CN114429285A - 一种节能量计算方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种节能量计算方法、装置、电子设备及存储介质。该方法通过获取目标设备的多个历史数据项，其中，所述目标设备用于对室内温度进行调节；根据所述历史数据项和目标日期数据项的关系，将所述多个历史数据项划分为至少两个等级的样本集；根据预设规则从所述至少两个等级的样本集中选择一个样本集作为目标样本集，根据所述目标样本集计算能耗基准值；根据所述能耗基准值和所述目标设备在目标日期的能耗数值计算目标节能量。通过本发明的技术方案，可准确地确定能耗基准值进而可实时准确地计算日节能量，以便及时了解到节能效果。

Description

一种节能量计算方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及能耗管控技术领域，尤其涉及一种节能量计算方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
随着社会经济突飞猛进的发展势态，各个领域中的节能减排工作越来越受重视。对设备能耗准确计算并进行有效的节能降耗举措，有利于提高设备寿命，并降低环境污染。因此，对设备节能量的准确计算尤为重要。
现有技术中，通常以去年或多年同期能耗为基准，或者选取与设备目标日期运行工况相同或相似工况下的历史能耗为基准，和目标日期的设备能耗进行对比。然而，计算设备整月的节能量不利于实时了解节能效果，且通常仅考虑了室外温度对空调系统能耗的影响，对节能量的计算准确性较低。
发明内容
本发明实施例提供一种节能量计算方法、装置、电子设备及存储介质，以实现对节能量及时准确的计算。
第一方面，本发明实施例提供了一种节能量计算方法，包括：
获取目标设备的多个历史数据项，其中，所述目标设备用于对室内温度进行调节，每个历史数据项包含所述目标设备历史运行过程中采集的单日的数据；
根据所述历史数据项和目标日期数据项的关系，将所述多个历史数据项划分为至少两个等级的样本集；
根据预设规则从所述至少两个等级的样本集中选择一个样本集作为目标样本集，根据所述目标样本集计算能耗基准值；
根据所述能耗基准值和所述目标设备在目标日期的能耗数值计算目标节能量。
第二方面，本发明实施例还提供了一种节能量计算装置，包括：
数据项获取模块，用于获取目标设备的多个历史数据项，其中，所述目标设备用于对室内温度进行调节，每个历史数据项包含所述目标设备历史运行过程中采集的单日的数据；
样本集分类模块，用于根据所述历史数据项和目标日期数据项的关系，将所述多个历史数据项划分为至少两个等级的样本集；
能耗基准值计算模块，用于根据预设规则从所述至少两个等级的样本集中选择一个样本集作为目标样本集，根据所述目标样本集计算能耗基准值；
节能量计算模块，用于根据所述能耗基准值和所述目标设备在目标日期的能耗数值计算目标节能量。
第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的节能量计算方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的节能量计算方法。
本发明实施例公开了一种节能量计算方法，通过获取目标设备的多个历史数据项，其中，所述目标设备用于对室内温度进行调节。根据所述历史数据项和目标日期数据项的关系，将所述多个历史数据项划分为至少两个等级的样本集。根据预设规则从所述至少两个等级的样本集中选择一个样本集作为目标样本集，根据所述目标样本集计算能耗基准值。根据所述能耗基准值和所述目标设备在目标日期的能耗数值计算目标节能量。本发明实施例通过采用上述技术方案，根据目标设备的多日的历史数据项分别与目标日期数据项的关系将多个历史数据项划分为多个等级的样本集，再根据预设规则从中进行进一步地筛选，可准确地确定能耗基准值进而可实时准确地计算日节能量，以便及时了解到节能效果。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种节能量计算方法的流程图；
图2为本发明实施例二提供的另一种节能量计算方法的流程图；
图3为本发明实施例三提供的一种节能量计算装置的结构示意图；
图4是本发明实施例四中提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的的流程图，本实施例可适用于计算建筑节能改造后空调系统节能量的场景，该方法可以由装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式来实现。该装置可配置于终端设备或服务器等电子设备中，该方法具体包括：
S110、获取目标设备的多个历史数据项。
其中，所述目标设备用于对室内温度进行调节，例如可以是空调系统。
示例性的，每个历史数据项包含所述目标设备历史运行过程中采集的单日的数据，也即以天为单位形成各历史数据项。每条数据项中可以包括能耗数值以及下述至少两种项目：室外平均温度、室内平均温度、日期类型和季节类型；其中，所述日期类型包括工作日或非工作日，所述季节类型包括春秋过渡季或夏季。
