基于数据挖掘技术的建筑系统性能诊断和优化

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1、基于数据挖掘技术的建筑系统性能诊断和优化肖赋范成王盛卫香港理工大学屋宇设备工程学系摘要：现代建筑(特别是公共建筑和商业建筑)屮普遍安装了先进的建筑自动化系统(BAS),用于自动监测和控制各种建筑系统。BAS中存储着庞大的建筑实际运行数据，但是这些数据很少得到充分的利用。本文旨在研究新兴的数据挖掘技术并将其应用于分析处理庞大的BAS数据，从而发现知识,并将知识应用于提高建筑系统性能。通过分析建筑领域内常用的诊断和优化方法，总结建筑性能诊断和优化通常所需的各种类型的知识，进而建立数据挖掘获得的典型知识与建筑专业知识的普适关联。同时，本研究着力于建立一套可靠而灵活的

2、基于数据挖掘技术的建筑运行数据分析和应用框架。该框架可兼容不同的数据挖掘算法，并在不同建筑的BAS中实施。报告了利用该框架分析香港最高建筑环球贸易广场的BAS数据的案例。结果显示数据挖掘技术在识别建筑典型能耗模式、建立鲁棒能耗预测模型,诊断制冷空调系统运行状况方面表现优异，在处理复杂庞大的建筑运行数据上具有很高的应用价值。关键词：数据挖掘;建筑系统性能;预测；优化;控制;作者简介：肖赋(1977-),女，博士，副教授。收稿日期：2014-08-26基金：香港政府研究资助局(RGC)(152181/14E)Buildingsystemperformancedia

3、gnosisandoptimizationbasedondataminingtechniquesXIAOFuFANChengWANGShengweiDepartmentofBuildingServicesEngineering,TheHongKongPolytechnicUniversity;Abstract：Buildingsarebecomingnotonlyenergy-intensive,butalsoinformation-intensive.Today"sbuildingautomationsystem(BAS)hasprovidedanenorm

4、ousamountofdataabouttheactualbuildingoperation.Valuableinsightscouldbegainedfromsuchdata.However,duetothedatacomplexityandthelackofadvaneedanalytictools,onlylimitedandrathersimpleapplicationshavebeenfound.Datamining(DM)isapromisingtechnologywhichhasgreatefficiencyandeffectivenessind

5、iscoveringhiddenknowledgefrommassivedatasets.Thisstudyinvestigatestheuti1izationofDMinanalyzingmassiveBASdataforenhancingbuildingcnergyofficicncy.TheDM-rclatcdresearchinthebuildingfieldisfirstlyreviewedandthenthechallengesofpracticalapplicationsarediscussed.AgenericDM-basedanalysisf

6、rameworkisproposed.Theframeworkisappliedtoanalyzethebuildingoperationaldataretrievedfromthetai1estbui1dinginHongKong.TwocasestudiesarcpresentedtoshowthecapabilityofDMindevelopingrobustcncrgypredictionmodels,identifyingbuildingoperatingbehaviors,andevaluatingoperationalperformance.Th

7、eresultsshowthat,DM,togetherwithdomainknowledge,couldbeverypowerfulintheknowledgediscoveryinmassivebui1dingoperationaldataandvaluableforenhancingthebuildingenergyefficiency.Keyword：chtnmining;buildingoperationalperfomiance;ptediction;optimization;control;Received：2014-08-26引言建筑行业对全球

8、可持续发展和人居环境发挥着越来越重大的