mian)，如圖2結果(guo)(guo)輸(shu)(shu)(shu)出(chu)部(bu)分所示(shi)。

4系統典型應用

4.1信息(xi)存儲功(gong)(gong)能(neng)智(zhi)慧城市管(guan)理(li)平(ping)(ping)臺(tai)后臺(tai)內置數據庫(ku)，存儲建(jian)筑(zhu)能(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)歷史(shi)數據，便于(yu)(yu)管(guan)理(li)者查(cha)詢(xun)(xun)使用(yong)的同時(shi)，可(ke)用(yong)于(yu)(yu)算法(fa)訓(xun)練優化迭代。4.2信息(xi)查(cha)詢(xun)(xun)功(gong)(gong)能(neng)可(ke)以(yi)按照時(shi)間段對能(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)數據進行(xing)查(cha)詢(xun)(xun)篩(shai)(shai)選，同時(shi)，還可(ke)以(yi)按照能(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)量(liang)篩(shai)(shai)選數據，便于(yu)(yu)管(guan)理(li)者分(fen)(fen)析(xi)歷史(shi)數據，合理(li)制定能(neng)源使用(yong)策略.4.3能(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)異常預警(jing)功(gong)(gong)能(neng)系(xi)統可(ke)對能(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)實時(shi)感知，并與歷史(shi)平(ping)(ping)均數據進行(xing)對比，若出現過(guo)高或過(guo)低的異常情(qing)況，則在管(guan)理(li)平(ping)(ping)臺(tai)中顯示(shi)警(jing)報，提示(shi)建(jian)筑(zhu)管(guan)理(li)人(ren)員(yuan)對該建(jian)筑(zhu)或房(fang)間的能(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)情(qing)況進行(xing)調(diao)查(cha)。4.4能(neng)耗(hao)(hao)(hao)(hao)預測功(gong)(gong)能(neng)構建(jian)BP神經網絡，使用(yong)物聯網設備(bei)采集相關指標，自動(dong)預測耗(hao)(hao)(hao)(hao)電量(liang)，得(de)到某(mou)一(yi)房(fang)間或建(jian)筑(zhu)的預測耗(hao)(hao)(hao)(hao)能(neng)，給建(jian)筑(zhu)管(guan)理(li)人(ren)員(yuan)的能(neng)源分(fen)(fen)配決策提供指導。

5結語

綜上所(suo)述，隨著物聯網(wang)技術的進(jin)步和智慧城(cheng)市(shi)的發展，基于物聯網(wang)技術構建(jian)建(jian)筑物能(neng)耗(hao)感知預測系(xi)統，可以(yi)使建(jian)筑物能(neng)耗(hao)可視化、存(cun)儲(chu)歷史(shi)數(shu)據、賦(fu)能(neng)城(cheng)市(shi)管(guan)理水平、提高建(jian)筑管(guan)理能(neng)力(li)以(yi)及能(neng)源使用效率。

參考文獻

[1]胡(hu)瑩堅(jian).基于LoRa技(ji)術的建筑物能耗(hao)監(jian)測(ce)系(xi)統在(zai)人防地下室(shi)中的實現[J].現代(dai)建筑電氣(qi)，2020，11（8）：28-30.

[2]陳輝(hui).基于神經(jing)網絡分析的建筑物耗能仿真模型分析[J].佳木斯大學(xue)(xue)學(xue)(xue)報(bao)(自然科學(xue)(xue)版)，2022，40（1）：13-15+138.

[3]侯驍虎.高校校園能耗監測綜(zong)合(he)管理平臺(tai)的設計與(yu)實現[D].大(da)(da)連：大(da)(da)連理工(gong)大(da)(da)學，2017.

[4]梁禹鵬(peng).基于物聯(lian)網技術的未來智能樓(lou)宇(yu)系統探析[J].智能建筑與智慧城市，2022（1）：113-115.

[5]付川琪.基(ji)于CFD仿真和SVM算法(fa)的建筑能耗預測系統云平臺[D].南(nan)(nan)京：南(nan)(nan)京信息(xi)工程大學，2021.

[6]滕(teng)文龍，叢炳虎，商云坤，張予宸(chen)，白天.基于(yu)MEA-BP神經網絡的建筑能耗(hao)預測模(mo)型[J].吉林大學學報(bao)(工學版)，2021，51（5）：1857-1865.

作者：于佳怡(yi) 周銳 鐘煒(wei) 單(dan)位(wei)：天(tian)津(jin)理工大學(xue)管理學(xue)院 天(tian)津(jin)生態城(cheng)國有(you)資產經營管理有(you)限(xian)公司