CN113506192A - 一种基于案例推理法的公共建筑节能改造方案确定方法 - Google Patents

一种基于案例推理法的公共建筑节能改造方案确定方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113506192A
CN113506192A CN202110531847.2A CN202110531847A CN113506192A CN 113506192 A CN113506192 A CN 113506192A CN 202110531847 A CN202110531847 A CN 202110531847A CN 113506192 A CN113506192 A CN 113506192A
Authority
CN
China
Prior art keywords
building
case
similarity
energy
target
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202110531847.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113506192B (zh
Inventor
王丹
逄秀锋
王伟
万川
孙甄淇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing University of Technology
Original Assignee
Beijing University of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing University of Technology filed Critical Beijing University of Technology
Priority to CN202110531847.2A priority Critical patent/CN113506192B/zh
Publication of CN113506192A publication Critical patent/CN113506192A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113506192B publication Critical patent/CN113506192B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/08Construction
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00Pattern recognition
    • G06F18/20Analysing
    • G06F18/22Matching criteria, e.g. proximity measures
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00Administration; Management
    • G06Q10/06Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

一种基于案例推理法的公共建筑节能改造方案确定方法,涉及公共建筑领域及节能改造领域。首先,选取目标建筑和案例建筑;其次,选取目标建筑和案例建筑的评价属性;再次,计算目标建筑和案例建筑各评价属性的相似度,然后计算目标建筑和案例建筑之间的相似度;最后,根据目标建筑和案例建筑的相似度结果,确定最相似案例建筑的节能改造方案为目标建筑的节能改造方案。

