CN110956383A - 一种建筑节能改造方法、系统及终端设备 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种建筑节能改造方法、系统及终端设备,该方法包括:获取目标改造建筑的基本信息;获取目标改造建筑的改造技术信息;对基本信息和改造技术信息进行处理,以得到目标改造建筑的经济效益评价指标和指标敏感性。通过上述方式,能够改善依靠人力进行项目管理的问题,降低改造成本,缩短改造周期,便于项目后期维护。
Description
技术领域
本申请涉及建筑技术领域,特别是涉及一种建筑节能改造方法、系统及终端设备。
背景技术
当前各地方及国家在大力推广公共建筑节能改造,而目前的节能改造项目大多采用合同能源管理模式,在合同期间,全程由节能服务公司进行项目投资,客户利用节能效益支付报酬。
不足之处在于,节能服务公司依靠人力进行项目管理,导致抬升成本,改造周期拉长,项目后期维护困难等问题。
发明内容
为了解决上述问题,本申请提供一种建筑节能改造方法、系统及终端设备,能够改善依靠人力进行项目管理的问题,降低改造成本,缩短改造周期,便于项目后期维护。
本申请采用的一种技术方案是提供一种建筑节能改造方法,该方法包括:获取目标改造建筑的基本信息;获取目标改造建筑的改造技术信息;对基本信息和改造技术信息进行处理,以得到目标改造建筑的经济效益评价指标数据和指标敏感性数据。
其中,经济效益评价指标数据包括开发净现值和动态投资回收期;对基本信息和改造技术信息进行处理,以得到目标改造建筑的经济效益评价指标数据和指标敏感性数据,包括:将基本信息和改造技术信息输入至经济效益模型,以使经济效益模型输出开发净现值和动态投资回收期;将开发净现值和动态投资回收期输入至经济指标敏感性分析模型,以使经济指标敏感性分析模型输出指标敏感系数。
其中,经济效益模型是基于第一样本数据进行训练后得到的,第一样本数据包括建筑基本信息和改造技术信息;经济指标敏感性分析模型基于第二样本数据进行训练后得到的,第二样本数据包括开发净现值和动态投资回收期。
其中,对基本信息和改造技术信息进行处理,以得到目标改造建筑的经济效益评价指标数据和指标敏感性数据之后,包括:获取第三方节能改造测评机构出具的测评报告或供电局提供的计费电表数据;基于测评报告或计费电表数据,判断经济效益评价指标和指标敏感性的准确性;反馈准确性判断结果。
其中,反馈准确性判断结果之后,包括:基于准确性判断结果,对经济效益模型和经济指标敏感性分析模型进行升级。
其中,基本信息包括目标改造建筑的节能改造面积、目标改造建筑的基准能耗值、目标改造建筑的缴费电价、基准收益率、目标改造建筑的节能效益分享期限和分享比例中的至少一个。
其中,改造技术信息包括改造技术的类型、改造技术的成本、改造技术的节能率。
本申请采用的另一种技术方案是提供一种终端设备,该终端设备包括处理器以及与处理器连接的存储器;存储器用于存储程序数据,处理器用于执行程序数据,以实现如上述方案中提供的任一方法。
本申请采用的另一种技术方案是提供一种建筑节能改造系统,该建筑节能改造系统应用于建筑节能改造设备;其中,该建筑节能改造设备如上述方案中提供的终端设备。
本申请采用的另一种技术方案是提供一种计算机存储介质,计算机存储介质用于存储程序数据,程序数据在被处理器执行时,用于实现上述方案中提供的任一方法。
本申请的有益效果是:区别于现有技术的情况,本申请的一种建筑节能改造方法,该方法包括:获取目标改造建筑的基本信息;获取目标改造建筑的改造技术信息;对基本信息和改造技术信息进行处理,以得到目标改造建筑的经济效益评价指标和指标敏感性。通过上述方式,能够改善依靠人力进行项目管理的问题,降低改造成本,缩短改造周期,便于项目后期维护。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例,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。其中:
图1是本申请提供的建筑节能改造方法第一实施例的流程示意图;
图2是本申请提供的建筑节能改造方法第二实施例的流程示意图;
图3是本申请提供的建筑节能改造方法第三实施例的流程示意图;
