楼宇能耗监测数据的处理与决策

周长

摘要：绿色节能理念下，进行楼宇能耗监测已经成为建筑物使用管理的重要环节。本文在阐述楼宇能耗监测数据采集方式的基础上，就数据处理和决策系统的结构组成展开分析，并指出楼宇能耗监测数据处理与决策的要点。期望能进一步提升楼宇能耗监测数据处理与决策质量，继而为现代楼宇绿色化、节能化应用提供有效支撑。

关键词：楼宇;能耗监测;数据处理;决策

可持续发展理念下，绿色化、节能化生产成为建筑工程行业建设施工的基本要求。然而在传统项目建设模式下，建筑项目施工及使用过程存在较高的能量损耗，这对于楼宇的绿色化、节能化生产造成了严重阻碍。新时期，要进一步提升绿色建筑施工及应用质量，需进行楼宇能耗情况的有效监测和处理。本文就楼宇能耗监测数据的处理与决策要点展开分析。

1 楼宇能耗数据的采集方式

楼宇能耗数据采集是楼宇耗能监测的基础，同时也是楼宇能耗监测数据处理决策的前提。就目前而言，人工采集、自动定时采集是楼宇能耗数据采集的两种基本方式。就人工采集而言，其能按照时间节点划分，实现特定时间段内水、电、燃气等能源消耗状况的有效监测，然而这种方式所需要的人力投入较大，同时数据采集时间较长;当能耗数据采集时间较短时，人工采集方式的适用性会有所降低。新时期，自动定时采集在楼宇能耗数据采集中得以广泛应用，其能通过自动定时、自动采集和自动上传的方式，实现楼宇用能信息的实时记录和分析，进而为楼宇能耗监测管理提供保证。

2 楼宇能耗监测数据处理与决策系统设计及基本框架

2.1 楼宇能耗监测系统设计

科学合理地设计楼宇能耗监测系统，能为能耗监测数据的处理和决策提供有效支撑。就目前而言，在楼宇能耗监测系统建设中，应确保该系统的建设和监测数据处理不影响或改变楼宇水、电线管的实际应用。基于这一管理要求，当前楼宇能耗监测系统采用无线通信方式建设，其具体包含了能耗数据才基层、无线传感网络层、通行网和能耗数据存储处理层四个层级[1]。

2.2 楼宇能耗监测系统数据处理与决策系统框架结构

2.2.1 数据采集子系统

数据采集子系统能在无线传感器网络传送系统的支撑下，实现楼宇能耗数据的有效监测，同时对这些监测后数据进行存储管理。通常，所采集的能耗信息会根据采集时间、能耗类型等属性信息，系统划定存储的语言格式和打包形式，最后将存储的能耗数据交由数据处理系统进行计算处理。现阶段，在楼宇能耗监测数据采集中，人工命令采集和主动定时采集是两种主要的数据采集方式，相对而言，定时采集的设置较为灵活，采集高效且数据完整程度高。

2.2.2 数据处理子系统

基于楼宇能耗监测进行数据处理，需对所监测的数据进行拆分，然后结合原始数据分类、分项情况，进行数据的加减、乘法运算，此外，其需要根据楼宇能耗使用的复杂情况，进行多个支护能耗数据的汇总及百分比预估计算。就目前而言，数据校验、数据包解析、归一化预处理、拆分计算是能耗数据处理系统功能实现的四个基本模块。在数据校验过程中，其需要就数据包的格式、接收数据完整性 、数据储存地址、采集时间是否正确等信息进行校验。而通过数据包解析，恩给你将相关数据分解成系统可识别的数据格式。归一化处理的目的主要是对数据采集时间、频率和计量单位进行统一，其能为后期拆分计算和决策提供有效支撑。在数据拆分阶段，能结合所拆分的数据，构建楼宇能耗使用模型，并通过递归法对分项能耗进行计算，确保楼宇能耗使用情况计算的精准性。