Description

一种基于案例推理法的公共建筑节能改造方案确定方法
技术领域
本发明涉及公共建筑领域及节能改造领域,具体涉及一种基于案例推理法的公共建筑节能改造技术确定方法。
背景技术
中国快速城镇化导致建筑能耗急剧增长,2018年我国建筑面积总量约601亿 m2,建筑运行的总商品能耗为10亿tce,约占全国能源消耗总量的22%。公共建筑面积虽然仅约占建筑面积总量的1/5,但是其建筑能耗消耗属于高密度领域;尤其2万m2以上的大型公共建筑,由于其内部人员密度大、设备数量多、公共区域复杂,能耗密度(32.3~97.0kgce/m2)是中小型公共建筑能耗密度(16.2~22.6 kgce/m2)的2~5倍。
为进一步强化公共建筑节能管理,充分挖掘节能潜力,解决当前仍存在的用能管理水平低、节能改造进展缓慢等问题。
然而公共建筑节能改造技术的多样性和复杂性直接造成改造方案确定难、节能效果判定难,现有方法仅能依靠模拟仿真或者大量计算确定其节能量,从而确定节能改造方案。但是,该方法工程实施难度大,造成建筑节能改造难实施、效果差等问题,因此制约公共建筑节能改造的进一步推进。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于案例推理法的公共建筑节能改造方案确定方法,可以根据两个建筑的相似度,从而确定公共建筑的节能改造方案,促进公共建筑节能改造的进一步发展。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是一种基于案例推理法的公共建筑节能改造方案确定方法,包括首先,选取目标建筑和案例建筑;其次,选取目标建筑和案例建筑的评价属性;再次,计算目标建筑和案例建筑各评价属性的相似度,然后计算目标建筑和案例建筑之间的相似度;最后,根据目标建筑和案例建筑的相似度结果,确定最相似案例建筑的节能改造方案为目标建筑的节能改造方案。具体的步骤如下:
第一步,选取目标建筑和多个案例建筑,其中目标建筑为需要确定节能改造方案的建筑,每一个案例建筑均为已知节能改造方案的建筑。
第二步,选取目标建筑和案例建筑的评价属性(例如,建筑年代、建筑能耗、建筑面积等),其中文字评价属性可进行模糊化处理,以数字代表其文字属性;
第三步,计算目标建筑和每个案例建筑各评价属性的相似度,评价属性可分为精确值、区间范围两种情况;同一评价属性的相似度计算分三类:精确值和精确值之间的相似度计算、精确值和区间之间的相似度计算、区间和区间之间的相似度计算;其中,精确值和精确值之间的相似度计算可用如下式计算:
Figure RE-GDA0003248338380000021
式中:α,β分别为所有多个案例建筑某一评价属性的下限值和上限值;a是目标建筑该评价属性精确值,b是某一案例建筑该评价属性精确值;
精确值和区间之间的相似度计算可用如下式计算:
Figure RE-GDA0003248338380000022
式中:a是目标建筑评价属性精确值,[b1,b2]是某一案例建筑评价属性区间值,α,β分别为所有多个案例建筑某一评价属性的下限值和上限值;
区间和区间之间的相似度计算中,不失一般性的考虑a1≤b1的情况,因而上式的积分只与a2的取值范围有关,考虑a2的三种取值范围:a2≤b1,b1≤a2≤b2和b2≤a2三种情况。当a2≤b1时,计算公式如下:
Figure RE-GDA0003248338380000023
当b1≤a2≤b2时,计算公式如下:
Figure RE-GDA0003248338380000024
当b2≤a2时的情况,计算公式如下:
Figure RE-GDA0003248338380000031
式中:[a1,a2]是目标建筑该评价属性区间值,[b1,b2]是某一案例建筑评价属性区间值;α,β分别为所有多个案例建筑某一评价属性的下限值和上限值;
利用最近邻法(KNN)确定目标建筑与某一案例建筑之间的相似度。KNN 法是通过计算目标建筑与案例建筑不同评价属性之间的欧式距离进行相似度计算。
Figure RE-GDA0003248338380000032
式中:SIM是目标建筑与案例建筑相似度,其值越大说明两建筑越相似;wi为案例第i个评价属性的权重,可取1/i;sim(x,y)为目标建筑与案例建筑第i个评价属性之间的相似度,取上述所述的精确值和精确值之间的相似度、精确值和区间之间的相似度、区间和区间之间的相似度。
第四步,根据目标建筑与所有案例建筑之间的相似度,确定与其中一个目标建筑最相似的建筑即相似度最大的,并选取此案例建筑的节能改造方案为目标建筑节能改造方案。
本发明的有益效果是:(1)可准确确定公共建筑节能改造方案;(2)可确定不同地域、不同类型、不同使用率公共节能改造方案;(3)操作简单,适用性较强。
附图说明
图1是建筑及空调系统基本信息;
图2是案例推理所选取的评价属性;
图3是案例建筑和目标建筑相似度。
具体实施方式
以下所述内容仅为本发明较佳的实施例,并不因此而限定本发明保护的范围。
本发明所提出来的一种基于案例推理法的公共建筑节能改造方案确定方法,实现了较为准确的确定公共建筑节能改造方案。下面结合附图对本发明的指导实施过程作进一步详细描述,但本发明并不限于以下实施例。
实施例1
(1)以不同气候区的七栋酒店建筑为对象,前六栋酒店建筑为案例建筑,第七栋建筑为目标建筑进行案例推理分析,其建筑及系统信息如图1所示。
(2)选取如图2所示的属性为目标建筑和案例建筑的评价属性,包括基本信息和能耗信息两类。将建筑所处气候区、冷热源形式进行模糊化处理,规定严寒地区为1,寒冷地区为2,夏热冬冷地区为3,夏热冬暖地区为4,温和地区为 5。规定地源热泵为1,冷水机组+锅炉为2,冷水机组+市政为3。
(3)根据精确值与精确值计算公式,可以计算得到案例建筑和目标建筑相似度,如图1所示。BLDG-6和BLDG-7的相似度最高,为0.71;BLDG-2和BLDG-7 的相似度最低,为0.27。因此,BLDG-7建筑进行管控技术方案选择的时候可实施利用BLDG-6的节能改造方案。
本发明的实施实例可有效确定建筑适宜的节能改造方案,并且操作简单。

Claims (2)