图4是本申请提供的建筑节能改造系统一实施例的结构示意图;
图5为本申请提供的建筑节能改造系统中数据展示单元的界面展示示意图;
图6为本申请提供的终端设备一实施例的结构示意图;
图7是本申请提供的计算机存储介质一实施例的结构示意图。
具体实施方式
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清楚、完整地描述。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅用于解释本申请,而非对本申请的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。基于本申请中的实施例,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,都属于本申请保护的范围。
在本文中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
建筑节能改造是指对既有建筑的围护结构、照明与插座系统、动力系统、供暖通风空调系统、生活热水供应系统、供配电系统、能耗监测及计量系统、机电控制系统、炊事用能系统、给排水系统、其他特殊用电系统等实施节能节水改造的活动。
参阅图1,图1是本申请提供的建筑节能改造方法第一实施例的流程示意图,该方法包括:
步骤11:获取目标改造建筑的基本信息。
可以理解,目标改造建筑可以是公共建筑,也可以是居住建筑。
公共建筑可以是办公建筑(包括写字楼、政府部门办公室等),商业建筑(如商场、金融建筑等),旅游建筑(如酒店、娱乐场所等),科教文卫建筑(包括文化、教育、科研、医疗、卫生、体育建筑等),通信建筑(如邮电、通讯、数据中心、广播用房)、交通运输类建筑(如机场、高铁站、火车站、地铁、汽车站、冷藏库等)以及其他(派出所、仓库、拘留所)等。
居住建筑是指供人们日常居住生活使用的建筑物。包括:住宅、别墅、宿舍、公寓等。
基本信息包括目标改造建筑的节能改造面积、目标改造建筑的基准能耗值、目标改造建筑的缴费电价、基准收益率、目标改造建筑的节能效益分享期限和分享比例等。
具体地,基准能耗值是指目标改造建筑在基准期的能源消耗量。
目标改造建筑的节能效益分享期限和分享比例是指节能服务公司与客户分享节能效益的约定期限和各自的节能效益分享占比。举例说明:建筑节能改造后必然会产生节能效益,如节能效益分享期限为6年或5年;建筑业主与节能服务公司可按固定分享比例,如各按20%与80%分享;也可按非固定比例分享,如第1年至第2年,建筑业主与节能服务公司各按10%与90%进行分享,第3年至第4年,建筑业主与节能服务公司各按20%与80%进行分享,第5年至第6年,建筑业主与节能服务公司各按30%与70%进行分享。
在步骤11中可以获取上述基本信息中的一个或多个内容。
步骤12:获取目标改造建筑的改造技术信息。
可以理解,改造技术信息包括改造技术的类型、改造技术的成本、改造技术的节能率。
改造技术的类型可以是空调用电系统改造技术、照明用电系统改造技术、动力用电系统改造技术和特殊用电系统改造技术等。
改造技术的成本可以是空调用电系统改造技术成本、照明用电系统改造技术成本、动力用电系统改造技术成本和特殊用电系统改造技术成本等。
改造技术的节能率可以是空调用电系统改造技术节能率、照明用电系统改造技术节能率、动力用电系统改造技术节能率和特殊用电系统改造技术节能率。
在步骤12中,根据目标改造建筑的实际改造需求,选择相应的改造技术信息。例如目标改造建筑需要改造空调用电系统,则获取的改造技术信息为空调用电系统改造技术、空调用电系统改造技术成本、空调用电系统改造技术节能率。
步骤13:对基本信息和改造技术信息进行处理,以得到目标改造建筑的经济效益评价指标数据和指标敏感性数据。
其中,经济效益评价指标数据包括静态指标和动态指标。
静态指标包括静态投资回收期和简单收益率;简单收益率包括投资利润率、投资利税率、资本金利润率。
动态指标包括动态投资回收期和净现值。动态投资回收期的经济含义为可一定程度反映项目的经济效果,也可反映项目收回投资风险的大小;与静态投资回收期相比考虑了现金流入与流出的时间因素,能真正反映资金的回收时间。净现值的大小表示项目是否达到预定的收益率标准。
