CN110673475A - 具备物联传感功能的智慧建筑节能系统及控制方法 - Google Patents

Abstract

本申请公开了具备物联传感功能的智慧建筑节能系统，其中，数据接收模块通过物联网接收环境传感器上传的环境数据；单元划分模块计算数据接收模块接收到的环境数据的离散程度，并依据离散程度将智慧建筑的空间自适应地划分为多个管理单元，每个管理单元各自的内部环境状态相趋近；设备调节模块依据智慧建筑的节能需求，确定出各管理单元的调节程度，并通过物联网向管理单元的环境调节设备发送相应的调节指令，以使相应环境调节设备进行自动调节。该系统依据外界环境变化后导致建筑内不同区域产生的不同环境状态，自动对建筑空间进行实时性地区域性划分，并针对不同环境状态的区域分别进行程度不同的能耗设备调节，提高了能耗节约量和节能效率。

Description

具备物联传感功能的智慧建筑节能系统及控制方法

技术领域

本申请涉及建筑能耗控制技术领域，特别涉及具备物联传感功能的智慧建筑节能系统，以及具备物联传感功能的智慧建筑节能控制方法。

背景技术

随着经济的发展以及人们对生活质量的要求逐步攀升，建筑事业也在迅猛发展。发展中国家例如中国，每年的新建房屋面积较为庞大，中国每年的新建房屋面积超过所有发达国家每年建成建筑面积的总和，而其中绝大部分的建筑属于高耗能建筑，因此随之而来的就是建筑能耗的迅速增长。

建筑能耗指建筑使用能耗，包括采暖、空调、热水供应、照明、炊事、家用电器、电梯等方面的能耗。建筑能耗约占社会总能耗的三分之一左右，其中一部分是由于建筑用能的浪费而产生的能耗，这可能会导致能源紧缺，尤其是对于人均资源相对匮乏的国家来说，更会导致能源危机的加剧。并且庞大的建筑能耗也会逐渐成为各国国民经济的巨大负担。

物联网技术是近年来兴起的高新技术之一，其能够进行物与物、物与人的泛在连接，以实现对物品的管理。由于物联网的巨大优势，现有的智慧建筑中已应用了物联网的特性来对环境调节设备进行调节以节约建筑能耗，例如布置于建筑的传感器检测能耗设备的能耗量并发送至控制中心，控制中心依据接收到的能耗数据对建筑能耗进行分析，以挖掘能耗规律，并据此制定节能计划；或者上述传感器检测到室内无人后向控制中心发送检测数据，控制中心在接收到该检测数据后向照明设备发送关闭指令，以节约电能。

上述节能方案是以每个房间或以整栋建筑为单位实施上述节能方案，并未考虑到由于外界环境不同导致建筑的环境状态产生变化的情况下，如何针对不同环境状态的房间进行分类控制以提升节能效果，因此上述节能方案对节能能力产生了一定的制约，导致节能效率无法进一步提升。

发明内容

(一)申请目的

基于此，为了将外界环境的变化导致建筑的环境状态产生变化作为衡量因素，提出能够针对不同环境状态的房间进行分类控制以提升节能效果的方案，消除目前节能方案对节能能力的制约，进一步提升节能效率，本申请公开了以下技术方案。

(二)技术方案

一方面，本申请提供了一种具备物联传感功能的智慧建筑节能系统，包括：

环境传感器，用于采集智慧建筑的至少一种环境指标的环境数据；

数据接收模块，用于通过物联网接收所述环境传感器上传的环境数据；

单元划分模块，用于计算所述数据接收模块接收到的环境数据的离散程度，并依据所述离散程度将智慧建筑的空间自适应地划分为多个管理单元，其中，每个所述管理单元各自的内部环境状态相趋近；

设备调节模块，用于依据智慧建筑的节能需求，确定出各所述管理单元的调节程度，并通过物联网向管理单元的环境调节设备发送相应的调节指令，以使相应环境调节设备进行自动调节；

所述环境调节设备，用于依据所述调节指令进行相应的功率调节。

在一种可能的实施方式中，在所述单元划分模块依据多种环境指标的环境数据划分管理单元的情况下：

所述单元划分模块在不同环境指标下分别进行管理单元的划分；所述设备调节模块分别依据每个所述管理单元在不同环境指标下的节能需求，确定出不同环境指标下的各所述管理单元的调节程度，以使相应环境调节设备进行自动调节。

