CN107203854A - 一种建筑节能潜力分析方法及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种建筑节能潜力分析方法及设备,方法包括:获取目标建筑的各个系统的实际能耗值;根据各个系统的实际能耗值与相应的能耗期望值确定目标系统;根据目标系统的各节点参数对应的实际能耗值与各节点参数对应的能耗期望值确定目标节点;根据给定的节能方案中的参数计算目标节点参数对应的修订能耗值;根据目标节点参数对应的修订能耗值和目标节点参数对应的实际能耗值确定目标节点的节能潜力值。本发明提供的方法具有较强的实用性和可操作性,适用于各类型公共建筑的节能诊断与节能潜力分析,为节能改造提供更为可靠的依据。
Description
技术领域
本发明涉及节能诊断潜力分析技术领域,具体涉及一种建筑节能潜力分析方法及设备。
背景技术
随着建筑总量的不断攀升和居住舒适度的提升,建筑能耗呈现急剧上扬趋势,终将超过工业能耗和交通能耗成为我国能源消耗的首位,建筑节能势在必行。我国现有公共建筑面积占城乡房屋建筑总面积的10.7%,但据测算分析,公共建筑能耗约占建筑总能耗的20%。参考国外的相关研究以及基于国内对既有建筑的现场测试和诊断结果,大型公共建筑普遍存在30%以上的节能潜力,可见公共建筑节能是建筑节能工作的重点。
通过节能诊断,可以找到建筑物能源浪费的环节,为节能改造提供依据。节能诊断方法的科学与否,将直接影响到是否能发现节能潜力点以及是否能制定科学合理的节能改造措施。国内外就节能诊断开展了大量的研究工作,目前被广泛使用的节能诊断方法为OTI方法,即观察/交流-测试/计算-判断/解决。该方法将节能诊断划分为20个步骤,步骤间相互关联但不存在固定的先后顺序,在实际应用中较多依赖于检测人员的经验,存在“具体问题具体分析”的局限性。
节能诊断与节能潜力分析流程缺乏标准化模型,高能耗建筑没有得到科学系统的诊断,无法找到能源浪费的环节和节能潜力点,以诊断结果为依据的节能改造势必不尽人意。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于克服现有技术中的方法步骤复杂,过分依赖作业人员经验的缺陷,从而提供一种建筑节能潜力分析方法及设备。
本发明实施例提供的一种建筑节能潜力分析方法及设备,方法包括如下步骤:
获取目标建筑的各个系统的实际能耗值;
根据所述各个系统的实际能耗值与相应的能耗期望值确定目标系统;
根据目标系统的各节点参数对应的实际能耗值与所述各节点参数对应的能耗期望值确定目标节点;
根据给定的节能方案中的参数计算所述目标节点对应的修订能耗值;
根据所述目标节点参数对应的修订能耗值和所述目标节点参数对应的实际能耗值确定所述目标节点的节能潜力值。
优选地,在所述获取目标建筑的各个系统的实际能耗值的步骤之前,还包括:
根据建筑面积信息、空调系统形式信息、送风方式信息、地理位置信息、建筑用途信息中的至少一项从多个建筑中确定所述目标建筑。
优选地,所述根据建筑面积信息、空调系统形式信息、送风方式信息、地理位置信息、建筑用途信息中的至少一项从多个建筑中确定所述目标建筑的步骤,包括:
根据建筑面积信息、空调系统形式信息、送风方式信息、地理位置信息、建筑用途信息中的至少一项对多个建筑进行分类;
分别确定各类建筑的约束性指标B1和引导性指标B2;
分别确定各个建筑的实际能耗值A;
根据各个建筑的实际能耗值A和所述约束性指标B1和引导性指标B2确定所述目标建筑。
优选地,在所述根据所述目标节点参数对应的修订能耗值和所述目标节点参数对应的实际能耗值确定所述目标节点的节能潜力的步骤之后,还包括:
根据各个所述目标节点的节能潜力值确定节能潜力最大的目标节点。
优选地,所述根据所述各个系统的实际能耗值与相应的能耗期望值确定目标系统的步骤,包括;
计算各个系统的能耗期望值以及各个系统的实际能耗值;
根据各个系统的能耗期望值以及各个系统的实际能耗值的计算各个系统的能耗增量值;
根据所述能耗增量值确定目标系统。
优选地,所述计算各个系统的实际能耗值的步骤,包括:
获取各个系统的用能记录信息、用能设备信息和运行时间信息;
根据所述用能记录信息、用能设备信息和运行时间信息估算各个系统的实际能耗值。
优选地,所述能耗增量值=(实际能耗值-能耗期望值)/实际能耗值。