指标敏感性数据是指从多个不确定性因素中逐一找出对投资项目经济效益评价指标有重要影响的敏感性因素,并分析、测算其对项目经济效益评价指标的影响程度和敏感性程度,进而判断项目承受风险的能力。指标敏感性数据包括敏感度系数,敏感度系数是反映项目效益对因素敏感程度的指标。敏感度系数越大,敏感程度越高,即敏感系数越大说明由该因素变化引起项目效益的变化越明显。
在步骤13中,还包括根据得到目标改造建筑的经济效益评价指标数据和指标敏感性数据对目标改造建筑节能改造的经济效益进行数据分析。
在一些实施例中,节能服务公司将历年来进行过的建筑节能改造项目的数据进行数据存储。如将改造建筑的基本信息建立基本信息数据库;将改造建筑的改造技术信息建立相应的改造技术库,如节能改造技术库、节能改造技术成本库及节能改造技术节能率库。节能改造技术数据库包括空调用电系统改造技术、照明用电系统改造技术、动力用电系统改造技术和特殊用电系统改造技术;节能改造技术成本库包括空调用电系统改造技术成本、照明用电系统改造技术成本、动力用电系统改造技术成本和特殊用电系统改造技术成本。节能改造技术节能率库包括空调用电系统改造技术节能率、照明用电系统改造技术节能率、动力用电系统改造技术节能率和特殊用电系统改造技术节能率。
利用上述信息建立改造项目经济效益数学模型和改造项目经济指标敏感性分析数学模型。
将目标改造建筑的基本信息和改造技术信息输入至上述两个模型,得到目标改造建筑的经济效益评价指标数据和指标敏感性数据。
区别于现有技术的情况,本申请的一种建筑节能改造方法,该方法包括:获取目标改造建筑的基本信息;获取目标改造建筑的改造技术信息;对基本信息和改造技术信息进行处理,以得到目标改造建筑的经济效益评价指标和指标敏感性。通过上述方式,能够改善依靠人力进行项目管理的问题,降低改造成本,缩短改造周期,便于项目后期维护。
参阅图2,图2是本申请提供的建筑节能改造方法第二实施例的流程示意图,该方法包括:
步骤21:获取目标改造建筑的基本信息。
步骤22:获取目标改造建筑的改造技术信息。
步骤21-22与上述实施例有相同或相似的技术方案,此处不再赘述。
步骤23:将基本信息和改造技术信息输入至经济效益模型,以使经济效益模型输出开发净现值和动态投资回收期。
在本实施例中,经济效益评价指标数据包括动态投资回收期和净现值。
经济效益模型输出的开发净现值的计算公式为:
其中,Ct为t年现金流量,对于项目本级:
Ct项目=Ebefore*Ca+Ebefore*Cl+Ebefore*Cp+Ebefore*Cs;
对于节能服务公司:
Ct节能服务公司=(Ebefore*Ca+Ebefore*Cl+Ebefore*Cp+Ebefore*Cs)*P;
Co为初始投资额,Co=(Ea+El+Ep+Es)*S;
Ebefore为改造建筑基准能耗值;Ca、Cl、Cp、Cs分别为改造技术信息中空调用电系统改造技术成本、照明用电系统改造技术成本为、动力用电系统改造技术成本、特殊用电系统改造技术成本;S为改造建筑的计算面积;Ea、El、Ep、Es分别为空调用电系统改造技术节能率、照明用电系统改造技术节能率、动力用电系统改造技术节能率、特殊用电系统改造技术节能率。
r为基准收益率,取值可以为8%;n为项目计算周期,可以取节能效益分享期限值;P为节能效益分享比例。
当净现值大于等于零时,项目可行,净现值小于零时,项目不可行。
动态投资回收期的计算公式如下:
P't=(累计净现金流量现值出现正值的年数-1)+上一年累计净现金流量现值的绝对值/出现正值年份净现金流量的现值。
当P't≤n时,项目可行,当P't>n时,项目不可行。
通过获取到目标改造建筑的基本信息和改造技术信息数据,可自动计算节能改造项目净现值,项目本级动态投资回收周期、节能服务公司动态投资回收周期。更进一步的,根据选取改造技术的数量不同,可自动计算单项节能改造技术本级动态投资回收周期和单项节能改造技术节能服务公司动态投资回收周期。
可以理解,基于改造建筑的具体改造需求,上述计算公式中的改造技术信息也随之变化,并不是公式中的具体限制;实施例中所提及的项目指代的是对目标改造建筑的节能改造这件任务。
可选的,经济效益模型是基于第一样本数据进行训练后得到的,第一样本数据包括建筑基本信息和改造技术信息。