2.2.3 数据展示系统

表报和图形是数据展示系统进行能耗监测数据分析统计的两种基本形式。通过这两种形式应用，不仅可以显示能耗的时间变化情况，而且能展示每日能耗监测的最大值、最小值和均值，这为楼宇管理中心掌握楼宇能耗使用情况和后期能耗管理决策体用了直观有效地数据支撑。

2.2.4 数据维护及监测报警子系统

在楼宇能耗监测系统应用中，为确保系统应用的规范性、合理性，防治能耗无规则适应，还需注重数据维护及监测报警子系统的有效管理。就数据维护子系统而言，主要是针对基础信息、专业配置信息等内容进行输入和维护，在实际维护中，应注重维护系统用户管理权限的系统设计定，确保系统分级授权的合理性。在楼宇能耗监测报警子系统管理中，应确保计量仪表、控制芯片的精确性，然后系统化地对整个系统的运行动作进行监测，实现设备异常状况的有效处理。

2.2.5 用能决策系统

用能决策的目的在于判定当前楼宇用能状况是否存在超限或浪费现象，进而为楼宇节能控制提供指导[2]。就用能决策而言，应注重多因素的考虑，即在能耗监测数据分析的基础上，应考虑环境、温度、湿度、用能系统、用能时间等信息，从多个角度监管能耗使用狀况，推动楼宇技能工程的不断发展。

3 楼宇能耗监测数据的处理与决策过程

3.1 楼宇能耗监测数据的处理过程

现阶段，楼宇能耗监测数据的处理多是基于实验室虚拟模拟器工作平台（LabVIEW）开展的。该模拟器平台包含了程序前面板、流程图和图表/连接端口三个部分。在能耗监测数据出中，重点关注LabVIEW的数据库访问、连接和操作管理。就LabVIEW数据库访问而言，需合理建设LabVIEW与数据库之间的连接渠道，同时系统设计其辅助访问方法，确保授权访问的即时性、有效性。在数据库连接中，DSN、UDL是对Access数据进行连接的两种基本形式;通过这两种方式完成数据库连接后，可系统的进行数操作管理，实际操作中，应实现LabVIEW数据类型和Access数据类型的一一对应。

3.2 楼宇能耗监测数据的决策过程

为确保楼宇能耗监测数据决策的科学性、合理性，首先需要系统建立楼宇能耗监测系统的数据模型，在该模型下，应按照办公室、实验室、教室、住宅区等房屋属性功能，对能耗使用状况进行分区管理，然后以此为基础，统筹当前能耗、环境温度、环境湿度、历史记录等信息，对这些数据进行特征提取和信息融合，进而得到相应的能耗数据函数关系和曲线模型，为后期的决策提供支撑。在整个决策过程中，数据特征的提取极为关键，该环节中，不仅要对数据进行辨识和分类，而且需根据提取数据，合理划分数字、状态标志和数值，进而在加权平均、系统模型滤波、极值决策、逻辑推理等融合技术下，实现信息融合，并形成最终的决策方案。需注意的是，针对楼宇能耗监测数据的决策应做到使用高效、避免浪费的管理要求，最终实现楼宇能耗控制绿色化，节能化。

4 结论

楼宇能耗监测数据处理和决策对于现代楼宇节能应用具有较大影响。楼宇建设管理中，人们只有系统布局楼宇能耗数据处理和决策系统结构，并进行数据处理和决策过程的全方位把控管理，才能有效确保能耗监测数据处理和决策的科学性、合理性，推动建筑节能建设的不断发展。

参考文献：

[1]卜凡鹏，田世明，蒲天骄，等.基于气象与移动数据的楼宇短期负荷预测[J].测绘地理信息，2019（4）：73-76.

[2]欧阳前武，易检长，何影.厦门市建筑能耗监测管理平台数据分析[J].建设科技，2019（3）：120-124.