优选地,所述节能潜力值为所述实际能耗值与所述修订能耗值的差值。
优选地,所述系统包括外围护结构系统、暖通空调系统、照明及供配电系统中的至少一个。
相应地,本发明还提供了一种建筑节能潜力分析的计算机设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行上述任一所述的建筑节能潜力分析方法。
本发明技术方案,具有如下优点:
根据本发明提供的建筑节能潜力分析方法及设备,首先通过建筑中的各系统的实际能耗值和期望值能够找到建筑中耗能较高的目标系统,然后再根据目标系统的各个节点参数对应的的实际能耗值与各节点参数对应的期望值可以找到目标系统中能耗较高的目标节点,最后针对目标节点进行分析,确定目标节点使用给定的节能方案时所产生的修订能耗值,进而根据其修订能耗值和实际能耗值确定该目标节点的节能潜力,本方案减少操作人员主观意识对能耗分析的影响,并且得到的结论更加具体,具有较强的实用性和可操作性,适用于各类型公共建筑的节能诊断与节能潜力分析,为节能改造提供更为可靠的依据。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施方式,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例1中建筑节能潜力分析方法的一个具体示例的流程图;
图2为本发明实施例2中建筑节能潜力分析方法的一个具体示例的流程图;
图3为本发明实施例2中确定目标建筑节能诊断必要性的流程图;
图4本发明实施例2中确定目标系统的流程图;
图5为本发明实施2中计算机设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
此外,下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。
实施例1
本实施例提供一种建筑节能潜力分析方法,如图1所示,包括如下步骤:
S1:获取目标建筑的各个系统的实际能耗值;
其中上述各个系统可以包括:采暖系统,制冷系统,照明系统,配电系统等。这些系统的实际能耗可以是实际测量得到的,也可以根据系统的参数计算得出。本实施例中,根据已有用能记录、用能设备信息和运行时间统计,估算目标建筑的采暖系统,制冷系统,照明系统,配电系统等的实际耗能,在建筑节能分析领域通常被各个系统的能耗被称为分项能耗。
S2:根据各个系统的实际能耗值与相应的能耗期望值确定目标系统;
本实施例中确定目标系统,首先要建立分项能耗期望值计算模型,计算分项能耗期望值,利用上述分项能耗期望值计算模型,计算目标建筑的分项能耗期望值;将目标建筑实际分项能耗与对应的分项能耗期望值进行比较;计算分项能耗增量值并进行排序,分项能耗增量值越大,则该分项的节能潜力越大,为节能诊断的重要分项,即目标系统。
S3:根据目标系统的各节点参数对应的实际能耗值与各节点参数对应的能耗期望值确定目标节点;各个系统都会对应相应的分项指标作为节点参数对应的能耗期望值,每个系统都包含多个诊断节点,每个节点参数的变动引起对应的能耗变动,
分项指标系统中每个诊断节点都对应一个节能参数的指标值,包括:
外围护结构:按照气候分区(严寒、寒冷、夏热冬冷、夏热冬暖)设置相应的诊断节点,规定节点参数须达到的指标值。比如,在严寒区的外墙和屋面保温性能要满足《民用建筑热工设计规范》的指标,外窗和透明幕墙传热系数要满足小于等于3.8W/(m2·K)的指标,透明幕墙气密性要达到国家标准1级的指标。
暖通空调:将暖通空调系统划分为冷热源系统、输配系统和末端系统三个部分,每个部分设置多个诊断节点,规定节点参数须达到的指标值。比如,冷热源系统的冷源系统能效比要满足《公共建筑节能设计标准》要求,冷却塔效率要大于铭牌值的80%,冷源系统能效比要满足《公共建筑节能设计标准》要求。
照明及供配电系统:将照明系统设置多个诊断节点(照度值、功率密度值、灯具效率、三相电压不平衡、变压器平均负载率、谐波电流、功率因数、电压偏差),规定节点参数须达到的指标值。比如,灯具效率满足《室内灯具光度测试》要求,变压器平均负载率要大于等于20%,电压偏差在380V时,小于等于标称电压7%,在220V时,标称电压的7%~-10%。
按照上述分项指标体系划分的诊断节点进行检测,检测结果与对应节点参数指标进行比较,达不到指标要求的判定为问题节点,即目标节点。