在一种可能的实施方式中，所述单元划分模块包括：

数值计算单元，用于实时性地分别计算每种环境指标的环境数据的离散测度指标以及基准值；

空间划分单元，用于依据所述离散测度指标以及基准值划分出取值区间，并将同一取值区间内的环境数据所对应的空间划分为同一管理单元；

其中，所述离散测度指标采用极差、平均差或标准差，所述基准值采用平均值或中值。

在一种可能的实施方式中，所述单元划分模块采用雾计算模式，在网络边缘对所述数据接收模块接收到的环境数据进行所述离散程度的计算以及数据存储；

另外，所述单元划分模块采用云计算模式对所述离散程度进行分析，进而对智慧建筑的空间进行管理单元的划分。

在一种可能的实施方式中，所述单元划分模块包括：

计算资源分配单元，用于依据以下公式对所述单元划分模块的雾计算和云计算的计算资源进行调配，优化计算资源消耗量：

其中，i为第i个雾单元，N为雾单元总数量，

为第i个雾单元的存储计算资源消耗量，C^cloud为云服务器的存储计算资源消耗量；

X_i为第i个雾单元的环境数据处理量，Y为云服务器的环境数据处理量，L为环境数据处理总量，

为雾单元的处理量上限阈值；

为雾单元数据处理时延，D^cloud为云服务器数据处理时延，D^comm为云雾通信时延，

为总时延阈值；

f为云服务器的CPU工作频率，f^min为云服务器的CPU频率下限阈值，f^max为云服务器的CPU频率上限阈值；

其中a_i、b_i和c_i均为第i个雾单元的预设可调参数；C^cloud＝Yη(Af+B)，其中，η为云端的服务器数量，A和B均为云端的预设可调参数。

在一种可能的实施方式中，该系统还包括：

节点优化模块，用于在所述单元划分模块划分出管理单元之后，对每个所述管理单元的空间区域进行划分，从每个划分的空间区域内随机选取一个环境传感器节点作为簇头，并依据距离将剩余环境传感器节点划分入相应簇头的簇内，分别计算不同数据转发方式下簇头的收益，进而确定出簇头的能耗最低的链路；其中，

所述数据转发方式包括：簇头根据当前剩余能量、周围簇头的密度确定链路进行数据转发，以及直接选择下一跳簇头进行转发数据。

另一方面，本申请还提供了一种具备物联传感功能的智慧建筑节能控制方法，包括：

利用环境传感器采集智慧建筑的至少一种环境指标的环境数据；

通过物联网接收所述环境传感器上传的环境数据；

计算所述接收到的环境数据的离散程度，并依据所述离散程度将智慧建筑的空间自适应地划分为多个管理单元，其中，每个所述管理单元的内部环境状态相趋近；

依据每个所述管理单元的节能需求，通过物联网对相应管理单元内的环境调节设备进行自动调节，以降低能耗；

其中，每个所述管理单元的同指标类型环境数据的离散程度满足环境统一条件。

在一种可能的实施方式中，在依据多种环境指标的环境数据划分管理单元的情况下：

在不同环境指标下分别进行管理单元的划分，并分别依据每个所述管理单元在不同环境指标下的节能需求，对与环境指标对应类型环境调节设备进行自动调节。

在一种可能的实施方式中，所述计算所述接收到的环境数据的离散程度，并依据所述离散程度将智慧建筑的空间自适应地划分为多个管理单元，包括：

实时性地分别计算每种环境指标的环境数据的离散测度指标以及基准值；

依据所述离散测度指标以及基准值划分出取值区间，并将同一取值区间内的环境数据所对应的空间划分为同一管理单元；

其中，所述离散测度指标采用极差、平均差或标准差，所述基准值采用平均值或中值。

在一种可能的实施方式中，采用雾计算模式在网络边缘对所述接收到的环境数据进行所述离散程度的计算以及数据存储；

另外，采用云计算模式对所述离散程度进行分析，进而对智慧建筑的空间进行管理单元的划分。

在一种可能的实施方式中，依据以下公式对所述雾计算和云计算的计算资源进行调配，优化计算资源消耗量：

其中，i为第i个雾单元，N为雾单元总数量，

为第i个雾单元的存储计算资源消耗量，C^cloud为云服务器的存储计算资源消耗量；

X_i为第i个雾单元的环境数据处理量，Y为云服务器的环境数据处理量，L为环境数据处理总量，

为雾单元的处理量上限阈值；

为雾单元数据处理时延，D^cloud为云服务器数据处理时延，D^comm为云雾通信时延，

为总时延阈值；

f为云服务器的CPU工作频率，f^min为云服务器的CPU频率下限阈值，f^max为云服务器的CPU频率上限阈值；

其中a_i、b_i和c_i均为第i个雾单元的预设可调参数；C^cloud＝Yη(Af+B)，其中，η为云端的服务器数量，A和B均为云端的预设可调参数。

在一种可能的实施方式中，该方法还包括：

在划分出管理单元之后，对每个所述管理单元的空间区域进行划分，从每个划分的空间区域内随机选取一个环境传感器节点作为簇头，并依据距离将剩余环境传感器节点划分入相应簇头的簇内，分别计算不同数据转发方式下簇头的收益，进而确定出簇头的能耗最低的链路；其中，