示例性的，本发明考虑了多种因素的影响。空调系统能耗主要受室外平均温度、室内平均温度、日期类型(工作日/非工作日)、季节类型(春秋过渡季/夏季)的影响。室外平均温度与室内平均温度之差影响通过建筑围护结构向室内传热的多少。日期类型影响人流量及空调系统的运行时长，如对于商业建筑而言，非工作日营业时间更久，空调系统的运行时长也随之加长，非工作日客流更多，也会造成冷负荷的需求增加。相同的室外温度下，考虑到建筑的蓄热作用，空调系统的能耗在春秋过渡季和夏季也是不同的，考虑季节因素可以避免春秋过渡季偶尔一天室外温度过高或夏季偶尔一天室外温度较低带来的影响。需要说明的是，现有技术中通常仅选取室外温度作为样本选取的相关依据，在此基础上，能耗样本的选取以及节能量的计算准确度较低。而本申请选取了多种因素作为样本集确定的依据，突破了现有技术中能耗计算的关键点和难点，大大提高了能耗样本集选取的准确性和合理性。
S120、根据所述历史数据项和目标日期数据项的关系，将所述多个历史数据项划分为至少两个等级的样本集。
其中，所使用的历史数据项可以是设备所能够获取的全部数据，也可以是相关人员自行设定的指定日期或指定时间段的数据。
具体的，可以将与目标日期数据项中数据更加相似的样本预设为最高等级的样本集，相似度较低的样本预设为中间等级的样本集，相似度最低的样本预设为最低等级的样本集。所述划分依据可以按照出厂预设的方式进行，也可以由相关人员根据具体场景进行设定和更改。示例性的，所述划分依据可以由工作人员根据不同地域，不同气候区等环境自行预设。
S130、根据预设规则从所述至少两个等级的样本集中选择一个样本集作为目标样本集，根据所述目标样本集计算能耗基准值。
其中，可以通过计算目标样本集的均值或中位数等，将其作为能耗基准值。
具体的，当样本集个数满足预设阈值时，尽量选取更高等级的样本集作为目标样本集，这样选取的样本集在质量和数目上均可以满足获取准确能耗基准值的需求，有助于用户及时了解节能量和节能效果。
S140、根据所述能耗基准值和所述目标设备在目标日期的能耗数值计算目标节能量。
其中，所述能耗基准值和目标日期的当日能耗之差可以为当日节能量，也即目标节能量。
具体的，本发明中的节能量计算方法可以用于计算同一设备在改造之后相比较改造之前的一天的节约能耗量，也可以用于计算不同设备较于市场常规设备的节约能耗值。本发明选取了较多合理因素进行比较，有利于用户或相关人员及时获取准确的节能量，提升用户体验。
本发明实施例公开了一种节能量计算方法，通过获取目标设备的多个历史数据项，其中，所述目标设备用于对室内温度进行调节。根据所述历史数据项和目标日期数据项的关系，将所述多个历史数据项划分为至少两个等级的样本集。根据预设规则从所述至少两个等级的样本集中选择一个样本集作为目标样本集，根据所述目标样本集计算能耗基准值。根据所述能耗基准值和所述目标设备在目标日期的能耗数值计算目标节能量。本发明实施例通过采用上述技术方案，根据目标设备的多日的历史数据项分别与目标日期数据项的关系将多个历史数据项划分为多个等级的样本集，再根据预设规则从中进行进一步地筛选，可准确地确定能耗基准值进而可实时准确地计算日节能量，以便及时了解到节能效果。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的方法流程图，本实施例在上述各实施例的基础上进一步进行了优化，给出了“样本集等级划分方式”和“确定目标样本集”的实现方式，具体包括如下步骤：
S210、获取目标设备的多个历史数据项。
其中，所述目标设备用于对室内温度进行调节，每个历史数据项包含所述目标设备历史运行过程中采集的单日的数据。
具体的，每条数据项中包括能耗数值、室外平均温度、室内平均温度、日期类型和季节类型；其中，所述日期类型包括工作日或非工作日，所述季节类型包括春秋过渡季或夏季。
S220、基于数据项内包含的各项目确定各历史数据项分别与目标日期数据项的相似度等级；根据所述相似度等级将所述多个历史数据划分为至少两个等级的样本集。
在上述实施例的基础上，可选的，通过以下方式确定当前历史数据项与目标日期数据项的相似度等级，包括：若当前历史数据项与目标日期数据项满足第一预设条件，则确定相似度等级为第一等级，其中，所述第一预设条件包括室外平均温度的差值处于第一预设范围内、日期类型一致、室内平均温度的差值处于第二预设范围内、且季节类型一致；若当前历史数据项与目标日期数据项满足第二预设条件，则确定相似度等级为第二等级，其中，所述第二预设条件包括室外平均温度的差值处于所述第一预设范围内、日期类型一致、室内平均温度的差值处于第三预设范围内、且季节类型一致，所述第三预设范围大于所述第二预设范围；若当前历史数据项与目标日期数据项满足第三预设条件，则确定相似度等级为第三等级，其中，所述第三预设条件包括室外平均温度的差值处于所述第一预设范围内、日期类型一致、室内平均温度的差值处于所述第三预设范围内；若当前历史数据项与目标日期数据项不满足所述第一预设条件、所述第二预设条件和所述第三预设条件，则确定相似度等级为第四等级。
可选的，本发明中的第一预设范围可以是[-1,+1]℃范围内，第二预设范围可以是[-1,+1]℃范围内，第三预设范围可以是[-5,+1]℃范围内。
可选的，样本集的等级与相似度等级一致。