在一些实施例中,可以采用高斯混合模型、隐马尔科夫模型、K近邻、神经网络、支持向量机等进行模型训练,以训练经济效益模型。训练完成后,可采用该模型对目标改造建筑的节能改造进行分析。
步骤24:将开发净现值和动态投资回收期输入至经济指标敏感性分析模型,以使经济指标敏感性分析模型输出指标敏感系数。
在本实施例中,经济指标敏感性分析模型输出的指标敏感系数的计算公式为:
S为经济效益评价指标A对变化因素F的敏感度系数,经济效益评价指标包括净现值和动态投资回收周期,变化因素F取自改造项目的基本信息,包括改造项目缴费电价、基准收益率、初始投资额等。
ΔF为变化因素F的变化率(%),取值可以为±5、±10、±15、±20%。
ΔA为变化因素F变动ΔF时,经济效益评价指标A的变化率(%)。
通过获取变化因素F,确定变化因素F的变化率,可自动计算各变化因素F对经济效益评价指标A的敏感度系数。敏感度系数越大,敏感程度越高,即敏感系数越大说明由该因素变化引起项目效益的变化越明显。
根据得到目标改造建筑的经济效益评价指标数据和指标敏感性数据对目标改造建筑节能改造的经济效益进行数据分析。
在一具体实施例中,某节能改造建筑项目的动态投资回收期和净现值通过经济效益模型的计算公式计算如下列表所示:
通过经济指标敏感性分析模型的计算公式计算出敏感度系数的信息如下列表所示:
在本实施例中,利用获取到的基本信息和改造技术信息得到动态投资回收期和净现值,进一步得到指标敏感系数,通过上述方式,相比于经济效益分析常采用静态投资回收周期,考虑了通货膨胀、银行利率、现金流入与流出的时间因素等,能真正反映资金的回收时间,降低节能服务公司经营风险。
参阅图3,图3是本申请提供的建筑节能改造方法第三实施例的流程示意图,该方法包括:
可以理解,在步骤31之前,已通过如上述实施例相同或相似的技术方案,得到了经济效益评价指标数据和指标敏感性数据。
步骤31:获取第三方节能改造测评机构出具的测评报告或供电局提供的计费电表数据。
可以理解,不同机构的测评报告所用于测评的数据是有差异性的,获取第三方节能改造测评机构出具的测评报告或供电局提供的计费电表数据有利于验证经济效益评价指标数据和指标敏感性数据的准确性。
步骤32:基于测评报告或计费电表数据,判断经济效益评价指标数据和指标敏感性数据的准确性。
在本实施例中,不论准确性的判断结果如何,将此结果进行反馈,以形成闭环反馈机制。
步骤33:基于准确性判断结果,对经济效益模型和经济指标敏感性分析模型进行升级。
在得到反馈的判断结果时,获取第三方节能改造测评机构的评测数据或供电局提供的计费电表数据对经济效益模型和经济指标敏感性分析模型进行升级,以完善本申请的建筑节能改造方法及运作机制,使现有数据信息、数据模型及建筑节能改造方法等是最新且最科学高效的。
参阅图4,图4是本申请提供的建筑节能改造系统的一实施例的结构示意图。建筑节能改造系统40包括数据采集单元41、数据存储单元42、数据处理单元44、数据展示单元44、反馈分析单元45、系统升级单元。
数据采集单元41用于采集建筑节能改造技术内容,各节能改造技术成本、各节能改造技术节能率及改造项目基本信息等。
数据存储单元42用于存储数据采集单元41的采集信息及改造项目经济效益数学模型分析数据、改造项目经济指标敏感性分析模型分析数据及经济效益预测准确性反馈分析结果;
数据处理单元43用于根据数据存储单元42中所储存的数据,自动计算节能改造项目净现值,项目本级动态投资回收周期、节能服务公司动态投资回收周期及各敏感性因素对各经济评价指标的敏感度系数;
数据展示单元44用于系统界面自动、直观展示数据处理单元分析结果。进一步的,图3仅展示某一项目节能改造技术经济效益预测情况。
反馈分析单元45用于根据第三方节能改造测评机构出具的测评报告或供电局提供的计费电表数据,准确地统计、评价和分析该方法的准确性,并将分析结果反馈给数据采集单元41、数据存储单元42、数据处理单元43,调整节能改造技术内容、节能改造技术成本数据、节能改造技术节能率数据及基准收益率、节能效益分享期限及分享比例等。