所述数据转发方式包括：簇头根据当前剩余能量、周围簇头的密度确定链路进行数据转发，以及直接选择下一跳簇头进行转发数据。

(三)有益效果

本申请公开的具备物联传感功能的智慧建筑节能系统及控制方法，依据外界环境变化后导致建筑内不同区域产生的不同环境状态，自动对建筑空间进行实时性地区域性划分，并针对不同环境状态的区域分别进行程度不同的能耗设备调节，在实现利用自然资源来减少建筑能耗的同时，能够保持建筑内部环境状态的统一，提高了能耗节约量和节能效率，实现建筑自动化节能。

附图说明

以下参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释和说明本申请，而不能理解为对本申请的保护范围的限制。

图1是本申请公开的智慧建筑节能系统实施例的结构框图。

图2是本申请公开的智慧建筑节能方法实施例的流程示意图。

具体实施方式

为使本申请实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行更加详细的描述。

下面参考图1详细描述本申请公开的智慧建筑节能系统实施例。如图1所示，本实施例公开的系统主要包括有：环境传感器、数据接收模块、单元划分模块、环境调节设备和设备调节模块。

智慧建筑内覆盖有物联网，并且安装有一种或多种类型的环境传感器。环境传感器用于采集智慧建筑的至少一种环境指标的环境数据。上述环境传感器类型指的是传感器采集的环境数据所属环境指标的类型，例如环境指标可以包括室内温度、光照亮度、空气洁净度等，则智慧建筑会安装有检测上述三种环境指标数据的温度传感器、光敏传感器、空气质量传感器等，以对上述三种环境指标进行检测，从而获得整个建筑物的相应环境指标的环境数据。各环境传感器均接入智慧建筑的物联网内，实现环境传感器通过物联网的方式上传检测到的数据，以用于后续的数据处理。

数据接收模块用于通过物联网接收环境传感器上传的环境数据，环境传感器检测的数据通过网关实时上传至数据接收模块。

单元划分模块用于计算数据接收模块接收到的环境数据的离散程度，并依据离散程度将智慧建筑的空间自适应地划分为多个管理单元，并且划分得到的每个管理单元各自的内部环境状态相趋近。

以光照亮度为例，智慧建筑的各房间等空间单元装有光敏传感器，为便于表述，后文均采用房间作为空间单位。在阴天时，建筑外围的房间受到自然光照射强度较弱，因此外围房间和内层房间的照明设备均开启并以能够满足人员对照明的需求的功率来运行，此时建筑内各房间光照数据的差异性较小，离散程度较低，因此所有房间可能均属于同一管理单元。

而当天气由阴转晴时，建筑最外围的非背向太阳侧的房间由于受到自然光照射而使得房内的光照亮度比阴天时有所增强，此时光敏传感器采集的环境数据能够反映出建筑最外围的非背向太阳侧的N1个房间的光照亮度大幅增强、建筑最外围的背向太阳侧的N2个房间的光照亮度小幅增强、其他位于内层的房间的光照亮度几乎没有增强。

此时单元划分模块计算出各房间的光照数据差异性和离散程度有所增加，并且差异性较为显著，因此单元划分模块会将建筑最外围房间划分入第一管理单元，而其他房间划分入第二管理单元，使得在环境指标只采用光照亮度时，建筑被自适应地划分为两个管理单元。该两个管理单元中，每个管理单元自身的环境状态相趋近，第一管理单元的光照亮度较强，第二管理单元的光照亮度正常。因此，管理单元不是人工设定的，而是根据各房间的环境数据而自适应自组织划分得到的。

再例如，在冬季时，位于建筑最外围的房间受到外界冷空气的影响较强，使得房间内的温度较低，而建筑非外围的房间受到外界冷空气的影响较低，因此单元划分模块在只以室内温度作为环境指标来划分管理单元时，会划分出两个管理单元，其中建筑最外围的房间划分入第一管理单元，而其他房间划分入第二管理单元。