可以得到的是，本发明选取了室外平均温度、室内平均温度、日期类型和季节类型四个特征，分别对比每个特征和当日特征进行对比，获取和目标日期特征最相似的样本作为第一等级的样本集，将与目标日期特征较为相似的样本作为第二等级的样本集，将与目标日期特征相似度较低的样本作为第三等级的样本集，将与目标日期特征相似度最低的样本作为第四等级的样本集。本发明实施例通过将样本和当日的多个有效特征进行对比，选取出合理性较高的样本，提高了节能量计算的准确性。
S230、根据预设规则从所述至少两个等级的样本集中选择一个样本集作为目标样本集，计算所述目标样本集中的各数据项中的能耗数值的平均值，作为能耗基准值。
可选的，所述根据预设规则从所述至少两个等级的样本集中选择一个样本集作为目标样本集，包括：根据第一预设规则从第一等级、第二等级以及第三等级的样本集中选择一个样本集作为目标样本集。这样设置的原因在于，第四等级的样本集与目标日期数据项相似度最低，可以剔除。
可选的，所述根据预设规则从第一等级、第二等级以及第三等级的样本集中选择一个样本集作为目标样本集，包括：当第一等级样本集中的数据项条数大于或等于预设数目时，将所述第一等级样本集作为所述目标样本集；当所述第一等级样本集中的数据项条数小于所述预设数目，第二等级样本集中的数据项条数大于或等于所述预设数目时，将所述第二等级样本集作为所述目标样本集；当所述第二等级样本集中的数据项条数小于所述预设数目时，将第三等级样本集作为所述目标样本集。其中，预设数目可以根据实际情况设置，例如可以是3。
可以得到的是，本发明实施例中当样本集个数满足预设阈值时，尽量选取更高等级的样本集作为目标样本集，这样选取的样本集在质量和数目上均可以满足获取准确能耗基准值的需求，有助于用户及时了解节能量和节能效果。
S240、计算所述能耗基准值和所述目标设备目标日期能耗数目的差值，作为目标节能量。
本发明实施例公开了一种节能量计算方法，通过获取用于对室内温度进行调节的目标设备的多个历史数据项，根据历史数据项和目标日期数据项中各项目的之间的相似度关系，将多个历史数据项划分为四个等级的样本集，从其中相似度较高的三个等级的样本集中依据样本集中的样本数量选择一个样本集作为目标样本集，根据目标样本集计算能耗基准值，最后根据能耗基准值和目标设备在目标日期的能耗数值计算目标节能量，考虑了较多的因素对空调系统能耗的影响，对节能量的准确度进行了等级评价，可实时计算日节能量，以便及时了解到节能效果。
实施例三
图4是本发明实施例四提供的一种节能量计算装置的结构示意图，该装置可执行本发明任意实施例所提供的节能量计算方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果，本实施例可适用于计算建筑节能改造后空调系统节能量的环境中。该装置包括：数据项获取模块310、样本集分类模块320、能耗基准值计算模块330、节能量计算模块340。
数据项获取模块310，用于获取目标设备的多个历史数据项，其中，所述目标设备用于对室内温度进行调节，每个历史数据项包含所述目标设备历史运行过程中采集的单日的数据。
样本集分类模块320，用于根据所述历史数据项和目标日期数据项的关系，将所述多个历史数据项划分为至少两个等级的样本集。
能耗基准值计算模块330，用于根据预设规则从所述至少两个等级的样本集中选择一个样本集作为目标样本集，根据所述目标样本集计算能耗基准值。
节能量计算模块340，用于根据所述能耗基准值和所述目标设备在目标日期的能耗数值计算目标节能量。
本发明实施例公开了一种节能量计算装置，通过获取目标设备的多个历史数据项，其中，所述目标设备用于对室内温度进行调节。根据所述历史数据项和目标日期数据项的关系，将所述多个历史数据项划分为至少两个等级的样本集。根据预设规则从所述至少两个等级的样本集中选择一个样本集作为目标样本集，根据所述目标样本集计算能耗基准值。根据所述能耗基准值和所述目标设备在目标日期的能耗数值计算目标节能量。本发明实施例通过采用上述技术方案，根据目标设备的多日的历史数据项分别与目标日期数据项的关系将多个历史数据项划分为多个等级的样本集，再根据预设规则从中进行进一步地筛选，可准确地确定能耗基准值进而可实时准确地计算日节能量，以便及时了解到节能效果。
进一步的，每条数据项中包括能耗数值以及下述至少两种项目：室外平均温度、室内平均温度、日期类型和季节类型。
其中，所述日期类型包括工作日或非工作日，所述季节类型包括春秋过渡季或夏季。
进一步的，所述样本集分类模块320，包括：
等级确定单元，用于基于数据项内包含的各项目确定各历史数据项分别与目标日期数据项的相似度等级；
等级划分单元，用于根据所述相似度等级将所述多个历史数据划分为至少两个等级的样本集。
进一步的，所述等级确定单元，包括：
第一等级确定组件，用于若当前历史数据项与目标日期数据项满足第一预设条件，则确定相似度等级为第一等级，其中，所述第一预设条件包括室外平均温度的差值处于第一预设范围内、日期类型一致、室内平均温度的差值处于第二预设范围内、且季节类型一致；
第二等级确定组件，用于若当前历史数据项与目标日期数据项满足第二预设条件，则确定相似度等级为第二等级，其中，所述第二预设条件包括室外平均温度的差值处于所述第一预设范围内、日期类型一致、室内平均温度的差值处于第三预设范围内、且季节类型一致，所述第三预设范围大于所述第二预设范围；