系统升级单元46用于升级现有节能改造技术库、节能改造技术成本库、节能改造技术节能率库、项目基本信息库及数学模型,完善建筑节能改造技术经济效益预测方法及运作机制,使现有数据库、数学模型及项目经济效益预测方法等是最新且最科学高效的。
在一些实施例中,数据展示单元44用于展示如图5所示的界面。
在一些实施例中,建筑节能改造系统40应用于建筑节能改造设备,此建筑节能改造设备如图6所示的终端设备。
参阅图6,图6为本申请提供的终端设备一实施例的结构示意图,该终端设备60包括处理器61以及与处理器61连接的存储器62;存储器62用于存储程序数据,处理器61用于执行程序数据,用于实现以下方法:
获取目标改造建筑的基本信息;获取目标改造建筑的改造技术信息;对基本信息和改造技术信息进行处理,以得到目标改造建筑的经济效益评价指标数据和指标敏感性数据。
可选的,处理器61用于执行程序数据时,还用于实现以下方法:将基本信息和改造技术信息输入至经济效益模型,以使经济效益模型输出开发净现值和动态投资回收期;将开发净现值和动态投资回收期输入至经济指标敏感性分析模型,以使经济指标敏感性分析模型输出指标敏感系数。
可选的,处理器61用于执行程序数据时,还用于实现以下方法:经济效益模型是基于第一样本数据进行训练后得到的,第一样本数据包括建筑基本信息和改造技术信息;经济指标敏感性分析模型基于第二样本数据进行训练后得到的,第二样本数据包括开发净现值和动态投资回收期。
可选的,处理器61用于执行程序数据时,还用于实现以下方法:获取第三方节能改造测评机构出具的测评报告或供电局提供的计费电表数据;基于测评报告或计费电表数据,判断经济效益评价指标和指标敏感性的准确性;反馈准确性判断结果。
可选的,处理器61用于执行程序数据时,还用于实现以下方法:基于准确性判断结果,对经济效益模型和经济指标敏感性分析模型进行升级。
可选的,处理器61用于执行程序数据时,还用于实现以下方法:获取的基本信息包括目标改造建筑的节能改造面积、目标改造建筑的基准能耗值、目标改造建筑的缴费电价、基准收益率、目标改造建筑的合同能源管理节能效益分享期限和分享比例中的至少一个。
可选的,处理器61用于执行程序数据时,还用于实现以下方法:获取的改造技术信息包括改造技术的类型、改造技术的成本、改造技术的节能率。
参阅图7,图7是本申请提供的计算机存储介质一实施例的结构示意图,计算机存储介质70用于存储程序数据71,程序数据71在被处理器执行时,用于实现以下的方法步骤:
获取目标改造建筑的基本信息;获取目标改造建筑的改造技术信息;对基本信息和改造技术信息进行处理,以得到目标改造建筑的经济效益评价指标数据和指标敏感性数据。
可以理解,程序数据71在被处理器执行时,还用于实现上述任一实施例方法。
在本申请所提供的几个实施方式中,应该理解到,所揭露的方法以及设备,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的设备实施方式仅仅是示意性的,例如,所述模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施方式方案的目的。
另外,在本申请各个实施方式中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述其他实施方式中的集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)或处理器(processor)执行本申请各个实施方式所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,RandomAccess Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本申请的实施方式,并非因此限制本申请的专利范围,凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本申请的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种建筑节能改造方法,其特征在于,所述方法包括:
获取目标改造建筑的基本信息;
获取所述目标改造建筑的改造技术信息;