在同时采取多个环境指标进行管理单元的划分时，以上述光照亮度和室内温度为例，由于在只依据光照亮度时单元划分模块将建筑划分为两个管理单元，只依据室内温度时单元划分模块也将建筑划分为两个管理单元，则在同时依据光照亮度和室内温度时，例如在冬季的晴天时，单元划分模块可能将建筑划分为两个管理单元，其中第一管理单元包含受外界冷空气及光照影响较大的外围房间，第二管理单元包含受外界冷空气及光照影响较小的内层房间。

设备调节模块用于依据智慧建筑的节能需求，确定出各管理单元的调节程度，并通过物联网向管理单元的环境调节设备发送相应的调节指令，以使环境调节设备依据接收到的调节指令进行相应的功率调节。

环境调节设备用于对智慧建筑的环境指标进行调节，包括空调器、照明设备、空气净化器等。

节能需求指的是在能源使用上需要节约的程度，例如在电能的使用上需要将建筑的平均全天能耗保持在设定阈值以下。

在单元划分模块依据外界环境的改变而新划分出管理单元后，由于不同的管理单元需要进行调节的方案不同，有的可能需要增加运行功率，有的可能需要小幅降低运行功率，还有的可能需要大幅降低运行功率，因此设备调节模块需要确定出各管理单元的调节程度，生成相应的调节指令，并将相应的调节指令发送至对应管理单元的环境调节设备，以对各管理单元进行相应地环境调节。例如上述以光照亮度举例中，第一管理单元的自然采光由于天气变晴朗而变好，因此照明设备可以小幅降低功率，则设备调节模块生成小幅降低功率的调节指令，以使照明设备适当降低发光功率，在保证照明需求的前提下节约能源。

照明设备使用功率的大小由节能需求决定。在无需考虑节能需求时并且在天气转晴之前，房间内的光照亮度为L1，L1为照明设备和外界自然光共同作用的结果；在考虑节能需求之后，房间内的光照亮度为L2，L2<L1，此时L2能够满足人员对亮度的需求；在考虑节能需求并且在天气转晴之后，由于外界自然光增强，因此设备调节模块对第一管理单元的所有照明设备进行调节，降低第一管理单元照明设备的功率，使得照明设备和外界自然光对房间产生的光照亮度依旧大致保持为L2，但此时由于照明设备的功率有所降低，因此起到了节能的效果。另外，直到外界环境再次发生能够使得单元划分模块重新划分管理单元的程度之前，管理单元保持当前的划分状态不变，并且对各管理单元的环境调节设备的调节方案不变，以保证人员对照明、温湿度、空气质量等环境状态的需求。

本实施例依据外界环境变化后导致建筑内不同区域产生的不同环境状态，自动对建筑空间进行实时性地区域性划分，并针对不同环境状态的区域分别进行程度不同的能耗设备调节，在实现利用自然资源来减少建筑能耗的同时，能够保持建筑内部环境状态的统一，提高了能耗节约量和节能效率，实现建筑自动化节能。

在一种实施方式中，在单元划分模块依据多种环境指标的环境数据划分管理单元的情况下：单元划分模块在不同环境指标下分别进行管理单元的划分。设备调节模块分别依据每个管理单元在不同环境指标下的节能需求，确定出不同环境指标下的各管理单元的调节程度，以使相应环境调节设备进行自动调节。此种方式属于对不同类别的环境指标进行互不相关的调节，例如以光照亮度和室内湿度为环境指标时，对房间R1来说，其在光照亮度划分的管理单元中属于第一管理单元，需要被降低照明设备的功率；而其在室内湿度划分的管理单元中属于第二理单元，需要被提高加湿设备的功率。因此对于房间R1来说，照明设备的功率降低与加湿设备的功率提升之间不会互相影响。

在一种实施方式中，单元划分模块包括数值计算单元和空间划分单元。

数值计算单元用于实时性地分别计算每种环境指标的环境数据的离散测度指标以及基准值。其中，离散测度指标采用极差、平均差或标准差，基准值采用平均值或中值。离散测度指标作为对各房间环境数据进行划分的区间长度依据，基准值作为对各房间环境数据进行划分的中心依据。

