數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在建筑暖通空調(diào)領(lǐng)域的研究應(yīng)用進(jìn)展

孫琳

【摘要】在信息負(fù)擔(dān)沉重的大數(shù)據(jù)時(shí)代，人們?cè)谏詈凸ぷ髦忻媾R著大量的信息和數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過(guò)盡快從海量數(shù)據(jù)中提取最有價(jià)值的信息，最大限度地降低了數(shù)據(jù)分類(lèi)在人們生活和工作中的復(fù)雜性。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，它已擴(kuò)展到所有領(lǐng)域。在建筑暖通空調(diào)領(lǐng)域，數(shù)據(jù)提取技術(shù)在促進(jìn)建筑暖通空調(diào)健康發(fā)展方面發(fā)揮著重要作用。在此基礎(chǔ)上，深入分析了數(shù)據(jù)提取技術(shù)及其在建筑暖通空調(diào)領(lǐng)域的應(yīng)用，僅供參考。

【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);建筑暖通空調(diào)領(lǐng)域;應(yīng)用建議

【DOI】10.12334/j.issn.1002-8536.2021.24.

近年來(lái)，技術(shù)進(jìn)步，特別是建筑物自動(dòng)化系統(tǒng)（BAS）和建筑能源管理系統(tǒng)（BEMS）的出現(xiàn)和廣泛使用，導(dǎo)致在建筑暖通領(lǐng)域采用了新的研究方法。建筑工程自動(dòng)化系統(tǒng)和建筑能源管理系統(tǒng)儲(chǔ)存了大量關(guān)于建筑實(shí)際使用情況的數(shù)據(jù)，是反映建筑供暖、通風(fēng)和空調(diào)系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行狀況的最直接和最原始的載體，其價(jià)值是顯而易見(jiàn)的。

1、數(shù)據(jù)挖掘概念

數(shù)據(jù)挖掘是在大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)和提取有價(jià)值信息的過(guò)程。這是一項(xiàng)多學(xué)科技術(shù)，結(jié)合了人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化和統(tǒng)計(jì)數(shù)學(xué)。使用數(shù)據(jù)挖掘可以執(zhí)行以下操作：

（1）分類(lèi)數(shù)據(jù)，以突出相似元素之間的共性或差異，從而更好地設(shè)計(jì)或調(diào)整建筑節(jié)能。

（2）查找數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，暖通空調(diào)系統(tǒng)參數(shù)之間的相關(guān)性程度，如室內(nèi)和室外溫度和濕度、回風(fēng)量、壓力等，掌握系統(tǒng)運(yùn)行的基本規(guī)律，為系統(tǒng)控制策略提供參考。

（3）對(duì)數(shù)據(jù)聚類(lèi)，計(jì)算分析數(shù)據(jù)之間的相似性，揭示構(gòu)造環(huán)境中的內(nèi)部機(jī)制和影響因素，并確定每個(gè)影響因素的影響程度。

（4）對(duì)缺失或未來(lái)數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。

2、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在建筑暖通空調(diào)領(lǐng)域中的應(yīng)用現(xiàn)狀

2.1挖掘暖通建筑能耗數(shù)據(jù)可以分幾個(gè)階段進(jìn)行

（1）確定和收集要收集的數(shù)據(jù)集，例如溫度、濕度、大氣壓力、太陽(yáng)輻射強(qiáng)度、流量和信號(hào)控制;（2）數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)清理、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性;（3）結(jié)合所收集數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，確定適當(dāng)?shù)姆治鏊惴?，?gòu)建模型，常用算法如k-近鄰算法，支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，形成清理數(shù)據(jù)，調(diào)整模型參數(shù)，使模型盡可能好;（4）分析結(jié)果、結(jié)果的準(zhǔn)確性、模型的優(yōu)缺點(diǎn);（5）模型的應(yīng)用。診斷故障和檢測(cè)。建筑暖通空調(diào)系統(tǒng)十分復(fù)雜，一旦發(fā)生故障，運(yùn)營(yíng)和維護(hù)費(fèi)用就會(huì)大幅增加，造成嚴(yán)重的能源損失，影響室內(nèi)溫度、濕度和空氣質(zhì)量，并對(duì)人民產(chǎn)生嚴(yán)重和不利的影響。因此，必須及時(shí)診斷和檢測(cè)故障，以此作為對(duì)建筑暖通空調(diào)系統(tǒng)日常管理的監(jiān)測(cè)的一部分。建筑暖通空調(diào)故障主要分為硬故障與軟性故障。在暖通空調(diào)故障的診斷和檢測(cè)中，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可用于挖掘、收集、分類(lèi)和記錄暖通空調(diào)系統(tǒng)的運(yùn)行和故障，以及實(shí)時(shí)記錄運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)。通過(guò)提取大量數(shù)據(jù)，可以構(gòu)建相應(yīng)的分析模型。實(shí)時(shí)監(jiān)控運(yùn)行數(shù)據(jù)參數(shù)與正常運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，對(duì)暖通空調(diào)運(yùn)行進(jìn)行監(jiān)控，大大提高故障檢測(cè)的運(yùn)行效率。

