公共建筑节能监测数据分析方法研究与系统实现

【摘要】：公共建筑的节能研究是我国建筑领域节能工作的重点,当前,各地积极开展公共建筑能耗监测平台的建设工作。随着能耗监测平台的建立,将会有大量的能耗数据产生,为适应建筑物能耗数据管理的需求,有必要在建筑物端增设建筑物节能监测子系统。本课题服务于山东省公共建筑能耗监管体系,对建筑物子系统端能耗数据的存储及分析方法进行研究,重点对建筑物能耗数据的分析展示平台—建筑物节能监测信息管理系统进行开发设计,实现了能耗数据的统计分析、图表展示等功能。 建筑物类型不同能耗特点也不同,掌握建筑物用能特点,在统一能耗模型的基础上表达各自的能耗数据,是建筑物用电能耗数据科学分析的必要前提。能耗参考模型要能够准确反映建筑物的用能特点,具有通用性和可比性。常规的能耗分析评价方法主要有总量指标法、单位服务量指标法以及无量纲指标法等。通过各项评价指标对建筑能耗数据进行“横比纵挖”,并分析能耗是否合理以及节能潜力有多大,有助于全面了解建筑能耗状况,提高公共建筑节能管理水平。 建筑物节能监测信息管理系统位于建筑物或建筑园区内,是建筑物子系统端建筑物及其能耗数据信息的综合管理软件,主要负责在采集与监控平台基础上,进行数据的分析、展示工作。在理论研究的基础上,根据系统需求分析及可行性分析,结合数据库和网络技术,文章对建筑物节能监测信息管理系统进行了开发设计。系统软件采用B/S三层架构设计,在.NET平台下进行开发,前端界面采用ASP.NET设计,后台数据库采用SQL Server2005。最终实现了能耗数据的规范存储、查询以及统计分析等功能。 论文最后初步研究了BP神经网络在建筑物用电能耗预测中的应用。采用具有较快收敛速度及较高稳定性的L-M算法进行预测,构造了基于BP神经网络的建筑物用电量预测模型。以某市公共建筑原始用电能耗统计数据作为样本,采用MATLAB进行了仿真预测,仿真结果显示该模型具有较好的准确性。相较于传统的能耗数据分析方法,数据挖掘方法在建筑节能领域将会有更广阔的应用前景。 【关键词】：公共建筑 数据分析 数据库 ASP.NET BP神经网络
【学位授予单位】：山东建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP274
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 绪论10-14
• 1.1 课题背景和意义10-11
• 1.2 国内外研究概况11-12
• 1.2.1 国外研究概况11
• 1.2.2 国内研究概况11-12
• 1.3 课题主要研究内容12
• 1.4 论文主要组织结构12-13
• 1.5 本章小结13-14
• 第二章 系统整体介绍及能耗数据分析方法研究14-22
• 2.1 公共建筑节能监测系统14-15
• 2.1.1 数据中心14-15
• 2.1.2 建筑物节能监测子系统15
• 2.2 子系统应用软件15-16
• 2.2.1 数据采集和处理模块16
• 2.2.2 数据分析展示模块16
• 2.2.3 信息维护模块16
• 2.2.4 数据上报模块16
• 2.3 公共建筑用电能耗参考模型16-18
• 2.4 用电能牦数据分析方法18-21
• 2.4.1 能耗总量分析19
• 2.4.2 单位面积服务量分析19-20
• 2.4.3 无量纲指标分析20-21
• 2.4.4 其他21
• 2.5 本章小结21-22
• 第三章 建筑物节能监测信息管理系统设计22-38
• 3.1 系统关键技术22-25
• 3.1.1 B/S三层结构模型22-23
• 3.1.2 .NET framework介绍23-24
• 3.1.3 ASP.NET24
• 3.1.4 数据库技术24-25
• 3.2 系统分析25-26
• 3.2.1 系统需求分析25-26
• 3.2.2 系统可行性分析26
• 3.3 系统设计26-35
• 3.3.1 系统结构设计26-27
• 3.3.2 系统功能模块设计27-28
• 3.3.3 系统数据库设计28-35
• 3.4 系统安全性及用户权限设置35-37
• 3.4.1 登录权限设计35
• 3.4.2 数据库安全设计35-36
• 3.4.3 系统数据传输安全性36-37
• 3.5 本章小结37-38
• 第四章 系统主要模块实现38-52
• 4.1 系统开发平台及环境38-40
• 4.1.1 开发平台.NET38
• 4.1.2 操作系统Win Server 200338
• 4.1.3 开发工具Visual Studio 200838-39
• 4.1.4 数据库系统SQL Server 200539-40
• 4.2 数据库连接40-43
• 4.3 主要模块实现43-51
• 4.3.1 用户登录模块实现43-45
• 4.3.2 图表分析展示模块实现45-49
• 4.3.3 建筑信息模块49-50
• 4.3.4 系统管理模块50-51
• 4.4 本章小结51-52
• 第五章 数据挖掘技术在用电能耗数据分析中应用研究52-62
• 5.1 数据挖掘技术介绍52-54
• 5.1.1 数据挖掘的定义和目的52
• 5.1.2 数据挖掘的任务及常用方法52-53
• 5.1.3 数据挖掘过程53-54
• 5.2 数据挖掘在公共建筑能耗数据分析中的应用54
• 5.3 神经网络及其算法54-58
• 5.3.1 BP神经网络54-57
• 5.3.2 LM算法57-58
• 5.4 建筑物能耗BP网络模型58-61
• 5.4.1 预测模型的建立58-59
• 5.4.2 数据处理59-60
• 5.4.3 网络的训练60-61
• 5.5 本章小结61-62
• 第六章 总结与展望62-63
• 6.1 总结62
• 6.2 展望62-63
• 参考文献63-66
• 后记66-67
• 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况67-68
• 附录68-73

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