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。

參考文獻：

[1]陳劭江.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在制冷空調(diào)行業(yè)的應(yīng)用[J].暖通空調(diào)，2019，46（3）：20-25

[2]陳江云.大數(shù)據(jù)在空調(diào)領(lǐng)域的應(yīng)用[J].制冷學(xué)報，2019，36（4）：16-22

[3]肖成盛.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的建筑系統(tǒng)性能診斷有優(yōu)化[J].化工學(xué)報，2019，65（S2）：181-187

[4]楊淑明.基于數(shù)據(jù)挖掘的公共建筑能耗監(jiān)管平臺數(shù)據(jù)處理方法[J].暖通空調(diào)，2019，45（2）：82-86

[5]麥堅忍，陳友明.用小波分析法分離變風量系統(tǒng)流量傳感器故障[J].建筑熱能通風空調(diào)，2019，24（4）：52-55

[6]郝友國.小波過濾在小故障檢測中的應(yīng)用[J].暖通空調(diào)，2019，35（8）：138-140