空间划分单元用于依据离散测度指标以及基准值划分出取值区间，并将同一取值区间内的环境数据所对应的空间划分为同一管理单元。以环境指标为光照亮度、离散测度指标采用标准差、基准值采用平均值为例，在天气由阴转晴之后，N个房间的光照亮度平均值为A，标准差为SD，则可以设置三个取值空间[A，A±SD)、[A+SD，+∞)和(-∞，A-SD]，其中[A，A±SD)对应建筑外层背光的房间，[A+SD，+∞)对应建筑外层非背光的房间，(-∞，A-SD]对应建筑内层房间。空间划分单元会将环境数据位于[A，A±SD)区间内的房间划分到第一管理单元，位于[A+SD，+∞)区间内的房间划分到第二管理单元，位于(-∞，A-SD]区间内的房间划分到第三管理单元，实现房间的划分。假设在还未转晴的阴天时，各房间的光照亮度均小于A-SD，则设备调节模块会向第二、第三管理单元的各照明设备发送降低功率的调节指令，以降低第二、第三管理单元内各房间的照明设备功率，并且第二管理单元的功率下调量高于第三管理单元。

由于建筑内的环境传感器采集的数据量通常较为庞大，因此需要对海量的环境数据信息进行计算，而云计算是一种应对海量数据计算任务的常用方式。但是在采用云计算的方式进行管理单元的划分以及调节指令的生成、派发时，若将数据全部上传到云端中进行存储计算，则会造成云端和智慧建筑之间输入/输出的瓶颈，导致网络通信堵塞，降低物联网传输速率，因此在一种实施方式中，单元划分模块采用雾计算模式，利用建筑内设备的闲置存储能力及计算资源在网络边缘对数据接收模块接收到的环境数据进行离散程度的计算以及数据存储。例如，上述数值计算单元即可采用雾计算模式进行离散测度指标以及基准值的计算。

物联网中的环境传感器、通信设备、环境调节设备均可以作为物联网中的节点，而节点根据功能、位置和作用域的不同可以被划分成不同的子网络，形成虚拟集群。每个虚拟集群与单元划分模块的雾计算单元之间具有映射关系。同时，节点可以根据环境、时间和自身状态的变化自由离开或加入任何虚拟集群中，并与雾计算单元断开或建立连接。雾计算单元能够根据自身资源对这些节点进行负载自适应调节。

通过采用雾计算模式，可以使单元划分模块利用雾计算的边缘信息处理能力在网络边缘直接对环境数据进行处理，而将处理结果发送至云端进行进一步计算，从而降低网络时延，缓解云计算引起的高时延、网络拥塞问题，提高节能管理效率。同时，由于采用了雾计算分布式的存储模式，因此数据并非全部存储在云端，能有效保障数据的安全性。

另外，单元划分模块在利用雾计算得到离散程度计算结果后，采用云计算模式对离散程度进行分析，进而对智慧建筑的空间进行管理单元的划分。例如上述空间划分单元即可采用云计算来对离散测度指标以及基准值进行进一步处理，进而划分出管理单元。

通过采用云计算模式，可以使单元划分模块利用云计算提供的大量计算资源，缓解雾计算资源有限的问题。而通过云雾结合模式，既能够解决高时延问题，保证数据安全性，又能够保证计算效率。

在一种实施方式中，单元划分模块包括：计算资源分配单元，用于依据以下公式对单元划分模块的雾计算和云计算的计算资源进行调配，优化计算资源消耗量：

公式中包含了一个优化模型以及四个约束条件。

优化模型中，i为第i个雾单元，N为雾单元总数量，

为第i个雾单元的存储计算资源消耗量，C^cloud为云服务器的存储计算资源消耗量。具体的，

其中a_i、b_i和c_i均为第i个雾单元的预设可调参数；

C^cloud＝Yη(Af+B)

其中，η为云端的服务器数量，A和B均为云端的预设可调参数。

上述计算资源的调配包括了单元划分模块对环境传感器采集的环境数据进行处理直到划分出管理单元的所需求计算资源的分配，也包括了设备调节模块对调节程度进行计算直到调节指令生成与分发的所需求计算资源的分配。

该优化模型的第一个约束条件为数据处理量平衡约束，表示分布在云雾中的数据处理量之和等于总的环境数据处理量。其中，X_i为第i个雾单元的环境数据处理量，Y为云服务器的环境数据处理量，L为环境数据处理总量。第一个约束条件

该优化模型的第二个约束条件为数据通信时延约束，表示计算过程中产生的各时延之和小于规定的时延阈值。其中，

为雾单元数据处理时延，D^cloud为云服务器数据处理时延，D^comm为云雾通信时延，为总时延阈值。

该优化模型的第三个约束条件为雾计算自身约束，表示雾单元能够处理的数据量上限不能超过其上限阈值。其中，

为雾单元的处理量上限阈值。

该优化模型的第四个约束条件为云计算自身约束，表示云服务器运行的工作频率上限不能超过其上限阈值。其中，f为云服务器的CPU工作频率，f^min为云服务器的CPU频率下限阈值，f^max为云服务器的CPU频率上限阈值。

