孫琳
【摘要】在信息負擔沉重的大數(shù)據(jù)時代,人們在生活和工作中面臨著大量的信息和數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過盡快從海量數(shù)據(jù)中提取最有價值的信息,最大限度地降低了數(shù)據(jù)分類在人們生活和工作中的復(fù)雜性。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展,它已擴展到所有領(lǐng)域。在建筑暖通空調(diào)領(lǐng)域,數(shù)據(jù)提取技術(shù)在促進建筑暖通空調(diào)健康發(fā)展方面發(fā)揮著重要作用。在此基礎(chǔ)上,深入分析了數(shù)據(jù)提取技術(shù)及其在建筑暖通空調(diào)領(lǐng)域的應(yīng)用,僅供參考。
【關(guān)鍵詞】數(shù)據(jù)挖掘技術(shù);建筑暖通空調(diào)領(lǐng)域;應(yīng)用建議
【DOI】10.12334/j.issn.1002-8536.2021.24.
近年來,技術(shù)進步,特別是建筑物自動化系統(tǒng)(BAS)和建筑能源管理系統(tǒng)(BEMS)的出現(xiàn)和廣泛使用,導(dǎo)致在建筑暖通領(lǐng)域采用了新的研究方法。建筑工程自動化系統(tǒng)和建筑能源管理系統(tǒng)儲存了大量關(guān)于建筑實際使用情況的數(shù)據(jù),是反映建筑供暖、通風和空調(diào)系統(tǒng)實際運行狀況的最直接和最原始的載體,其價值是顯而易見的。
1、數(shù)據(jù)挖掘概念
數(shù)據(jù)挖掘是在大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)和提取有價值信息的過程。這是一項多學(xué)科技術(shù),結(jié)合了人工智能、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)可視化和統(tǒng)計數(shù)學(xué)。使用數(shù)據(jù)挖掘可以執(zhí)行以下操作:
(1)分類數(shù)據(jù),以突出相似元素之間的共性或差異,從而更好地設(shè)計或調(diào)整建筑節(jié)能。
(2)查找數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性,暖通空調(diào)系統(tǒng)參數(shù)之間的相關(guān)性程度,如室內(nèi)和室外溫度和濕度、回風量、壓力等,掌握系統(tǒng)運行的基本規(guī)律,為系統(tǒng)控制策略提供參考。
(3)對數(shù)據(jù)聚類,計算分析數(shù)據(jù)之間的相似性,揭示構(gòu)造環(huán)境中的內(nèi)部機制和影響因素,并確定每個影響因素的影響程度。
(4)對缺失或未來數(shù)據(jù)的預(yù)測。
2、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在建筑暖通空調(diào)領(lǐng)域中的應(yīng)用現(xiàn)狀
2.1挖掘暖通建筑能耗數(shù)據(jù)可以分幾個階段進行
(1)確定和收集要收集的數(shù)據(jù)集,例如溫度、濕度、大氣壓力、太陽輻射強度、流量和信號控制;(2)數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)清理、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量、保證數(shù)據(jù)的準確性和完整性;(3)結(jié)合所收集數(shù)據(jù)的特點,確定適當?shù)姆治鏊惴?,?gòu)建模型,常用算法如k-近鄰算法,支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等,形成清理數(shù)據(jù),調(diào)整模型參數(shù),使模型盡可能好;(4)分析結(jié)果、結(jié)果的準確性、模型的優(yōu)缺點;(5)模型的應(yīng)用。診斷故障和檢測。建筑暖通空調(diào)系統(tǒng)十分復(fù)雜,一旦發(fā)生故障,運營和維護費用就會大幅增加,造成嚴重的能源損失,影響室內(nèi)溫度、濕度和空氣質(zhì)量,并對人民產(chǎn)生嚴重和不利的影響。因此,必須及時診斷和檢測故障,以此作為對建筑暖通空調(diào)系統(tǒng)日常管理的監(jiān)測的一部分。建筑暖通空調(diào)故障主要分為硬故障與軟性故障。在暖通空調(diào)故障的診斷和檢測中,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可用于挖掘、收集、分類和記錄暖通空調(diào)系統(tǒng)的運行和故障,以及實時記錄運行狀態(tài)數(shù)據(jù)。通過提取大量數(shù)據(jù),可以構(gòu)建相應(yīng)的分析模型。實時監(jiān)控運行數(shù)據(jù)參數(shù)與正常運行數(shù)據(jù)進行比較,對暖通空調(diào)運行進行監(jiān)控,大大提高故障檢測的運行效率。
