低碳智慧建筑联盟低碳智慧建筑技术创新发展白皮书2024运行管理篇148页.docx

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1、最后，加强与设备厂商的合作与沟通，及时了解设备运行状态和故障信息，确保模型的实时更新和网整.(4)加强人才培养与培训为了解决人才短缺与培训问题,可以采取以下措施：首先，加强与高校、研究机构的合作与交流，共同推城字李生技术的研究与发展；其次，制定详细的人才培养计划和培训课程体系，提高员工m字享生技术应用能力；最后，建立激励机制和职业发展路径，吸引更多的人才加入数字孳生技术领域。数字挛生技术在建筑运维阶段的应用具有广阔的前景和巨大的潜力.然而,在实际应用中仍需注意数据采集与整合、数据安全与隐私保护、模型精度与实时性、人才短缺与培训等关键问遨.针对这些问题，报告提出了制定统一准与规范、加嬲据安全保障

2、措施、提高模型精度与实时性、加强人才培养与培训等理议.通过实施这些对策，可以进一步推动数字亭的术在建筑运维阶段的应用和发展.随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，数字挛生技术在建筑运维领域的应用将更加广泛和深入。未来，我问以期待数字季生技术在以下几个方面取得更大的突破和发展：首先，随着物联网、5G等技术的普及和应用，数据采集和传输将更加高效和可靠；其次，随着人工智能、机器学习等技术的不断发展，模型的精度和实时性将得到进一步提升；最后，随着社会对数据安全和隐私保护的重视程度不断提高，数据安全保障措施将更加完善和成熟。总之，数字李生技术在建筑运维阶段的应用面I临着诸多挑战和机遇.只有通过不断的研

3、究和实践，才能充分发挥数字学生技术的优势和作用，为建筑运维领a*BMWmbMMtai*a*Mmm.，tmf*域带来更多的创新和变革。4.3 数据挖掘技术4.3.1 数据挖掘技术概述4.3.1.1 无监督学习无监督学习不依赖于标签数据，而是通过探索数据本身的结构和模式来发现数据中的隐藏信息，适用于没有明确目标标签或者在探索性数据分析阶段的应用场景随聚类是在建筑运管阶段最常见的无监督学习任务，它将数据点分组成多个簇，使得同f内的数据点相1以度较高，而不同簇之间的数据点相以度较低.聚类分析在建筑运营管理中的应用主要体现在对建筑使用模式的识别和能源消耗的优化上I通过对建筑内部不同区域的使用频率、能耗模

4、式等数据进行聚类，管理者可以识别出高耗能区塌Df氐耗能区域，进而制定针对性的能源管理策略；聚类分析还可以用于识别建筑内部的人流热点，从而优化空间布局和服务设施配置，提高建筑的使用效率和用户满意度。异常检测也是常见的无监督学习任务之一，其在建筑运营管理中的作用是识别出与正常模式不符的异常情况，从而及时发现和预防潜在问题.例如，异常检测算法可以通过分析建筑的能耗数据来识别能耗突熠的异常事件，也可以通过分析监控画面中的人流动态、行为模式来识别出可能出现的大规模室内热扰.无监督学习的另f常见应用是典型模式识别，它的侧重点在于从设备运行;、历史能耗数据、环境与人流量监测据等信息中提取规律性和周期性的波动

5、模式，可以帮助建筑运维人员充分了解建筑运行过程中的各类关键特征,实现运维成本的降低和运行性能的提升】8）.4.3.1.2 监督学习监督学习是数据挖掘技术中最广泛使用的方法之一，其核心思想是通过分析带有标签的训练数据来训练模型,使其能够学习输入特征与输出标签之间的关系，并在未见过的数据上进行预测或分类a%这些标签可以是类型标签，如区分人员热舒适投票等，也可以是连续数值，如预测建筑负荷、室内温湿度数值等.常见的监督学习算法,如随机森林等树结构模型、多层蛔腾,在类型标签预测和连续数值预测的任务中都有广泛的应用.对于类型标签预测,以人员热舒适投票预测为例，监督学习算法可以利用历史的室内环境参数和用户舒