通过优化模型对云雾资源进行合理、高效的利用，提高了节能管理效率以及系统的智能化程度。

在物联网架构中，环境传感器等均作为位置固定的无线节点而存在，而目前为节点供电的其中一种常见的做法就是在节点内安装电池进行供电。节点能量消耗的来源主要来自以下三个部分：环境信息收集部分、中央处理器部分和无线通信部分。其中中央处理器部分对节点的能量消耗较小，并且当环境信息收集部分采集的环境数据为光照强度、温湿度等信息时，其消耗节点的能量也较小，而无线通信部分当中的通讯电路所消耗的能量相对较大。由于为节点更换电池或直接更换新的传感器从而继续实现节点的数据采集功能则较为繁琐，因此如何能够尽量降低无线通信能耗，进而降低节点的整体能耗，从而降低电池更换频率，成为了当前需要解决的问题。因此在一种实施方式中，该系统还包括：节点优化模块，用于在单元划分模块划分出管理单元之后，对每个管理单元的空间区域进行划分，从每个划分的空间区域内随机选取一个环境传感器节点作为簇头。

节点分为簇头和普通节点，簇头用于管理簇内的普通节点，每个划分出的空间区域内的节点把数据传输给簇头，各个簇头相互通信最后把数据发送至数据接收模块。

节点被选取成为簇头之后，会在整个网络中广播自己成为簇头的信息，其他普通节点将根据接收到消息的信号强弱来判断加入哪个簇，由此，簇头与各节点的通信链路被确定，从而形成全网拓扑结构。通常情况下，节点接收到信号强度越强，距离簇头的距离越近，向节点转发数据的能耗也越低。而接收到的信号弱，距离簇头的距离越远，向节点转发数据的能耗也越高。

节点优化模块选取簇头之后，依据距离将剩余环境传感器节点划分入相应簇头的簇内，分别计算不同数据转发方式下簇头的收益，进而确定出簇头的能耗最低的链路。

在网络中，每个簇头均为参与者，为了确定最优链路，为簇头设定偏好，也就是设定簇头在接收到其他簇头发来的数据包时可以采用的数据转发方式，然后利用纳什均衡为每个簇头选出一条最优链路转发数据。其中，数据转发方式包括两种，一种是簇头根据当前剩余能量、周围簇头的密度确定链路进行数据转发，另一种是直接选择下一跳簇头进行转发数据。

每个簇头采取的数据转发方式都会对其他簇头产生影响，每个簇头的收益都和自身以及其他簇头的数据转发方式相关。通过效益函数来表示节点的收益。

假设有两个簇头c1和c2，上述两种数据转发方式分别设为s1和s2，则若簇头c1选择s1方式，则收益U₁＝b*Q_up*Q₁₂*Q₂*α+C_i，若簇头c1选择s2方式，则收益B₁＝b*Q_up*Q₁₂*Q₂*α。

其中，b为簇头转发数据所获得奖励，Q_up为簇头c1发送到数据接收模块的可靠度，Q₁₂为簇头c1转发数据到相距近的一跳簇头的可靠程度，Q₂簇头c2转发数据到簇头的可靠程度，α为转发数据耗能系数，C_i为效益函数，