S4:根据给定的节能方案中的参数计算目标节点参数对应的修订能耗值;
按节能检测结果修改分项能耗期望值计算模型,使实际运行能耗与计算能耗值相符,给出问题节点的解决方案,将解决方案对应的修订值带入节能潜力分析模型,计算目标建筑的修订能耗值。
S5:根据目标节点参数对应的修订能耗值和目标节点参数对应的实际能耗值确定目标节点的节能潜力值。
本实施中,节能潜力值=实际运行能耗-目标建筑修订能耗,在其他实施例中也可以利用其他计算公式进行计算。
实施例2
本施例提供一种建筑节能潜力分析的方法,如图2所示,包括:
S0:根据建筑面积信息、空调系统形式信息、送风方式信息、地理位置信息、建筑用途信息中的至少一项从多个建筑中确定目标建筑。其具体步骤,如图3所示,包括:
S01:根据建筑面积信息、空调系统形式信息、送风方式信息、地理位置信息、建筑用途信息中的至少一项对多个建筑进行分类;
在利用建筑面积信息、空调系统形式信息、送风方式信息进行分类方面,若建筑同时满足建筑面积≥2000平方米,空调系统形式为集中式,送风方式为机械式,则为B类公共建筑,否则为A类公共建筑。
根据建筑地理位置信息,确定所属气候分区,分为严寒区、寒冷区、夏热冬冷和区夏热冬暖。
根据建筑用途信息,确定所属建筑类型,类型包括:办公建筑、旅馆建筑、商场建筑等。
S02:分别确定建筑的约束性指标B1和引导性指标B2;
根据建筑分类、气候分区、建筑类型,确定建筑的能耗指标,分为约束性指标B1和引导性指标B2。根据建筑的实际使用强度,对能耗指标进行修正。
S03:分别确定各个建筑的实际能耗值A;
根据已有用能记录、用能设备信息和运行时间统计,估算建筑的实际能耗值。
S04:根据各个建筑的实际能耗值A和约束性指标B1和引导性指标B2确定目标建筑。
将建筑实际能耗值与修正后的能耗指标进行比较,若实际能耗值A>约束性能耗指标B1,则必须诊断;若引导性能耗指标B2<实际能耗值A≤约束性能耗指标B1,则选择性诊断;若实际能耗值A≤引导性能耗指标B2,则无须诊断。在本实施例中,可以将必要性为必须诊断的建筑确定为目标建筑。
S1:获取目标建筑的各个系统的实际能耗值;
其中上述各个系统可以包括:采暖系统,制冷系统,照明系统,配电系统等。这些系统的实际能耗可以是实际测量得到的,也可以根据系统的参数计算得出。本实施例中,根据已有用能记录、用能设备信息和运行时间统计,估算目标建筑的采暖系统,制冷系统,照明系统,配电系统等的实际耗能,在建筑节能分析领域通常被各个系统的能耗被称为分项能耗。
S2:根据各个系统的实际能耗值与相应的能耗期望值确定目标系统;
其具体步骤,如图4所示,包括:
S21:计算各个系统的能耗期望值以及各个系统的实际能耗值;
本实施例中,首先要根据各个系统节点的特点设置相应的参数来建立计算模型;利用上述分项能耗期望值计算模型,计算目标建筑采暖系统,制冷系统,照明系统,配电系统等分项能耗期望值;根据已有用能记录、用能设备信息和运行时间统计,计算目标建筑的暖通空调、照明、其他用电设备的分项能耗。
S22:根据各个系统的能耗期望值以及各个系统的实际能耗值的计算各个系统的能耗增量值;
将目标建筑实际分项能耗与对应的分项能耗期望值进行比较,计算分项能耗增量值并进行排序,分项能耗增量值越大,则该分项的节能潜力越大,为节能诊断的重要分项。本实施中确定节能诊断重要分项的方法中所述分项能耗:增量值=(实际分项电耗-分项能耗期望值)/实际分项能耗,在其他实施例中也可以是:增量值=实际分项电耗-分项能耗期望值,或者增量值=(实际分项电耗-分项能耗期望值)/分项能耗期望值,等等。只要是可以有效找到目标系统的公式都可以使用。
S23:根据能耗增量值确定目标系统。
将计算分项能耗增量值并进行排序,分项能耗增量值越大,则该分项的节能潜力越大,为节能诊断的重要分项,即为目标系统。
S3:根据目标系统的各节点参数对应的实际能耗值与各节点参数对应的能耗期望值确定目标节点;
各个系统都会对应相应的分项指标作为节点参数对应的能耗期望值,每个系统都包含多个诊断节点,每个节点参数的变动引起对应的能耗变动,分项指标系统中每个诊断节点都对应一个节能参数的指标值,包括:
外围护结构:按照气候分区(严寒、寒冷、夏热冬冷、夏热冬暖)设置相应的诊断节点(外墙和屋面保温性能、外窗和透明幕墙传热系数、外窗气密性、透明幕墙气密性、屋面透明部分传热系数),规定节点参数须达到的指标值。比如,在严寒区的外墙和屋面保温性能要满足《民用建筑热工设计规范》的指标,夏热冬冷区的透光外围护结构综合遮阳系数要小于等于0.6。
