數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在建筑節(jié)能的應(yīng)用

王弼臻

摘要：建筑業(yè)在社會(huì)經(jīng)濟(jì)與技術(shù)進(jìn)步的推動(dòng)下得到了快速的發(fā)展，公眾在節(jié)能方面的意識(shí)也在不斷增強(qiáng)，建筑節(jié)能目前已成為重要的節(jié)能研究領(lǐng)域。隨著智能建筑技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展和普及，人們獲得了大量關(guān)于特定室內(nèi)環(huán)境能源使用特性的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從這些低密度值的建筑維護(hù)數(shù)據(jù)中提取對(duì)建筑節(jié)能有效的相關(guān)數(shù)據(jù)，從而制定出節(jié)能策略?；诖耍疚暮?jiǎn)要介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，分析數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在建筑節(jié)能中的具體應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);建筑節(jié)能;能耗分析

1引言

在社會(huì)發(fā)展與時(shí)代進(jìn)步中，每一項(xiàng)技術(shù)進(jìn)步都會(huì)伴隨產(chǎn)生出一系列產(chǎn)品與服務(wù)，但也導(dǎo)致了資源和能源消耗的急劇增加。雖然各種技術(shù)的革新可以提升資源與能源的使用效率，但人均能耗一直處于不斷遞增的狀況。合理的需求側(cè)能耗是提高建筑能效的關(guān)鍵，而供給側(cè)能耗是提高建筑能效的關(guān)鍵，為了實(shí)現(xiàn)建筑節(jié)能模式由供給側(cè)向需求側(cè)的轉(zhuǎn)變，有必要描述特定室內(nèi)環(huán)境的能耗特征，以便從需求側(cè)評(píng)價(jià)建筑能耗的合理性，準(zhǔn)確識(shí)別能源浪費(fèi)的因素和原因[1]。城市化進(jìn)程的推進(jìn)下，建筑業(yè)得到了快速的發(fā)展，而建筑能耗方面的問題也日益突出。據(jù)相關(guān)調(diào)查，建筑能耗在能源消費(fèi)總量中所占的比重不斷上升，給能源使用造成了巨大的壓力，作為建筑能耗的主要組成部分，建筑運(yùn)行能耗浪費(fèi)現(xiàn)象特別嚴(yán)重，大約占到建筑總能耗的80%左右。因此，提升對(duì)建筑節(jié)能的意識(shí)與認(rèn)知，是發(fā)展資源節(jié)約型社會(huì)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必由之路。如何快速有效地從海量數(shù)據(jù)信息中提取挖掘出價(jià)值數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)建筑能源使用中存在的問題，提升建筑能源的高效合理使用，儼然成為建筑業(yè)面臨的關(guān)鍵問題。

2數(shù)據(jù)挖掘概述

數(shù)據(jù)挖掘?qū)儆诰C合性較強(qiáng)的交叉學(xué)科，它是通過大數(shù)據(jù)中的算法發(fā)現(xiàn)具有潛在價(jià)值數(shù)據(jù)的過程。運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)、專家系統(tǒng)、模式識(shí)別和數(shù)據(jù)庫技術(shù)等方法，搜索隱藏的信息和規(guī)則，目前在各領(lǐng)域都獲得了廣泛的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘也被稱之為數(shù)據(jù)庫知識(shí)發(fā)現(xiàn)，即從不完整、模糊和隨機(jī)的大規(guī)模數(shù)據(jù)中提取挖掘出具有潛在價(jià)值的信息和知識(shí)的過程。數(shù)據(jù)挖掘能夠發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)庫中的新知識(shí)，通過數(shù)據(jù)挖掘，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)之間隱藏的內(nèi)在聯(lián)系，從數(shù)據(jù)中挖掘出的信息可以用來評(píng)價(jià)以往的歷史數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)發(fā)展趨勢(shì)、控制過程、管理信息、影響決策，與其他數(shù)據(jù)分析處理技術(shù)相比較而言，數(shù)據(jù)挖掘具有海量性、可用性、相對(duì)性等特點(diǎn)，數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的結(jié)合，常用的方法包括線性回歸分析、分類分析、聚類分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、關(guān)聯(lián)分析等。