C_i＝β(D_en)²/E₁+E₂

β为计算转发数据条数最少的簇头所消耗的能量系数，D_en为簇头c1周围族头的密度，E₁为簇头c1的剩余能量，E₂为簇头c2的剩余能量。

在确定出各簇头的最优链路后，普通节点将采集到的信息传输给簇头，簇头将数据融合后发送给数据接收模块。

节点优化模块为每个簇头选择能耗最低的链路进行数据转发，使整个网络在宏观上达到能耗均衡，延长整个网络的生存周期。

下面参考图2详细描述本申请公开的智慧建筑节能控制方法实施例。本实施例用于实施前述的智慧建筑节能控制系统。如图2所示，本实施例公开的方法包括如下步骤：

步骤100，利用环境传感器采集智慧建筑的至少一种环境指标的环境数据；

步骤200，通过物联网接收环境传感器上传的环境数据；

步骤300，计算接收到的环境数据的离散程度，并依据离散程度将智慧建筑的空间自适应地划分为多个管理单元，其中，每个管理单元的内部环境状态相趋近；

步骤400，依据每个管理单元的节能需求，通过物联网对相应管理单元内的环境调节设备进行自动调节，以降低能耗；

其中，每个管理单元的同指标类型环境数据的离散程度满足环境统一条件。

在一种实施方式中，步骤300中，在依据多种环境指标的环境数据划分管理单元的情况下：

在不同环境指标下分别进行管理单元的划分，并分别依据每个管理单元在不同环境指标下的节能需求，对与环境指标对应类型环境调节设备进行自动调节。

在一种实施方式中，步骤300中，计算接收到的环境数据的离散程度，并依据离散程度将智慧建筑的空间自适应地划分为多个管理单元，包括：

实时性地分别计算每种环境指标的环境数据的离散测度指标以及基准值；

依据离散测度指标以及基准值划分出取值区间，并将同一取值区间内的环境数据所对应的空间划分为同一管理单元；

其中，离散测度指标采用极差、平均差或标准差，基准值采用平均值或中值。

在一种实施方式中，步骤300中，采用雾计算模式在网络边缘对接收到的环境数据进行离散程度的计算以及数据存储；

另外，采用云计算模式对离散程度进行分析，进而对智慧建筑的空间进行管理单元的划分。

在一种实施方式中，依据以下公式对雾计算和云计算的计算资源进行调配，优化计算资源消耗量：

其中，i为第i个雾单元，N为雾单元总数量，

为第i个雾单元的存储计算资源消耗量，C^cloud为云服务器的存储计算资源消耗量；

X_i为第i个雾单元的环境数据处理量，Y为云服务器的环境数据处理量，L为环境数据处理总量，

为雾单元的处理量上限阈值；

为雾单元数据处理时延，D^cloud为云服务器数据处理时延，D^comm为云雾通信时延，为总时延阈值；

f为云服务器的CPU工作频率，f^min为云服务器的CPU频率下限阈值，f^max为云服务器的CPU频率上限阈值；

其中a_i、b_i和c_i均为第i个雾单元的预设可调参数；C^cloud＝Yη(Af+B)，其中，η为云端的服务器数量，A和B均为云端的预设可调参数。

在一种实施方式中，该方法还包括：

在划分出管理单元之后，对每个管理单元的空间区域进行划分，从每个划分的空间区域内随机选取一个环境传感器节点作为簇头，并依据距离将剩余环境传感器节点划分入相应簇头的簇内，分别计算不同数据转发方式下簇头的收益，进而确定出簇头的能耗最低的链路；其中，

数据转发方式包括：簇头根据当前剩余能量、周围簇头的密度确定链路进行数据转发，以及直接选择下一跳簇头进行转发数据。

本文中的模块、单元的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，在实际实现时可以有其他的划分方式，例如多个模块和/或单元可以结合或集成于另一个系统中。作为分离部件说明的模块、单元在物理上可以是分开的，也可以是不分开的。作为单元显示的部件可以是物理单元，也可以不是物理单元，即可以位于一个具体地方，也可以分布到网格单元中。因此可以根据实际需要选择其中的部分或全部的单元来实现实施例的方案。

以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种具备物联传感功能的智慧建筑节能系统，其特征在于，包括：

环境传感器，用于采集智慧建筑的至少一种环境指标的环境数据；

数据接收模块，用于通过物联网接收所述环境传感器上传的环境数据；

单元划分模块，用于计算所述数据接收模块接收到的环境数据的离散程度，并依据所述离散程度将智慧建筑的空间自适应地划分为多个管理单元，其中，每个所述管理单元各自的内部环境状态相趋近；

设备调节模块，用于依据智慧建筑的节能需求，确定出各所述管理单元的调节程度，并通过物联网向管理单元的环境调节设备发送相应的调节指令，以使相应环境调节设备进行自动调节；

所述环境调节设备，用于依据所述调节指令进行相应的功率调节。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述单元划分模块包括：

数值计算单元，用于实时性地分别计算每种环境指标的环境数据的离散测度指标以及基准值；

空间划分单元，用于依据所述离散测度指标以及基准值划分出取值区间，并将同一取值区间内的环境数据所对应的空间划分为同一管理单元；

其中，所述离散测度指标采用极差、平均差或标准差，所述基准值采用平均值或中值。

3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述单元划分模块采用雾计算模式，在网络边缘对所述数据接收模块接收到的环境数据进行所述离散程度的计算以及数据存储；