对所述基本信息和所述改造技术信息进行处理,以得到所述目标改造建筑的经济效益评价指标数据和指标敏感性数据。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述经济效益评价指标数据包括开发净现值和动态投资回收期;
所述对所述基本信息和所述改造技术信息进行处理,以得到所述目标改造建筑的经济效益数据和指标敏感性数据,包括:
将所述基本信息和所述改造技术信息输入至经济效益模型,以使所述经济效益模型输出所述开发净现值和所述动态投资回收期;
将所述开发净现值和所述动态投资回收期输入至经济指标敏感性分析模型,以使所述经济指标敏感性分析模型输出指标敏感系数。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,
所述经济效益模型是基于第一样本数据进行训练后得到的,所述第一样本数据包括建筑基本信息和改造技术信息;
所述经济指标敏感性分析模型基于第二样本数据进行训练后得到的,所述第二样本数据包括开发净现值和动态投资回收期。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,
所述对所述基本信息和所述改造技术信息进行处理,以得到所述目标改造建筑的经济效益评价指标数据和指标敏感性数据之后,包括:
获取第三方节能改造测评机构出具的测评报告或供电局提供的计费电表数据;
基于所述测评报告或所述计费电表数据,判断所述经济效益评价指标数据和所述指标敏感性数据的准确性;
反馈所述准确性判断结果。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,
所述反馈所述准确性判断结果之后,包括:
基于所述准确性判断结果,对所述经济效益模型和所述经济指标敏感性分析模型进行升级。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述基本信息包括所述目标改造建筑的节能改造面积、所述目标改造建筑的基准能耗值、所述目标改造建筑的缴费电价、基准收益率、所述目标改造建筑的节能效益分享期限和分享比例中的至少一个。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
所述改造技术信息包括所述改造技术的类型、所述改造技术的成本、所述改造技术的节能率。
8.一种终端设备,其特征在于,所述终端设备包括处理器以及与所述处理器连接的存储器;
所述存储器用于存储程序数据,所述处理器用于执行所述程序数据,以实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
9.一种建筑节能改造系统,其特征在于,所述建筑节能改造系统应用于建筑节能改造设备;
其中,所述建筑节能改造设备如权利要求8所述的终端设备。
10.一种计算机存储介质,其特征在于,所述计算机存储介质用于存储程序数据,所述程序数据在被处理器执行时,用于实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
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CN112948910A (zh) * | 2020-08-25 | 2021-06-11 | 中船文化科技(北京)有限公司 | 双主线办公空间改造方法及装置 |
CN113361829A (zh) * | 2021-08-09 | 2021-09-07 | 新风光电子科技股份有限公司 | 基于人工智能和大数据的合同能源管理的时间调整方法 |
-
2019
- 2019-11-25 CN CN201911164602.XA patent/CN110956383A/zh active Pending
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CN113361829A (zh) * | 2021-08-09 | 2021-09-07 | 新风光电子科技股份有限公司 | 基于人工智能和大数据的合同能源管理的时间调整方法 |
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