2.2冰蓄冷空調(diào)負(fù)荷的預(yù)測(cè)與控制

由于冰蓄冷空調(diào)的特殊性，室內(nèi)室外溫度和濕度、太陽(yáng)輻射強(qiáng)度和結(jié)構(gòu)熱力學(xué)都是影響冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)的因素。因此，在系統(tǒng)運(yùn)行期間，需要使用負(fù)荷預(yù)測(cè)來(lái)確定系統(tǒng)的負(fù)荷狀態(tài)。為了實(shí)現(xiàn)冰蓄冷空調(diào)負(fù)荷預(yù)測(cè)，需要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)收集和整理運(yùn)行數(shù)據(jù)，并預(yù)測(cè)系統(tǒng)第二天的冷卻負(fù)荷，前提是要保證準(zhǔn)確性。

3、數(shù)據(jù)挖掘在暖通空調(diào)中應(yīng)用的制約因素

3.1缺乏數(shù)據(jù)挖掘概念

數(shù)據(jù)挖掘是近年來(lái)出現(xiàn)的一項(xiàng)新技術(shù)，是一個(gè)共同的跨學(xué)科偉大的技術(shù)。對(duì)數(shù)據(jù)挖掘的認(rèn)識(shí)不足不僅阻礙了空調(diào)行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展，而且阻礙了該行業(yè)本身的發(fā)展和進(jìn)步。

3.2數(shù)據(jù)獲取途徑的匱乏

在建造的建筑物中，擁有樓宇自動(dòng)化系統(tǒng)的建筑物較少，監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)不完整，儲(chǔ)存地點(diǎn)相對(duì)孤立，數(shù)據(jù)共享機(jī)制尚未到位，導(dǎo)致無(wú)法進(jìn)入、記錄不完整和數(shù)據(jù)浪費(fèi)。

3.3技術(shù)

現(xiàn)有的技術(shù)和模型不一定適合所有的影響因素。這些因素不僅影響建筑環(huán)境，而且影響相互作用。分析極其復(fù)雜，很難理解其規(guī)律。這些技術(shù)不容易使用，需要二次封裝才能提供相對(duì)簡(jiǎn)單的接口。

3.4費(fèi)用限制

采集建筑物數(shù)據(jù)不僅需要資本投資，還需要發(fā)展樓宇建筑系統(tǒng)，配備專(zhuān)門(mén)人員，增加工程投資。

3.5缺乏專(zhuān)門(mén)的數(shù)據(jù)挖掘人員

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于空調(diào)行業(yè)，不僅需要掌握暖通相關(guān)技術(shù)，面對(duì)海量數(shù)據(jù)，需要學(xué)習(xí)如何使用Python及其pandas和tensorflow數(shù)據(jù)處理框架等計(jì)算機(jī)編程工具來(lái)組織、分析、培訓(xùn)和可視化數(shù)據(jù)。因此，缺乏數(shù)據(jù)挖掘人員也阻礙了暖通行業(yè)大量數(shù)據(jù)的發(fā)展。

4、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在建筑暖通空調(diào)領(lǐng)域中應(yīng)用優(yōu)化建議

4.1改變對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概念的理解

在信息技術(shù)迅速發(fā)展的時(shí)代，信息技術(shù)、海量數(shù)據(jù)技術(shù)、信息技術(shù)和其他技術(shù)不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息變得越來(lái)越復(fù)雜。鑒于目前信息負(fù)擔(dān)過(guò)重，只有通過(guò)篩選元數(shù)據(jù)才能獲得最有價(jià)值的信息，可利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，盡快對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)和分析，并按利率分析海量數(shù)據(jù)的潛在價(jià)格數(shù)據(jù)挖掘和顯示值。其目的是提高對(duì)數(shù)據(jù)提取技術(shù)的認(rèn)識(shí)，更好地了解數(shù)據(jù)提取的特點(diǎn)和好處，不斷學(xué)習(xí)和創(chuàng)新數(shù)據(jù)提取技術(shù)，并提高暖通空調(diào)系統(tǒng)管理控制的效率和準(zhǔn)確性。

4.2加強(qiáng)高校數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)培訓(xùn)的重要性

暖通空調(diào)是各建筑環(huán)境和能源管理的基礎(chǔ)課程，主要包括熱學(xué)、熱力、流體和其他學(xué)科。課程解決方案是困難的。在實(shí)踐教學(xué)中，最好傳授理論知識(shí)，例如如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化機(jī)械設(shè)備的自動(dòng)控制。

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種流行技術(shù)，在各個(gè)領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。各校應(yīng)加強(qiáng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)教育，培訓(xùn)數(shù)據(jù)挖掘和分析專(zhuān)業(yè)人員，適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的信息革命。

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