另外，所述单元划分模块采用云计算模式对所述离散程度进行分析，进而对智慧建筑的空间进行管理单元的划分。

4.如权利要求3所述的系统，其特征在于，所述单元划分模块包括：

计算资源分配单元，用于依据以下公式对所述单元划分模块的雾计算和云计算的计算资源进行调配，优化计算资源消耗量：

X_i，Y

其中，i为第i个雾单元，N为雾单元总数量，为第i个雾单元的存储计算资源消耗量，C^cloud为云服务器的存储计算资源消耗量；

X_i为第i个雾单元的环境数据处理量，Y为云服务器的环境数据处理量，L为环境数据处理总量，

为雾单元的处理量上限阈值；

为雾单元数据处理时延，D^cloud为云服务器数据处理时延，D^comm为云雾通信时延，

为总时延阈值；

f为云服务器的CPU工作频率，f^min为云服务器的CPU频率下限阈值，f^max为云服务器的CPU频率上限阈值；

其中a_i、b_i和c_i均为第i个雾单元的预设可调参数；C^cloud＝Yη(Af+B)，其中，η为云端的服务器数量，A和B均为云端的预设可调参数。

5.如权利要求1所述的系统，其特征在于，该系统还包括：

节点优化模块，用于在所述单元划分模块划分出管理单元之后，对每个所述管理单元的空间区域进行划分，从每个划分的空间区域内随机选取一个环境传感器节点作为簇头，并依据距离将剩余环境传感器节点划分入相应簇头的簇内，分别计算不同数据转发方式下簇头的收益，进而确定出簇头的能耗最低的链路；其中，

所述数据转发方式包括：簇头根据当前剩余能量、周围簇头的密度确定链路进行数据转发，以及直接选择下一跳簇头进行转发数据。

6.一种具备物联传感功能的智慧建筑节能控制方法，其特征在于，包括：

利用环境传感器采集智慧建筑的至少一种环境指标的环境数据；

通过物联网接收所述环境传感器上传的环境数据；

计算所述接收到的环境数据的离散程度，并依据所述离散程度将智慧建筑的空间自适应地划分为多个管理单元，其中，每个所述管理单元的内部环境状态相趋近；

依据每个所述管理单元的节能需求，通过物联网对相应管理单元内的环境调节设备进行自动调节，以降低能耗；

其中，每个所述管理单元的同指标类型环境数据的离散程度满足环境统一条件。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述计算所述接收到的环境数据的离散程度，并依据所述离散程度将智慧建筑的空间自适应地划分为多个管理单元，包括：

实时性地分别计算每种环境指标的环境数据的离散测度指标以及基准值；

依据所述离散测度指标以及基准值划分出取值区间，并将同一取值区间内的环境数据所对应的空间划分为同一管理单元；

其中，所述离散测度指标采用极差、平均差或标准差，所述基准值采用平均值或中值。

8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，采用雾计算模式在网络边缘对所述接收到的环境数据进行所述离散程度的计算以及数据存储；

另外，采用云计算模式对所述离散程度进行分析，进而对智慧建筑的空间进行管理单元的划分。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，依据以下公式对所述雾计算和云计算的计算资源进行调配，优化计算资源消耗量：

X_i，Y

其中，i为第i个雾单元，N为雾单元总数量，

为第i个雾单元的存储计算资源消耗量，C^cloud为云服务器的存储计算资源消耗量；

X_i为第i个雾单元的环境数据处理量，Y为云服务器的环境数据处理量，L为环境数据处理总量，为雾单元的处理量上限阈值；

为雾单元数据处理时延，D^cloud为云服务器数据处理时延，D^comm为云雾通信时延，

为总时延阈值；

f为云服务器的CPU工作频率，f^min为云服务器的CPU频率下限阈值，f^max为云服务器的CPU频率上限阈值；

其中a_i、b_i和c_i均为第i个雾单元的预设可调参数；C^cloud＝Yη(Af+B)，其中，η为云端的服务器数量，A和B均为云端的预设可调参数。

10.如权利要求6所述的方法，其特征在于，该方法还包括：

在划分出管理单元之后，对每个所述管理单元的空间区域进行划分，从每个划分的空间区域内随机选取一个环境传感器节点作为簇头，并依据距离将剩余环境传感器节点划分入相应簇头的簇内，分别计算不同数据转发方式下簇头的收益，进而确定出簇头的能耗最低的链路；其中，

所述数据转发方式包括：簇头根据当前剩余能量、周围簇头的密度确定链路进行数据转发，以及直接选择下一跳簇头进行转发数据。

Images