暖通空调:将暖通空调系统划分为冷热源系统、输配系统和末端系统三个部分,每个部分设置多个诊断节点(锅炉运行效率、水泵效率、风系统平衡度、冷源系统能效比),规定节点参数须达到的指标值。比如,冷热源系统的冷源系统能效比要满足《公共建筑节能设计标准》要求,冷却塔效率要大于铭牌值的80%,冷源系统能效比要满足《公共建筑节能设计标准》要求。
照明及供配电系统:将照明系统设置多个诊断节点(照度值、功率密度值、灯具效率、三相电压不平衡、变压器平均负载率、谐波电流、功率因数、电压偏差),规定节点参数须达到的指标值。比如,灯具效率满足《室内灯具光度测试》要求,变压器平均负载率要大于等于20%,电压偏差在380V时,小于等于标称电压7%,在220V时,标称电压的7%~-10%。
按照上述分项指标体系划分的诊断节点进行检测,检测结果与对应节点参数指标进行比较,达不到指标要求的判定为问题节点,即目标节点。
S4:根据给定的节能方案中的参数计算所述目标节点参数对应的修订能耗值;
按节能检测结果修改分项能耗期望值计算模型,使实际运行能耗与计算能耗值相符,给出问题节点的解决方案,将解决方案对应的修订值带入节能潜力分析模型,计算目标建筑的修订能耗值。
S5:根据所述目标节点参数对应的修订能耗值和所述目标节点参数对应的实际能耗值确定目标节点的节能潜力值。
本实施中,节能潜力值=实际运行能耗-目标建筑修订能耗,在其他实施例中也可以利用其他计算公式进行计算。
S6:根据各个目标节点的节能潜力值确定节能潜力最大的目标节点。
考虑到经济性,以最小的付出换来最大的收益,将把问题节点排序,挑改进效果最大的节点参数去进行调整,通过调整节点的参数来减小来减小能耗值,在保证能源利用率提高的同时,避免不必要的人力、物力和财力的浪费。
相应地,本实施例还包括一种计算机设备,如图5所示,包括:至少一个处理器210以及与至少一个处理器通信连接的存储器220;其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器执行确定电力设备间最短路径的方法。该系统还可以包括:输入单元230。
处理器210、存储器220、输入单元230可以通过总线200或者其他方式连接,图5中以通过总线200连接为例。
存储器220作为一种非暂态计算机可读存储介质,可用于存储非暂态软件程序、非暂态计算机可执行程序以及模块,如本实施例中的确定电力设备间最短路径的方法对应的程序指令/模块。
处理器210通过运行存储在存储器220中的非暂态软件程序、指令以及模块,从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理,即本实施例中的方法。
输入单元230可接收输入的数字或字符信息,以及产生与列表项操作的处理装置的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。
所述一个或者多个模块存储在所述存储器220中,当被所述一个或者多个处理器210执行时,执行如图2所示的方法。
上述产品可执行本发明实施例所提供的方法,具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节,具体可参见如图2所示的实施例中的相关描述。
显然,上述实施例仅仅是为清楚地说明所作的举例,而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说,在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。
Claims (10)
1.一种建筑节能潜力分析方法,其特征在于,包括如下步骤:
获取目标建筑的各个系统的实际能耗值;
根据所述各个系统的实际能耗值与相应的能耗期望值确定目标系统;
根据目标系统的各节点参数对应的实际能耗值与所述各节点参数对应的能耗期望值确定目标节点;
根据给定的节能方案中的参数计算所述目标节点参数对应的修订能耗值;
根据所述目标节点参数对应的修订能耗值和所述目标节点参数对应的实际能耗值确定所述目标节点的节能潜力值。