第三等级确定组件，用于若当前历史数据项与目标日期数据项满足第三预设条件，则确定相似度等级为第三等级，其中，所述第三预设条件包括室外平均温度的差值处于所述第一预设范围内、日期类型一致、室内平均温度的差值处于所述第三预设范围内；
第四等级确定组件，用于若当前历史数据项与目标日期数据项不满足所述第一预设条件、所述第二预设条件和所述第三预设条件，则确定相似度等级为第四等级。
进一步的，样本集的等级与相似度等级一致；所述根据预设规则从所述至少两个等级的样本集中选择一个样本集作为目标样本集，包括：根据第一预设规则从第一等级、第二等级以及第三等级的样本集中选择一个样本集作为目标样本集。
进一步的，所述根据预设规则从第一等级、第二等级以及第三等级的样本集中选择一个样本集作为目标样本集，包括：当第一等级样本集中的数据项条数大于或等于预设数目时，将所述第一等级样本集作为所述目标样本集；当所述第一等级样本集中的数据项条数小于所述预设数目，第二等级样本集中的数据项条数大于或等于所述预设数目时，将所述第二等级样本集作为所述目标样本集；当所述第二等级样本集中的数据项条数小于所述预设数目时，将第三等级样本集作为所述目标样本集。
其中，所述根据所述目标样本集计算能耗基准值，包括：计算所述目标样本集中的各数据项中的能耗数值的平均值，作为能耗基准值。
进一步的，所述节能量计算模块340，包括：
差值计算单元，用于计算所述能耗基准值和所述目标设备目标日期能耗数目的差值，作为目标节能量。
实施例四
图4为本发明实施例五提供的一种电子设备的结构示意图。图4示出了适于用来实现本发明实施方式的电子设备412的框图。图4显示的电子设备412仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，电子设备412以通用计算设备的形式表现，并具有通过拍照、截图等保存图片以及翻译功能。电子设备412的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器416，存储装置428，连接不同系统组件(包括存储装置428和处理器416)的总线418。
总线418表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
电子设备412典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被电子设备412访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
存储装置428可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)430和/或高速缓存存储器432。电子设备412可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统434可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图4中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM，DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线418相连。存储装置428可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块442的程序440，可以存储在例如存储装置428中，这样的程序模块442包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块442通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
电子设备412也可以与一个或多个外部设备414(例如键盘、指向设备、摄像头、显示器424等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备412交互的设备通信，和/或与使得该电子设备412能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口422进行。并且，电子设备412还可以通过网络适配器420与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器420通过总线418与电子设备412的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备412使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理器416通过运行存储在存储装置428中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明上述实施例所提供的节能量计算方法。
实施例五