6、适度反馈数据，构建分类模型来预测不同用户群体对室内环境的舒适度感知评级，从而为建筑运营管理g供舒适度调节的参考依据.对于连续数值预测，监督学习算法可以结合历史能耗数据、气象数据以及建筑运行参数等信息、对未来时间段的建筑能耗进行准确预测,竭合传感器采集的温度、湿度、C02浓度等室内环境参数和用户舒适度反馈对测室内环境质量进行实时、逐时等不同时旬粒度的预测，此外监督学习算法也可以基于设备实时运行参数、维护记录、室内负荷等信息构建设备故障预测模型，提前识别设备可能出现的故障，并采取预防性维护措施.4.3.1.3 优化食法优化算法旨在通过系统性的搜索和分析，找到问题的最优解或近似最优解。在建筑运营管理

7、中，优化算法的应用涵盖了多个方面，包括能源管理优化1坳、室内环境优化（冽、以及空间利用优化（2D等.这些优化技术在提高建筑运营效率、降低成本、改善用户体验等方面发挥着重要作用.在能源管理优化任务中，优化算法可以通过分析历史能耗数据、气象数据、建筑结构特征以及用户行为模式等信息，建立能源i肖树频腰型，进而优化能源系统的运行策略。例如，利用基于遗传算法或粒子群优化算法的能源管理系统,可以根据实时的能源需求和成本情况，自动调整题、制冷、照明等设备的运行模式和能耗策略，实现能源消耗的最小化.室内环境优化是确保建筑高性能运行的关键人物.通过优化算法结合传感器监测数据和用户反馈信息，可以实现对室内环境螫数

8、的实时监测和调节，以提供舒适的工作和生活环境.例如，利用基于模糊逻辑控制或强化学习算法的室内环境优化系统，可以根据不同的季节、天气和用户靠求，智能地调节空调、通风、照明等系统，最大化舒适度并降低能漏眦空间利用优化是建筑管理中的另域,通过优化算法分析建筑空间使用嵋和需求,可以实现对空间布局和资源配置的优化.例如，利用基于线性规划或模拟退火算法的空间规划系统，可以最大化利用可用空司，优化办公区域的布局和分配,提高空间利用率和工惚率.4.3.2 数据挖掘技术在建筑运维中的应用4.3.2.1 性能参数时空特征识别在建筑运营管理中，针对性能参数的时空特征识别是一项关健任务,它涉及到对建筑内甄境、设备由亍

9、、能源消耗等方面的时空特征进行准确识别和分析:法支术，口叫聚类分析、时间序列分析、关联规则陲等常见的数据挖S以有效地应用于性能参数时空特征识Si1.例如，对于温度、湿度等室内环境质量参数，可以采用K均值等聚类方法将建筑内部的不同区域划分为不同的温湿度特征区域，从而识别出不同区域的时空特征，进而开展“部分时间、部分空间的针对性环境营造|同.时间序列分析则可以用于从性能时空参数中提取趋势、周期性和季节性等特征，例如，可以采用移动平均法或指数平滑法分析能耗数据的趋势变化，识SU出不同时段的能耗特征，从而为建筑能源管理提供依据。关联规则挖掘算法则可用于发现不同性能参数之间的关联性。例如，可以分析温度、

10、湿度和能耗之间的关联规则，发现不同温湿度条件下的能耗变化规律，从而在室内环境质量满足人员热舒适需求的前提下指导建筑运行策咯的优化.图4-8室内环境参数时空特征识别附4.3.2.2 系统设备故除诊断系统设备故障诊断能够及时准确地识别和预测设备故障，有助于降低维修成本、提高设备可靠性不嗨长设备寿命，是建筑运营管理中至关重要的一环12支分类算法、聚类算法、异常检测算法等数据挖掘手段也可以有效地应用于系统设备故障诊断.分类算法可用于在系统设备故障诊断任务中对设备运行数据进行分类，判别出不同类型的设备所属的运行状态.例如，可以采用决策树算法对设备运行数据进行分类，根据不同的特征属性，判断设备是否处于正常

11、状态、预警状态或故障状态.聚类算法同样也可用于系统设备故障诊断，即对设备运行数据进行聚类分析，发现数据中的规律性和异常模式。例如，可以采用K均值聚类算法对设备传感器数据进行聚类，识别出设备的各类典型运行模式以及频繁出现的运行趋势，从而判断设备是否存在异常或故障。此外，异常检测算法也可对设备运行数据进行诊断.例如，可以采用孤立森林算法对设备运行数据进行异常检测，发现数据中的异常模式，进而识别出设备可能存在的故障.4.3.2.3 筑环境/负荷/能耗/人行为预测建筑环境、负荷、由口人行为的预测是建筑运营醯中的关键任务，精准的预测可以为建筑运营管理提供基于驱动的决策支持，促进建筑可持续发展和智能化管理