2.根据权利要求1所述的建筑节能潜力分析方法,其特征在于,在所述获取目标建筑的各个系统的实际能耗值的步骤之前,还包括:
根据建筑面积信息、空调系统形式信息、送风方式信息、地理位置信息、建筑用途信息中的至少一项从多个建筑中确定所述目标建筑。
3.根据权利要求2所述的建筑节能潜力分析方法,其特征在于,所述根据建筑面积信息、空调系统形式信息、送风方式信息、地理位置信息、建筑用途信息中的至少一项从多个建筑中确定所述目标建筑的步骤,包括:
根据建筑面积信息、空调系统形式信息、送风方式信息、地理位置信息、建筑用途信息中的至少一项对多个建筑进行分类;
分别确定各类建筑的约束性指标B1和引导性指标B2;
分别确定各个建筑的实际能耗值A;
根据各个建筑的实际能耗值A和所述约束性指标B1和引导性指标B2确定所述目标建筑。
4.根据权利要求1所述的建筑节能潜力分析方法,其特征在于,在所述根据所述目标节点参数对应的修订能耗值和所述目标节点参数对应的实际能耗值确定所述目标节点的节能潜力值的步骤之后,还包括:
根据各个所述目标节点的节能潜力值确定节能潜力最大的目标节点。
5.根据权利要求1所述的建筑节能潜力分析方法,其特征在于,所述根据所述各个系统的实际能耗值与相应的能耗期望值确定目标系统的步骤,包括;
计算各个系统的能耗期望值以及各个系统的实际能耗值;
根据各个系统的能耗期望值以及各个系统的实际能耗值的计算各个系统的能耗增量值;
根据所述能耗增量值确定目标系统。
6.根据权利要求5所述的建筑节能潜力分析方法,其特征在于,所述计算各个系统的实际能耗值的步骤,包括:
获取各个系统的用能记录信息、用能设备信息和运行时间信息;
根据所述用能记录信息、用能设备信息和运行时间信息估算各个系统的实际能耗值。
7.根据权利要求5所述的建筑节能潜力分析方法,其特征在于,所述能耗增量值=(实际能耗值-能耗期望值)/实际能耗值。
8.根据权利要求1所述的建筑节能潜力分析方法,其特征在于,所述节能潜力值为所述实际能耗值与所述修订能耗值的差值。
9.根据权利要求1-8中任一项所述的建筑节能潜力分析方法,其特征在于,所述系统包括外围护结构系统、暖通空调系统、照明及供配电系统中的至少一个。
10.一种计算机设备,其特征在于,包括:
至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序,所述计算机程序被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器执行权利要求1-9中任一项所述的建筑节能潜力分析方法。
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109800956A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-05-24 | 上海建工四建集团有限公司 | 建筑节能潜力点挖掘装置与方法 |
CN110710419A (zh) * | 2019-07-27 | 2020-01-21 | 中建科技有限公司 | 一种建筑立体绿化的优化方法 |
CN113486422A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-10-08 | 上海发电设备成套设计研究院有限责任公司 | 建筑能耗模型参数校准方法、装置、设备及存储介质 |
CN114996821A (zh) * | 2022-06-28 | 2022-09-02 | 中建八局装饰工程有限公司 | 幕墙空腔气密性判断方法 |
CN117113018A (zh) * | 2023-10-25 | 2023-11-24 | 清华四川能源互联网研究院 | 基于特征参数的能耗数据解析方法和系统 |
Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102495946A (zh) * | 2011-11-15 | 2012-06-13 | 上海市建筑科学研究院(集团)有限公司 | 一种大型公共建筑分项用能参考值的确定方法 |
CN102938092A (zh) * | 2012-10-08 | 2013-02-20 | 珠海派诺科技股份有限公司 | 一种基于神经网络的建筑节假日能耗预测方法 |