1.一种基于案例推理法的公共建筑节能改造方案确定方法,其特征在于,包括首先,选取目标建筑和案例建筑;其次,选取目标建筑和案例建筑的评价属性;再次,计算目标建筑和案例建筑各评价属性的相似度,然后计算目标建筑和案例建筑之间的相似度;最后,根据目标建筑和案例建筑的相似度结果,确定最相似案例建筑的节能改造方案为目标建筑的节能改造方案;具体的步骤如下:
第一步,选取目标建筑和多个案例建筑,其中目标建筑为需要确定节能改造方案的建筑,每一个案例建筑均为已知节能改造方案的建筑;
第二步,选取目标建筑和案例建筑的评价属性(例如,建筑年代、建筑能耗、建筑面积等),其中文字评价属性可进行模糊化处理,以数字代表其文字属性;
第三步,计算目标建筑和每个案例建筑各评价属性的相似度,评价属性可分为精确值、区间范围两种情况;同一评价属性的相似度计算分三类:精确值和精确值之间的相似度计算、精确值和区间之间的相似度计算、区间和区间之间的相似度计算;其中,精确值和精确值之间的相似度计算可用如下式计算:
Figure FDA0003066880930000011
式中:α,β分别为所有多个案例建筑某一评价属性的下限值和上限值;a是目标建筑该评价属性精确值,b是某一案例建筑该评价属性精确值;
精确值和区间之间的相似度计算可用如下式计算:
Figure FDA0003066880930000012
式中:a是目标建筑评价属性精确值,[b1,b2]是某一案例建筑评价属性区间值,α,β分别为所有多个案例建筑某一评价属性的下限值和上限值;
区间和区间之间的相似度计算中,不失一般性的考虑a1≤b1的情况,因而上式的积分只与a2的取值范围有关,考虑a2的三种取值范围:a2≤b1,b1≤a2≤b2和b2≤a2三种情况。当a2≤b1时,计算公式如下:
Figure FDA0003066880930000021
当b1≤a2≤b2时,计算公式如下:
Figure FDA0003066880930000022
当b2≤a2时的情况,计算公式如下:
Figure FDA0003066880930000023
式中:[a1,a2]是目标建筑该评价属性区间值,[b1,b2]是某一案例建筑评价属性区间值;α,β分别为所有多个案例建筑某一评价属性的下限值和上限值;
利用最近邻法(KNN)确定目标建筑与某一案例建筑之间的相似度。KNN法是通过计算目标建筑与案例建筑不同评价属性之间的欧式距离进行相似度计算。
Figure FDA0003066880930000024
式中:SIM是目标建筑与案例建筑相似度,其值越大说明两建筑越相似;wi为案例第i个评价属性的权重,可取1/i;sim(x,y)为目标建筑与案例建筑第i个评价属性之间的相似度,为精确值和精确值之间的相似度、精确值和区间之间的相似度、区间和区间之间的相似度;
第四步,根据目标建筑与所有案例建筑之间的相似度,确定与其中一个目标建筑最相似的建筑即相似度最大的,并选取此案例建筑的节能改造方案为目标建筑节能改造方案。
2.按照权利要求1所述的一种基于案例推理法的公共建筑节能改造技术可确定不同地域、不同类型、不同使用率公共节能改造方案,可有效确定建筑适宜的节能改造方案,提升公共建筑运行能效。
CN202110531847.2A 2021-05-14 2021-05-14 一种基于案例推理法的公共建筑节能改造方案确定方法 Active CN113506192B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110531847.2A CN113506192B (zh) 2021-05-14 2021-05-14 一种基于案例推理法的公共建筑节能改造方案确定方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110531847.2A CN113506192B (zh) 2021-05-14 2021-05-14 一种基于案例推理法的公共建筑节能改造方案确定方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113506192A true CN113506192A (zh) 2021-10-15
CN113506192B CN113506192B (zh) 2024-04-16

