CN108846510A - 基于用户行为的建筑负荷指标优化方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于用户行为的建筑负荷指标优化方法及装置，其中，方法包括：获取年累计冷负荷、系统设计冷负荷、逐时负荷系数和年供能天数，以得到初始负荷指标；检测用户行为；如果用户行为为修改行为，则获取修改后的初始负荷指标，并根据修改后的初始负荷指标和初始负荷指标得到最终负荷指标，否则将初始负荷指标作为最终负荷指标。该方法可以根据修改后的初始负荷指标和初始负荷指标得到最终负荷指标，大大提高公共建筑负荷计算的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及能源技术领域，特别涉及一种基于用户行为的建筑负荷指标优化方法及装置。
背景技术
负荷指标：单位W/㎡，表示的是某一地区某类建筑每平方米的用能负荷大小。负荷指标与地区和建筑类型有关系。相关技术的计算方法当中建筑负荷指标应用广泛，可以应用大数据对现有的负荷指标进行优化。
然而，由于负荷指标对于同样地区和同类建筑来说并非完全一样，规划人员在进行计算时会对负荷指标进行修改，并且指标数据未经过实际的验证，均为经验数值，导致可信度缺乏实际依据，亟待解决。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
为此，本发明的一个目的在于提出一种基于用户行为的建筑负荷指标优化方法，该方法可以大大提高公共建筑负荷计算的准确性。
本发明的另一个目的在于提出一种基于用户行为的建筑负荷指标优化装置。
为达到上述目的，本发明一方面实施例提出了一种基于用户行为的建筑负荷指标优化方法，包括以下步骤：获取年累计冷负荷、系统设计冷负荷、逐时负荷系数和年供能天数，以得到初始负荷指标；检测用户行为；如果所述用户行为为修改行为，则获取修改后的初始负荷指标，并根据所述修改后的初始负荷指标和所述初始负荷指标得到最终负荷指标，否则将所述初始负荷指标作为所述最终负荷指标。
本发明实施例的基于用户行为的建筑负荷指标优化方法，通过获取初始负荷指标，并且检测用户行为，从而在用户存在修改行为时，结合用户的行为和大数据，不断对指标数据进行拟合，为负荷指标数据的来源提供基础，大大提高计算的准确性。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述初始负荷指标的计算公式为：
其中，Q为年累计冷负荷，Qn为系统设计冷负荷，ki为逐时负荷系数，t为年供能天数，i为正整数。
进一步地，在本发明的一个实施例中，还包括：根据所述初始负荷指标建立指标数据库；在所述用户行为为所述修改行为时，根据所述修改后的初始负荷指标更新所述指标数据库。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述根据所述修改后的初始负荷指标和所述初始负荷指标得到最终负荷指标，进一步包括：将所述修改后的初始负荷指标和所述初始负荷指标的均值作为所述最终负荷指标。
进一步地，在本发明的一个实施例中，在所述获取年累计冷负荷、系统设计冷负荷、逐时负荷系数和年供能天数之前，还包括：检测负荷指标的位置信息和建筑类型，以根据所述负荷指标的位置信息和建筑类型得到所述年累计冷负荷、系统设计冷负荷、逐时负荷系数和年供能天数。
为达到上述目的，本发明另一方面实施例提出了一种基于用户行为的建筑负荷指标优化装置，包括：获取模块，用于获取年累计冷负荷、系统设计冷负荷、逐时负荷系数和年供能天数，以得到初始负荷指标；检测模块，用于检测用户行为；优化模块，用于如果所述用户行为为修改行为，则获取修改后的初始负荷指标，并根据所述修改后的初始负荷指标和所述初始负荷指标得到最终负荷指标，否则将所述初始负荷指标作为所述最终负荷指标。
本发明实施例的基于用户行为的建筑负荷指标优化装置，通过获取初始负荷指标，并且检测用户行为，从而在用户存在修改行为时，结合用户的行为和大数据，不断对指标数据进行拟合，为负荷指标数据的来源提供基础，大大提高计算的准确性。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述初始负荷指标的计算公式为：
其中，Q为年累计冷负荷，Qn为系统设计冷负荷，ki为逐时负荷系数，t为年供能天数，i为正整数。
进一步地，在本发明的一个实施例中，还包括：建立模块，用于根据所述初始负荷指标建立指标数据库；更新模块，用于在所述用户行为为所述修改行为时，根据所述修改后的初始负荷指标更新所述指标数据库。
进一步地，在本发明的一个实施例中，所述优化模块，进一步包括：优化单元，用于将所述修改后的初始负荷指标和所述初始负荷指标的均值作为所述最终负荷指标。