12、，实现建筑节能降碳、室内环境优化、用户体验提升的良性循环.数据挖掘技术在建丽境、负荷、能耗和人行为的预测中具有重要的应用价值.建筑结构、设备配置、使用方式等建筑特征信息，环境参数、负荷需求、麟情况和人员行为等信息的历史数据，天气季节、节假日等影响建筑运行的外部因素，均可以用作针对建筑环境、负荷、能翩!人行为开展预测的输入变量。由于建筑环境参数、运行负荷及能耗信息多为连续型因此开展预测时通常需要构建回归模型，例如，可以利用数据驱动模型:建筑能耗预测模型，考雌筑结构、气候条件、使用时间表等因素，预测未来一段时间的能耗罡）。在人员行为预测任务中，则可以利用分类算法对人员行为数据进彳诊析和预测，例如,

13、可以采用决策树分类算法对人员活动行为进行分类，根据不同的活动特征和历史数据，颁未来时间段内的人同励模式.此外，侬筑运营管理中，多种时间序列预测方法也可以通过;辣趋势、周期性和季节性等特征实现对环境参数、负荷需求、gi.;OA员行为的碱!1，例如,可以采用ARIMA模型对建筑负荷需求进行预测，根据历史负荷数据的趋势和季节性特征，预测未来时间段的负荷需求,如图4-10.Z99bgZO08Z99WgZO0cc-rmt-oo600-ZgbG9r-866实际测试能耗值,5.引入三参数预测结果图4-10星于ARIMA模型的建筑能耗实时动态预测M4.3.2.4 运行策略优化数据挖掘技术的应用，特别是优化算法

14、，可以实现对建笊运行策略的精细调控和优化，从而提高建筑的运行口性能（2叱从方法上看，遗传算法、粒子群优化、模拟退火等优化算法是数据挖掘技术实现建笊运行策略优化的关键部分.遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟基因的变异、交叉和选择等操作，找到问题的最优解.筑运行策略优化中，可以利用遗传算法优化建筑的能源管理策略，通过调整设备运行参数和能源供给方案，实现能耗的最小化或成本的最优化,粒子群优化算法模拟了鸟群或鱼群中个体之间的协作和信息共享，通过迭代更新群体中各个个体的位置和速度,找到最优解.粒子群优化算法可以用于对多个建筑参数进行调整，以实现运行效率和性能的最优化。例如，可以利用粒子群

15、优化算法优化建筑的照明控制策略，根据不同时间段和区域需求调整照明设备的亮度和工作模式。模拟退火算法则是一种模拟金属退火过程的优化算法，通过随机搜索和接受概率来寻找问题的全局最优解，模拟退火算法可用于在运行策略优化任务中对复杂的决策空间进行搜索,找到最优的运行策略，例如，可以利用模拟退火算法优化建筑的室内温度控制策略,根据用户需求和外部环境条件，调整空调设备的运f亍参数，实现室内舒适度和能效的平衡.4.3.3 数据挖掘技术未来发展方向数据限描支术在建筑运营管理阶段的应用正随着技术的发展而不断演进。新的研究趋势和高新技术的出现，使得建筑运营更加智能化、高效化.首先，随着建筑运管数据源的多样化和增加，广域多源异构数据的融合分析已成为新的趋势I冽.通过整合建筑设备运行等多源数据，利用数据挖掘技术进行深度分析和挖掘，发现数据之间的关联性和与室内规律性，为建筑运管决策提供更全面的支持.例如，将建筑设备运行环境结合，利用数据挖掘技术发现设备运行与室内温湿度之间的关系，优化设备运行策略，提升能效和舒适度。其次，作为一种新兴数据挖堀技术的代表，深度学习、强化学习也开始被应用于图像识别、序数据分析、建筑运行策略优化等任务之中,深度学习技术具有处理复杂非线性关系和大规模数据的能力，例如，卷积神经网络（CNN）等深度学习可以用于自动识别视频监控中的人员时空分布I刻，循环神经