3數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在建筑節(jié)能中的應(yīng)用

城市公共建筑中的大小型設(shè)備類型與數(shù)量逐漸增多，耗能數(shù)據(jù)也隨之不斷增加。隨著能耗監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的建立和空調(diào)、照明、電源等分項(xiàng)測(cè)量的實(shí)施，積累了大量的建筑能耗數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)的主要特點(diǎn)是數(shù)據(jù)量大、信息量大，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析方法無法滿足這些不完整、無規(guī)律、龐大數(shù)據(jù)中有潛在價(jià)值的信息，利用數(shù)據(jù)挖掘可以有效地解決此類問題，具體的挖掘過程分為數(shù)據(jù)處理與預(yù)處理、能耗數(shù)據(jù)挖掘模型的構(gòu)建、數(shù)據(jù)信息挖掘的結(jié)果評(píng)估以及模型應(yīng)用四步[2]。以下對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的典型方法為例，探究其在建筑節(jié)能中的應(yīng)用。3.1關(guān)聯(lián)挖掘分析的應(yīng)用。對(duì)隱藏在能源消耗數(shù)據(jù)中的能源消耗特征進(jìn)行挖掘是實(shí)現(xiàn)建筑節(jié)能的一個(gè)重要方向。關(guān)聯(lián)挖掘分析技術(shù)是一種十分典型的關(guān)聯(lián)分析方法，能夠有效地發(fā)現(xiàn)建筑中能源消耗的數(shù)據(jù)與影響能源消費(fèi)指數(shù)生成的因素之間存在的各種聯(lián)系。在關(guān)聯(lián)挖掘技術(shù)方法的使用過程中，主要是通過用戶事先設(shè)置的最小支持度和最小置信度閾值來確定眾多數(shù)據(jù)信息之間的關(guān)系[3]。Apriori迭代型關(guān)聯(lián)挖掘方法最早是由RAgrawal提出，將該關(guān)聯(lián)挖掘分析方法應(yīng)用于建筑眾多能耗數(shù)據(jù)信息分析中，分析過程思路簡(jiǎn)單、過程循序漸進(jìn)。曾有相關(guān)學(xué)者利用Apriori關(guān)聯(lián)挖掘算法生成了強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則，并從其中發(fā)現(xiàn)了空調(diào)系統(tǒng)午休前后中存在的不合理運(yùn)行問題，進(jìn)而采取針對(duì)性的改進(jìn)措施提升空調(diào)系統(tǒng)的運(yùn)行效率，實(shí)現(xiàn)建筑空調(diào)方面的有效節(jié)能，推動(dòng)建筑節(jié)能的建設(shè)步伐。3.2聚類挖掘分析的應(yīng)用。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中聚類分析法的優(yōu)點(diǎn)是僅需考慮數(shù)據(jù)特征，不需考慮分類結(jié)構(gòu)，即根據(jù)大量數(shù)據(jù)間的相似度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征分類，得出的結(jié)果對(duì)于建筑而言，可以用在建筑能耗的預(yù)測(cè)、運(yùn)行優(yōu)化、基準(zhǔn)評(píng)價(jià)等方面。其中常用的聚類方法有k-means算法、Chameleon算法、DBSCAN算法等。借助基于Weak平臺(tái)的Chameleon算法，可以構(gòu)建出建筑能耗優(yōu)化的聚類模型。首先利用K-均值算法提取距離最近的k點(diǎn)，形成若干簇，再通過各簇之間的相互聯(lián)系和緊密程度來決定是否需要進(jìn)行合并簇操作。將該方法運(yùn)用在辦公、商場(chǎng)等建筑能耗聚類中，可以計(jì)算出各簇的能耗分布與平均能耗值，然后將其結(jié)果作為建筑節(jié)能的評(píng)價(jià)指標(biāo)，為建筑節(jié)能提供科學(xué)合理的決策依據(jù)。與其他數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方法相比，聚類分析不需要太多的公式計(jì)算，只需從數(shù)據(jù)處理的角度出發(fā)，即可獲得較好的分析結(jié)果，為建筑節(jié)能提供數(shù)據(jù)依據(jù)。

4結(jié)語

綜上所述，建筑設(shè)備和能耗的增加，導(dǎo)致建筑能耗數(shù)據(jù)的海量化是必然的。如何利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從大規(guī)模數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息，為建筑節(jié)能提供數(shù)據(jù)參考依據(jù)，是建筑行業(yè)需要關(guān)注的重點(diǎn)發(fā)展方向。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的不斷革新，其在建筑節(jié)能中的應(yīng)用將會(huì)有更廣闊的前景。

【參考文獻(xiàn)】

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[2]王宏宇，李笑，秦志遠(yuǎn).超高層建筑中的綠色節(jié)能技術(shù)與設(shè)計(jì)[J].智能建筑與智慧城市，2020（11）：48-49，52.

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