进一步地，在本发明的一个实施例中，在所述获取模块获取所述年累计冷负荷、系统设计冷负荷、逐时负荷系数和年供能天数之前，还包括：检测负荷指标的位置信息和建筑类型，以根据所述负荷指标的位置信息和建筑类型得到所述年累计冷负荷、系统设计冷负荷、逐时负荷系数和年供能天数。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本发明实施例的基于用户行为的建筑负荷指标优化方法的流程图；
图2为根据本发明一个具体实施例的基于用户行为的建筑负荷指标优化方法的流程图；以及
图3为根据本发明实施例的基于用户行为的建筑负荷指标优化装置的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参照附图描述根据本发明实施例提出的基于用户行为的建筑负荷指标优化方法及装置，首先将参照附图描述根据本发明实施例提出的基于用户行为的建筑负荷指标优化方法。
图1是本发明实施例的基于用户行为的建筑负荷指标优化方法的流程图。
如图1所示，该基于用户行为的建筑负荷指标优化方法以下步骤：
在步骤S101中，获取年累计冷负荷、系统设计冷负荷、逐时负荷系数和年供能天数，以得到初始负荷指标。
进一步地，在本发明的一个实施例中，在获取年累计冷负荷、系统设计冷负荷、逐时负荷系数和年供能天数之前，还包括：检测负荷指标的位置信息和建筑类型，以根据负荷指标的位置信息和建筑类型得到年累计冷负荷、系统设计冷负荷、逐时负荷系数和年供能天数。
其中，在本发明的一个实施例中，初始负荷指标的计算公式为：
其中，Q为年累计冷负荷，Qn为系统设计冷负荷，ki为逐时负荷系数，t为年供能天数，i为正整数。
可以理解的是，结合图1和图2所示，本发明实施例可以通过年累计冷负荷、系统设计冷负荷、逐时负荷系数和年供能天数进行得到初始负荷指标。
在步骤S102，检测用户行为。
在步骤S103，如果用户行为为修改行为，则获取修改后的初始负荷指标，并根据修改后的初始负荷指标和初始负荷指标得到最终负荷指标，否则将初始负荷指标作为最终负荷指标。
其中，在本发明的一个实施例中，根据修改后的初始负荷指标和初始负荷指标得到最终负荷指标，进一步包括：将修改后的初始负荷指标和初始负荷指标的均值作为最终负荷指标。
可以理解的是，结合图1和图2所示，本发明实施例在得到初始负荷指标之后，从而判断用户可以对初始负荷指标作出修改，如果用户做出修改，则将修改后的初始负荷指标和初始负荷指标的均值作为最终负荷指标，如果用户没有做出修改，则将初始负荷指标作为最终负荷指标，从而提高公共建筑负荷计算的准确性。
进一步地，在本发明的一个实施例中，本发明实施例的方法还包括：根据初始负荷指标建立指标数据库；在用户行为为修改行为时，根据修改后的初始负荷指标更新指标数据库。
可以理解的是，为了对相关技术中的负荷指标进行优化，本发明实施例可以结合用户的行为和大数据，不断对指标数据进行拟合，为负荷指标数据的来源提供基础，进一步提高计算的准确性。
根据本发明实施例提出的基于用户行为的建筑负荷指标优化方法，通过获取初始负荷指标，并且检测用户行为，从而在用户存在修改行为时，结合用户的行为和大数据，不断对指标数据进行拟合，为负荷指标数据的来源提供基础，大大提高计算的准确性。
其次参照附图描述根据本发明实施例提出的基于用户行为的建筑负荷指标优化装置。
图3是本发明实施例的基于用户行为的建筑负荷指标优化装置的结构示意图。
如图3所示，该基于用户行为的建筑负荷指标优化装置10包括：获取模块100、检测模块200和优化模块300。
其中，获取模块100用于获取年累计冷负荷、系统设计冷负荷、逐时负荷系数和年供能天数，以得到初始负荷指标。检测模块200用于检测用户行为。优化模块300用于如果用户行为为修改行为，则获取修改后的初始负荷指标，并根据修改后的初始负荷指标和初始负荷指标得到最终负荷指标，否则将初始负荷指标作为最终负荷指标。本发明实施例的装置10可以根据修改后的初始负荷指标和初始负荷指标得到最终负荷指标，否则将初始负荷指标作为最终负荷指标，大大提高公共建筑负荷计算的准确性。
进一步地，在本发明的一个实施例中，初始负荷指标的计算公式为：
其中，Q为年累计冷负荷，Qn为系统设计冷负荷，ki为逐时负荷系数，t为年供能天数，i为正整数。
进一步地，在本发明的一个实施例中，本发明实施例的装置还包括：建立模块。其中，建立模块用于根据初始负荷指标建立指标数据库；更新模块，用于在用户行为为修改行为时，根据修改后的初始负荷指标更新指标数据库。
进一步地，在本发明的一个实施例中，优化模块，进一步包括：优化单元，用于将修改后的初始负荷指标和初始负荷指标的均值作为最终负荷指标。