CN104635665A (zh) * | 2014-12-04 | 2015-05-20 | 国家电网公司 | 一种火电厂锅炉节能潜力分析方法 |
CN104680004A (zh) * | 2015-02-11 | 2015-06-03 | 西安建筑科技大学 | 一种建筑物节能率计算方法 |
CN104794269A (zh) * | 2015-04-09 | 2015-07-22 | 重庆大学 | 基于标准效果判定的节能改造节能量核定方法 |
CN106019985A (zh) * | 2016-05-31 | 2016-10-12 | 镇江市建科工程质量检测中心有限公司 | 建筑物节能改造方法及装置 |
CN106557870A (zh) * | 2016-11-03 | 2017-04-05 | 国网河南节能服务有限公司 | 一种用于电网合同能源管理项目的节能潜力评估方法 |
CN106681964A (zh) * | 2016-12-24 | 2017-05-17 | 天津大学 | 公共建筑能耗审计统计拆分方法 |
-
2017
- 2017-07-27 CN CN201710625551.0A patent/CN107203854A/zh active Pending
Patent Citations (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102495946A (zh) * | 2011-11-15 | 2012-06-13 | 上海市建筑科学研究院(集团)有限公司 | 一种大型公共建筑分项用能参考值的确定方法 |
CN102938092A (zh) * | 2012-10-08 | 2013-02-20 | 珠海派诺科技股份有限公司 | 一种基于神经网络的建筑节假日能耗预测方法 |
CN104635665A (zh) * | 2014-12-04 | 2015-05-20 | 国家电网公司 | 一种火电厂锅炉节能潜力分析方法 |
CN104680004A (zh) * | 2015-02-11 | 2015-06-03 | 西安建筑科技大学 | 一种建筑物节能率计算方法 |
CN104794269A (zh) * | 2015-04-09 | 2015-07-22 | 重庆大学 | 基于标准效果判定的节能改造节能量核定方法 |
CN106019985A (zh) * | 2016-05-31 | 2016-10-12 | 镇江市建科工程质量检测中心有限公司 | 建筑物节能改造方法及装置 |
CN106557870A (zh) * | 2016-11-03 | 2017-04-05 | 国网河南节能服务有限公司 | 一种用于电网合同能源管理项目的节能潜力评估方法 |
CN106681964A (zh) * | 2016-12-24 | 2017-05-17 | 天津大学 | 公共建筑能耗审计统计拆分方法 |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN109800956A (zh) * | 2018-12-24 | 2019-05-24 | 上海建工四建集团有限公司 | 建筑节能潜力点挖掘装置与方法 |
CN110710419A (zh) * | 2019-07-27 | 2020-01-21 | 中建科技有限公司 | 一种建筑立体绿化的优化方法 |
CN113486422A (zh) * | 2021-06-17 | 2021-10-08 | 上海发电设备成套设计研究院有限责任公司 | 建筑能耗模型参数校准方法、装置、设备及存储介质 |
CN114996821A (zh) * | 2022-06-28 | 2022-09-02 | 中建八局装饰工程有限公司 | 幕墙空腔气密性判断方法 |
CN117113018A (zh) * | 2023-10-25 | 2023-11-24 | 清华四川能源互联网研究院 | 基于特征参数的能耗数据解析方法和系统 |
CN117113018B (zh) * | 2023-10-25 | 2024-02-06 | 清华四川能源互联网研究院 | 基于特征参数的能耗数据解析方法和系统 |
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