本发明实施例五还提供一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种节能量计算方法，该方法包括：
获取目标设备的多个历史数据项，其中，所述目标设备用于对室内温度进行调节；
根据所述历史数据项和目标日期数据项的关系，将所述多个历史数据项划分为至少两个等级的样本集；
根据预设规则从所述至少两个等级的样本集中选择一个样本集作为目标样本集，根据所述目标样本集计算能耗基准值；
根据所述能耗基准值和所述目标设备在目标日期的能耗数值计算目标节能量。
当然,本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质,其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的节能量计算方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，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)执行本发明各个实施例所述的节能量计算方法。
值得注意的是，上述搜索装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种节能量计算方法，其特征在于，包括：
获取目标设备的多个历史数据项，其中，所述目标设备用于对室内温度进行调节，每个历史数据项包含所述目标设备历史运行过程中采集的单日的数据；
根据所述历史数据项和目标日期数据项的关系，将所述多个历史数据项划分为至少两个等级的样本集；
根据预设规则从所述至少两个等级的样本集中选择一个样本集作为目标样本集，根据所述目标样本集计算能耗基准值；
根据所述能耗基准值和所述目标设备在目标日期的能耗数值计算目标节能量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，每条数据项中包括能耗数值以及下述至少两种项目：室外平均温度、室内平均温度、日期类型和季节类型；
其中，所述日期类型包括工作日或非工作日，所述季节类型包括春秋过渡季或夏季。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述历史数据项和目标日期数据项的关系，将所述历史数据划分为至少两个等级的样本集，包括：
基于数据项内包含的各项目确定各历史数据项分别与目标日期数据项的相似度等级；
根据所述相似度等级将所述多个历史数据划分为至少两个等级的样本集。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过以下方式确定当前历史数据项与目标日期数据项的相似度等级，包括：
若当前历史数据项与目标日期数据项满足第一预设条件，则确定相似度等级为第一等级，其中，所述第一预设条件包括室外平均温度的差值处于第一预设范围内、日期类型一致、室内平均温度的差值处于第二预设范围内、且季节类型一致；
若当前历史数据项与目标日期数据项满足第二预设条件，则确定相似度等级为第二等级，其中，所述第二预设条件包括室外平均温度的差值处于所述第一预设范围内、日期类型一致、室内平均温度的差值处于第三预设范围内、且季节类型一致，所述第三预设范围大于所述第二预设范围；
若当前历史数据项与目标日期数据项满足第三预设条件，则确定相似度等级为第三等级，其中，所述第三预设条件包括室外平均温度的差值处于所述第一预设范围内、日期类型一致、室内平均温度的差值处于所述第三预设范围内；
若当前历史数据项与目标日期数据项不满足所述第一预设条件、所述第二预设条件和所述第三预设条件，则确定相似度等级为第四等级。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，样本集的等级与相似度等级一致；所述根据预设规则从所述至少两个等级的样本集中选择一个样本集作为目标样本集，包括：
根据第一预设规则从第一等级、第二等级以及第三等级的样本集中选择一个样本集作为目标样本集。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据预设规则从第一等级、第二等级以及第三等级的样本集中选择一个样本集作为目标样本集，包括：
当第一等级样本集中的数据项条数大于或等于预设数目时，将所述第一等级样本集作为所述目标样本集；
当所述第一等级样本集中的数据项条数小于所述预设数目，第二等级样本集中的数据项条数大于或等于所述预设数目时，将所述第二等级样本集作为所述目标样本集；
当所述第二等级样本集中的数据项条数小于所述预设数目时，将第三等级样本集作为所述目标样本集；
其中，所述根据所述目标样本集计算能耗基准值，包括：
计算所述目标样本集中的各数据项中的能耗数值的平均值，作为能耗基准值。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述能耗基准值和所述目标设备目标日期的能耗数目计算目标节能量，包括：
计算所述能耗基准值和所述目标设备目标日期能耗数目的差值，作为目标节能量。
8.一种节能量计算装置，其特征在于，包括：
数据项获取模块，用于获取目标设备的多个历史数据项，其中，所述目标设备用于对室内温度进行调节，每个历史数据项包含所述目标设备历史运行过程中采集的单日的数据；