进一步地，在本发明的一个实施例中，在获取模块获取年累计冷负荷、系统设计冷负荷、逐时负荷系数和年供能天数之前，还包括：检测负荷指标的位置信息和建筑类型，以根据负荷指标的位置信息和建筑类型得到年累计冷负荷、系统设计冷负荷、逐时负荷系数和年供能天数。
需要说明的是，前述对基于用户行为的建筑负荷指标优化方法实施例的解释说明也适用于该实施例的基于用户行为的建筑负荷指标优化装置，此处不再赘述。
根据本发明实施例提出的基于用户行为的建筑负荷指标优化装置，通过获取初始负荷指标，并且检测用户行为，从而在用户存在修改行为时，结合用户的行为和大数据，不断对指标数据进行拟合，为负荷指标数据的来源提供基础，大大提高计算的准确性。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”、“轴向”、“径向”、“周向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系，除非另有明确的限定。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征“上”或“下”可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种基于用户行为的建筑负荷指标优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取年累计冷负荷、系统设计冷负荷、逐时负荷系数和年供能天数，以得到初始负荷指标；
检测用户行为；以及
如果所述用户行为为修改行为，则获取修改后的初始负荷指标，并根据所述修改后的初始负荷指标和所述初始负荷指标得到最终负荷指标，否则将所述初始负荷指标作为所述最终负荷指标。
2.根据权利要求1所述的基于用户行为的建筑负荷指标优化方法，其特征在于，所述初始负荷指标的计算公式为：
其中，Q为年累计冷负荷，Qn为系统设计冷负荷，ki为逐时负荷系数，t为年供能天数，i为正整数。
3.根据权利要求1所述的基于用户行为的建筑负荷指标优化方法，其特征在于，还包括：
根据所述初始负荷指标建立指标数据库；
在所述用户行为为所述修改行为时，根据所述修改后的初始负荷指标更新所述指标数据库。
4.根据权利要求1所述的基于用户行为的建筑负荷指标优化方法，其特征在于，所述根据所述修改后的初始负荷指标和所述初始负荷指标得到最终负荷指标，进一步包括：
将所述修改后的初始负荷指标和所述初始负荷指标的均值作为所述最终负荷指标。
5.根据权利要求1-4任一项所述的基于用户行为的建筑负荷指标优化方法，其特征在于，在所述获取年累计冷负荷、系统设计冷负荷、逐时负荷系数和年供能天数之前，还包括：
检测负荷指标的位置信息和建筑类型，以根据所述负荷指标的位置信息和建筑类型得到所述年累计冷负荷、系统设计冷负荷、逐时负荷系数和年供能天数。
6.一种基于用户行为的建筑负荷指标优化装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取年累计冷负荷、系统设计冷负荷、逐时负荷系数和年供能天数，以得到初始负荷指标；
检测模块，用于检测用户行为；以及
优化模块，用于如果所述用户行为为修改行为，则获取修改后的初始负荷指标，并根据所述修改后的初始负荷指标和所述初始负荷指标得到最终负荷指标，否则将所述初始负荷指标作为所述最终负荷指标。
7.根据权利要求6所述的基于用户行为的建筑负荷指标优化装置，其特征在于，所述初始负荷指标的计算公式为：
其中，Q为年累计冷负荷，Qn为系统设计冷负荷，ki为逐时负荷系数，t为年供能天数，i为正整数。
8.根据权利要求6所述的基于用户行为的建筑负荷指标优化装置，其特征在于，还包括：
建立模块，用于根据所述初始负荷指标建立指标数据库；
更新模块，用于在所述用户行为为所述修改行为时，根据所述修改后的初始负荷指标更新所述指标数据库。
9.根据权利要求6所述的基于用户行为的建筑负荷指标优化装置，其特征在于，所述优化模块，进一步包括：
优化单元，用于将所述修改后的初始负荷指标和所述初始负荷指标的均值作为所述最终负荷指标。
10.根据权利要求6-9任一项所述的基于用户行为的建筑负荷指标优化装置，其特征在于，在所述获取模块获取所述年累计冷负荷、系统设计冷负荷、逐时负荷系数和年供能天数之前，还包括：
检测负荷指标的位置信息和建筑类型，以根据所述负荷指标的位置信息和建筑类型得到所述年累计冷负荷、系统设计冷负荷、逐时负荷系数和年供能天数。
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