2.2冰蓄冷空調(diào)負荷的預(yù)測與控制
由于冰蓄冷空調(diào)的特殊性,室內(nèi)室外溫度和濕度、太陽輻射強度和結(jié)構(gòu)熱力學(xué)都是影響冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)的因素。因此,在系統(tǒng)運行期間,需要使用負荷預(yù)測來確定系統(tǒng)的負荷狀態(tài)。為了實現(xiàn)冰蓄冷空調(diào)負荷預(yù)測,需要利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)收集和整理運行數(shù)據(jù),并預(yù)測系統(tǒng)第二天的冷卻負荷,前提是要保證準確性。
3、數(shù)據(jù)挖掘在暖通空調(diào)中應(yīng)用的制約因素
3.1缺乏數(shù)據(jù)挖掘概念
數(shù)據(jù)挖掘是近年來出現(xiàn)的一項新技術(shù),是一個共同的跨學(xué)科偉大的技術(shù)。對數(shù)據(jù)挖掘的認識不足不僅阻礙了空調(diào)行業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的發(fā)展,而且阻礙了該行業(yè)本身的發(fā)展和進步。
3.2數(shù)據(jù)獲取途徑的匱乏
在建造的建筑物中,擁有樓宇自動化系統(tǒng)的建筑物較少,監(jiān)測數(shù)據(jù)不完整,儲存地點相對孤立,數(shù)據(jù)共享機制尚未到位,導(dǎo)致無法進入、記錄不完整和數(shù)據(jù)浪費。
3.3技術(shù)
現(xiàn)有的技術(shù)和模型不一定適合所有的影響因素。這些因素不僅影響建筑環(huán)境,而且影響相互作用。分析極其復(fù)雜,很難理解其規(guī)律。這些技術(shù)不容易使用,需要二次封裝才能提供相對簡單的接口。
3.4費用限制
采集建筑物數(shù)據(jù)不僅需要資本投資,還需要發(fā)展樓宇建筑系統(tǒng),配備專門人員,增加工程投資。
3.5缺乏專門的數(shù)據(jù)挖掘人員
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于空調(diào)行業(yè),不僅需要掌握暖通相關(guān)技術(shù),面對海量數(shù)據(jù),需要學(xué)習(xí)如何使用Python及其pandas和tensorflow數(shù)據(jù)處理框架等計算機編程工具來組織、分析、培訓(xùn)和可視化數(shù)據(jù)。因此,缺乏數(shù)據(jù)挖掘人員也阻礙了暖通行業(yè)大量數(shù)據(jù)的發(fā)展。
4、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在建筑暖通空調(diào)領(lǐng)域中應(yīng)用優(yōu)化建議
4.1改變對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)概念的理解
在信息技術(shù)迅速發(fā)展的時代,信息技術(shù)、海量數(shù)據(jù)技術(shù)、信息技術(shù)和其他技術(shù)不斷發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)信息變得越來越復(fù)雜。鑒于目前信息負擔過重,只有通過篩選元數(shù)據(jù)才能獲得最有價值的信息,可利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),盡快對大量數(shù)據(jù)進行分類和分析,并按利率分析海量數(shù)據(jù)的潛在價格數(shù)據(jù)挖掘和顯示值。其目的是提高對數(shù)據(jù)提取技術(shù)的認識,更好地了解數(shù)據(jù)提取的特點和好處,不斷學(xué)習(xí)和創(chuàng)新數(shù)據(jù)提取技術(shù),并提高暖通空調(diào)系統(tǒng)管理控制的效率和準確性。
4.2加強高校數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)培訓(xùn)的重要性
暖通空調(diào)是各建筑環(huán)境和能源管理的基礎(chǔ)課程,主要包括熱學(xué)、熱力、流體和其他學(xué)科。課程解決方案是困難的。在實踐教學(xué)中,最好傳授理論知識,例如如何實現(xiàn)自動化機械設(shè)備的自動控制。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種流行技術(shù),在各個領(lǐng)域有著重要的應(yīng)用。各校應(yīng)加強數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)教育,培訓(xùn)數(shù)據(jù)挖掘和分析專業(yè)人員,適應(yīng)互聯(lián)網(wǎng)時代的信息革命。
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