样本集分类模块，用于根据所述历史数据项和目标日期数据项的关系，将所述多个历史数据项划分为至少两个等级的样本集；
能耗基准值计算模块，用于根据预设规则从所述至少两个等级的样本集中选择一个样本集作为目标样本集，根据所述目标样本集计算能耗基准值；
节能量计算模块，用于根据所述能耗基准值和所述目标设备在目标日期的能耗数值计算目标节能量。
9.一种电子设备，其特征在于，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储器，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的节能量计算方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一所述的节能量计算方法。
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Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010071501A (ja) * 2008-09-17 2010-04-02 Hitachi Appliances Inc 空気調和機
US20160335730A1 (en) * 2015-05-15 2016-11-17 Michael R. Loeb System and method to dynamically allocate energy savings amounts for remote energy efficient light fixture networks
JP2016218656A (ja) * 2015-05-19 2016-12-22 アズビル株式会社 省エネルギー効果試算装置および方法
CN108427840A (zh) * 2018-03-09 2018-08-21 捷通智慧科技股份有限公司 基于基准能效预测的数据中心空调系统节能量计算方法
JP2018206291A (ja) * 2017-06-09 2018-12-27 アズビル株式会社 省エネルギー効果算出装置および方法
CN110738380A (zh) * 2018-07-18 2020-01-31 浙江盾安节能科技有限公司 热负荷控制方法、装置及系统
CN112365030A (zh) * 2020-10-21 2021-02-12 深圳市紫衡技术有限公司 建筑能耗管理方法、系统、电子设备及计算机存储介质
CN113468157A (zh) * 2021-07-12 2021-10-01 博锐尚格科技股份有限公司 一种基于能耗分析的相似建筑挑选方法和装置

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010071501A (ja) * 2008-09-17 2010-04-02 Hitachi Appliances Inc 空気調和機
US20160335730A1 (en) * 2015-05-15 2016-11-17 Michael R. Loeb System and method to dynamically allocate energy savings amounts for remote energy efficient light fixture networks
JP2016218656A (ja) * 2015-05-19 2016-12-22 アズビル株式会社 省エネルギー効果試算装置および方法
JP2018206291A (ja) * 2017-06-09 2018-12-27 アズビル株式会社 省エネルギー効果算出装置および方法
CN108427840A (zh) * 2018-03-09 2018-08-21 捷通智慧科技股份有限公司 基于基准能效预测的数据中心空调系统节能量计算方法
CN110738380A (zh) * 2018-07-18 2020-01-31 浙江盾安节能科技有限公司 热负荷控制方法、装置及系统
CN112365030A (zh) * 2020-10-21 2021-02-12 深圳市紫衡技术有限公司 建筑能耗管理方法、系统、电子设备及计算机存储介质
CN113468157A (zh) * 2021-07-12 2021-10-01 博锐尚格科技股份有限公司 一种基于能耗分析的相似建筑挑选方法和装置

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
卜震;王安光;蒋友娣;: "既有建筑节能改造中部分建筑功能改变的节能量计算", 暖通空调, no. 11, 15 November 2015 (2015-11-15), pages 41 - 45 *
昂超;: "基于相似日法的空调系统节能改造节能量计算方法", 暖通空调, no. 08, 15 August 2016 (2016-08-15), pages 93 - 96 *

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