Family

ID=78008360

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110531847.2A Active CN113506192B (zh) 2021-05-14 2021-05-14 一种基于案例推理法的公共建筑节能改造方案确定方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113506192B (zh)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102324075A (zh) * 2011-10-29 2012-01-18 大连理工大学 一种基于WebGIS的绿色建筑智能化节能评估管理系统
CN104573106A (zh) * 2015-01-30 2015-04-29 浙江大学城市学院 一种基于案例推理技术的城市建设智能审批方法
KR101683401B1 (ko) * 2015-11-24 2016-12-21 연세대학교 산학협력단 동태적 에너지 성능 곡선을 이용한 건축물 에너지 성능 평가 장치 및 방법
CN108804759A (zh) * 2018-05-03 2018-11-13 上海大学 一种基于案例推理的工程产品设计方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102324075A (zh) * 2011-10-29 2012-01-18 大连理工大学 一种基于WebGIS的绿色建筑智能化节能评估管理系统
CN104573106A (zh) * 2015-01-30 2015-04-29 浙江大学城市学院 一种基于案例推理技术的城市建设智能审批方法
KR101683401B1 (ko) * 2015-11-24 2016-12-21 연세대학교 산학협력단 동태적 에너지 성능 곡선을 이용한 건축물 에너지 성능 평가 장치 및 방법
CN108804759A (zh) * 2018-05-03 2018-11-13 上海大学 一种基于案例推理的工程产品设计方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李骥;刘洋;王选;肖龙;乔镖;冯晓梅;: "青岛市公共建筑节能改造方法体系研究与推广", 建筑技术, no. 06, 15 June 2020 (2020-06-15) *
潘梦真;虢成功;袁永福;: "旧工业建筑改造项目火灾事故应急决策研究", 消防科学与技术, no. 06, 15 June 2020 (2020-06-15) *

Also Published As

Publication number Publication date
CN113506192B (zh) 2024-04-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Tian et al. Predictive model of energy consumption for office building by using improved GWO-BP
CN113297660A (zh) 一种基于多目标的建筑方案阶段节能优化设计模式构建方法
CN112329338B (zh) 基于鱼群优化bp神经网络的冷源系统控制方法及装置
CN109508743B (zh) 一种基于knn改进算法的照明插座能耗异常数据的修复方法
CN115542824B (zh) 一种基于能耗管控的中央空调机组控制方法及系统
CN113028596B (zh) 一种空调系统能耗评估诊断方法及系统
CN103440525A (zh) 基于Vague值相似度量改进算法的城市湖库水华应急治理多目标多层次决策方法
CN112329813B (zh) 一种能耗预测用特征提取方法及系统
CN112712268A (zh) 一种海绵城市优化布局与综合效益评价方法
CN114580772A (zh) 一种采用数字模拟进行节能建筑设计的综合方法及其系统
CN110097217A (zh) 一种基于等效rc模型的建筑动态室温预测方法
CN116642262B (zh) 一种工业空调热量回收的智能管理方法及系统
CN113506192B (zh) 一种基于案例推理法的公共建筑节能改造方案确定方法
CN113432247A (zh) 基于图神经网络的冷水机组能耗预测方法、系统及存储介质
CN116680982A (zh) 地源-空气源热泵复合系统机组最佳容量确定方法及系统
CN112365176A (zh) 一种节能分析气象年计算方法、系统、装置和存储介质
CN111126863A (zh) 公共机构被动式能源与主动式能源供应评价体系及方法
CN109409604B (zh) 一种基于遗传算法-支持向量机的冷负荷预测方法
CN111473480A (zh) 一种基于决策树分类的中央空调节能控制方法
CN206338979U (zh) 一种地源热泵地温监测装置
CN115222227A (zh) 一种基于数据库的碳排放量确定方法、系统、介质及设备
Xiong et al. Evaluation method for energy saving effect of passive ultra low energy consumption buildings based on fuzzy grey clustering method
CN113221315A (zh) 构建海水源热泵系统机组设计选型方法及系统
CN112801467A (zh) 一种水生态空间旅游开发潜力评价方法
CN113506191B (zh) 一种基于熵权法copars模型的公共建筑节能改造技术决策方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant