CN115766280A - 一种建筑数据分析方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及建筑数据分析领域，公开了一种建筑数据分析方法及系统，通过周期性的向数据处理中心上传采集到的能耗数据，在上传过程中需要遵循相关的通信规约，并按照一定的规则对数据进行打包、上传，提高了数据上传的私密性，实现了能耗数据的加密传输，同时数据处理中心通过对能耗数据分析预测，不仅能够帮助管理人员合理安排用电系统的运行方式，还对改善环境、缓解能源紧张等具有重要的意义。
Description
技术领域
本发明涉及建筑数据分析领域，具体涉及一种建筑数据分析方法及系统。
背景技术
由于人口增长，建筑功能需求的增多，建筑物用能在急剧增加，在我国，建筑能耗约占总能耗的21.11％，建筑碳排放占全国碳排放的19.5％，而在所有的建筑中，高能耗建筑所占比例却高达95％，建筑具有巨大的节能潜力挖掘建筑节能潜力，实现建筑能源的优化控制与管理，对改善环境、缓解能源紧张等具有重要的意义。
建筑能耗数据分析时，大都是通过对能耗数据的分析对后续能耗的使用进行预测，但是都忽略了数据的可靠性尤为重要，其中，数据的采集和上传环节是获得可靠性数据最重要的环节，通过真实的能耗数据，可以合理进行建筑节能的详细规划和科学部署。
而且现在电量表的数据都是通过数据采集终端进行采集，如何提高数据采集终端向数据处理中心上传数据的私密性，是目前急需解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种建筑数据分析方法及系统，解决上述提到的问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
一种建筑数据分析方法，所述方法包括如下步骤：
步骤S1、根据仪表地址列表，建筑能耗数据采集终端循环采集仪表数据；
步骤S2、将采集到的数据保存到系统数据库中；
步骤S3、能耗数据采集终端向数据处理中心上传采集到的数据；
步骤S4、对采集到的用电能耗数据进行归纳、处理和分析；
步骤S5、将分析出的结果通过静态表格或动态图表的形式来对真实的能耗数据进行显示。
作为本发明方案的进一步描述，所述步骤S1中建筑能耗包括照明插座用电、空调用电、动力用电和特殊用电四大分项，且每个分项都有对应的编码；
照明插座用电：包括室内照明用电量、办公设备插座用电量、走廊和应急照明用电量和室外景观照明用电量；
空调用电：包括冷热站的用电量、空调末端的用电量和分散空调的用电量；
动力用电：包括电梯用电量、水泵用电量、通风机用电量和电热水器用电量；
特殊用电：包括信息中心用电量、厨房餐厅用电量、洗衣房用电量、健身房用电量、游泳池或其它特殊用电。
通过上述技术方案，本发明将建筑能耗数据分为四大分项，便于系统数据库对能耗数据进行分类存储，也为数据分析提供了便利。
作为本发明方案的进一步描述，所述步骤S1能耗数据采集的具体方法为：
步骤S11、建筑能耗数据采集终端通过一个交换机连接多个采集模块；
步骤S12、对每个采集模块上都赋予相对应的IP地址，而且每个模块都可以对多个电能表进行采集；
步骤S13、每个电能表都有与自己相对应的出厂表号，根据数据格式向每个采集模块发送不同的表号和相对应的控制码；
步骤S14、在接收到控制命令后，电能表将数据发送到采集模块，数据在通过交换机后，存储到系统数据库中。
通过上述技术方案，本发明通过数据采集终端实现对能耗数据的采集，并且通过对每个采集模块赋予IP地址，采集时根据每个电能表的标号和控制码进行采集，方便对数据进行追溯。
作为本发明方案的进一步描述，所述系统数据库中数据的存储形式是表格的形式，包括：分项能耗存储主表和分项能耗数据存储表；
分项能耗存储主表，主要存储分项编码、电表编码、电表名称；
分项能耗数据存储表，主要存储实时采集的分项值。
通过上述技术分案，本发明通过表格形式对能耗数据进行存储，根据存储分项编码、电表编码、电表名称对应能耗数据一一存储，不仅便于管理员查询，也为数据分析提供便利，提高了数据分析的效率。
作为本发明方案的进一步描述，所述步骤S3中能耗数据上传的具体方法为：
步骤S31、系统每隔一段时间判断一次是否达到数据上传时间，如果已到数据上传时间，数据上传模块从系统数据库读取需要上传的数据并写入到XML文件；
步骤S32、建立与数据处理中心的传输控制协议，传输控制协议成功建立后，数据上传模块向数据处理中心发送存储在本地的数字证书，进而来请求身份认证；
步骤S33、数据处理中心将本地存储的信息与收到的数字证书进行对比，如果它们一致，则生成随机数，并向数据上传模块发送随机数；
步骤S34、数据上传模块采用私钥对随机数进行数字签名，并将其发送到数据处理中心；
步骤S35、数据处理中心使用数字证书来验证数字签名；
步骤S36、认证成功后，数据上传模块把存储四大分项数据的XML文件进行压缩，发送上传打包数据请求帧；
步骤S37、数据处理中心返回上传打包数据请求确认帧。
步骤S38、数据上传模块接收到上传打包数据请求确认帧后，对压缩数据包进行加密，生成MD5签名，上传数据到数据处理中心；
步骤S39、数据处理中心验证MD5签名，解密能耗数据；
步骤S310、数据上传模块上传打包数据完成帧；
步骤S311、数据处理中心验证上传数据的正确性，正确的情况下，返回打包数据完成确认帧；
步骤S312、本次上传数据结束后，数据上传模块进入睡眠状态，到达设定的时间间隔后，会自动开启下次数据上传。
通过上述技术方案，本发明周期性的向数据处理中心上传能耗数据，在上传过程中需要遵循相关的通信规约，并按照一定的规则对数据进行打包、上传，提高了数据上传的私密性，实现了能耗数据的加密传输。
作为本发明方案的进一步描述，所述能耗数据采集终端装有运行监测软件，该软件正常运行状态下，时刻与防死机自启动模块保持通信，而能耗数据采集终端是通过防死机自启动模块对其供电的，如若防死机自启动模块在10s内没有接收到运行监测软件发送过来的命令，则判定系统死机，然后防死机自启动模块将对能耗数据采集终端主机硬启动。
通过上述技术方案，本发明设计的防死机自启动系统，实现了当采集终端因为故障死机、掉电而停机后，会自动触发外部控制模块，在一定时间内自启动装置能够自动对采集终端产生硬启动，进而确保了设备的长期运行，大大增强了采集终端的可靠性。
作为本发明方案的进一步描述，所述步骤S4中用电能耗数据分析的具体过程为：
通过采集模块获取建筑物一段时间的总用电量Q，将总用电量Q的大小与预设的阈值Q1、Q2和Q3进行比较；
若Q∈(-∞，Q1)，则判断建筑物总用电能耗过低，可能出现窃电的情况；
若Q∈[Q1，Q2]，则判断建筑物的总用电能耗正常；
若Q∈(Q3，+∞)，则判断建筑物总用电能耗过高；
若Q∈(Q2，Q3]，则判断建筑物某一分项用电能耗过高。
作为本发明方案的进一步描述，所述用建筑物某一分项用电能耗过高时，分析具体分项用电能耗的具体过程为：通过采集模块获取建筑物的照明插座用电能耗Q照、空调用电能耗Q空、动力用电能耗Q动和特殊用电能耗Q特，将照明插座用电能耗Q照、空调用电能耗Q空、动力用电能耗Q动和特殊用电能耗Q特分别与预设的阈值区间进行比较，若某项用电能耗大于预设的阈值区间最大值，则判断该分项用电能耗过高。
作为本发明方案的进一步描述，所述照明插座用电能耗Q照、空调用电能耗Q空、动力用电能耗Q动和特殊用电能耗Q特中的某项用电能耗属于预设的阈值区间时，通过采集模块获取该分项用电能耗当月用电能耗，将当月用电能耗输入预测分析模型，预测出下个月的用电能耗，然后将预测出的能耗与预设阈值区间比较，若大于预设的阈值区间最大值，则判断该项用电能耗存在用电能耗过大的风险；
所述预测分析模型为己经训练好的BP神经网络训练模型。
通过上述技术方案，本发明通过比较总用电量与预设阈值区间比较，判断总用电量是否能耗过高或是否存在窃电等异常情况发生，此外，若总用电量在预设阈值区间靠近最大值附近，则判断分项用电能耗过高，然后对分项用电逐一与预设阈值区间比较，判断哪个风向用电能耗过高，若分项用电能耗正常，则预测下个月的能耗是否存在用电过高的风险。
一种建筑数据分析系统，包括主控制器、采集模块、通讯模块和数据分析模块；
主控制器：与采集模块、通讯模块和数据分析模块连接，用于控制整个系统运行；
采集模块：与主控制器连接，用于采集建筑内所有的能耗用电量；
通讯模块：与主控制器连接，用于将采集终端采集到的数据上传到数据处理中心；
数据分析模块：与主控制器连接，用于对上传的数据进行分析处理。
有益效果：1、本发明将建筑能耗数据分为四大分项，便于系统数据库对能耗数据进行分类存储，也为数据分析提供了便利；
2、本发明通过表格形式对能耗数据进行存储，根据存储分项编码、电表编码、电表名称对应能耗数据一一存储，不仅便于管理员查询，也为数据分析提供便利，提高了数据分析的效率。
3、本发明周期性的向数据处理中心上传能耗数据，在上传过程中需要遵循相关的通信规约，并按照一定的规则对数据进行打包、上传，提高了数据上传的私密性，实现了能耗数据的加密传输。
4、本发明设计的防死机自启动系统，实现了当采集终端因为故障死机、掉电而停机后，会自动触发外部控制模块，在一定时间内自启动装置能够自动对采集终端产生硬启动，进而确保了设备的长期运行，大大增强了采集终端的可靠性。
5、本发明通过比较总用电量与预设阈值区间比较，判断总用电量是否能耗过高或是否存在窃电等异常情况发生，此外，若总用电量在预设阈值区间靠近最大值附近，则判断分项用电能耗过高，然后对分项用电逐一与预设阈值区间比较，判断哪个风向用电能耗过高，若分项用电能耗正常，则预测下个月的能耗是否存在用电过高的风险。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明提供的建筑数据分析方法部分流程示意图。
具体实施方式
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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示，本发明为一种建筑数据分析方法，所述方法包括如下步骤：
步骤S1、根据仪表地址列表，建筑能耗数据采集终端循环采集仪表数据；
所述步骤S1中建筑能耗包括照明插座用电、空调用电、动力用电和特殊用电四大分项，且每个分项都有对应的编码；
照明插座用电：包括室内照明用电量、办公设备插座用电量、走廊和应急照明用电量和室外景观照明用电量；
空调用电：包括冷热站的用电量、空调末端的用电量和分散空调的用电量；
动力用电：包括电梯用电量、水泵用电量、通风机用电量和电热水器用电量；
特殊用电：包括信息中心用电量、厨房餐厅用电量、洗衣房用电量、健身房用电量、游泳池或其它特殊用电。
所述步骤S1能耗数据采集的具体方法为：
步骤S11、建筑能耗数据采集终端通过一个交换机连接多个采集模块；
所述能耗数据采集终端装有运行监测软件，该软件正常运行状态下，时刻与防死机自启动模块保持通信，而能耗数据采集终端是通过防死机自启动模块对其供电的，如若防死机自启动模块在10s内没有接收到运行监测软件发送过来的命令，则判定系统死机，然后防死机自启动模块将对能耗数据采集终端主机硬启动。
步骤S12、对每个采集模块上都赋予相对应的IP地址，而且每个模块都可以对多个电能表进行采集；
步骤S13、每个电能表都有与自己相对应的出厂表号，根据数据格式向每个采集模块发送不同的表号和相对应的控制码；
步骤S14、在接收到控制命令后，电能表将数据发送到采集模块，数据在通过交换机后，存储到系统数据库中。
步骤S2、将采集到的数据保存到系统数据库中；
所述系统数据库中数据的存储形式是表格的形式，包括：分项能耗存储主表和分项能耗数据存储表；
分项能耗存储主表，主要存储分项编码、电表编码、电表名称；
分项能耗数据存储表，主要存储实时采集的分项值。
步骤S3、能耗数据采集终端向数据处理中心上传采集到的数据；
所述步骤S3中能耗数据上传的具体方法为：
步骤S31、系统每隔一段时间判断一次是否达到数据上传时间，如果已到数据上传时间，数据上传模块从系统数据库读取需要上传的数据并写入到XML文件；
步骤S32、建立与数据处理中心的传输控制协议，传输控制协议成功建立后，数据上传模块向数据处理中心发送存储在本地的数字证书，进而来请求身份认证；
步骤S33、数据处理中心将本地存储的信息与收到的数字证书进行对比，如果它们一致，则生成随机数，并向数据上传模块发送随机数；
步骤S34、数据上传模块采用私钥对随机数进行数字签名，并将其发送到数据处理中心；
步骤S35、数据处理中心使用数字证书来验证数字签名；
步骤S36、认证成功后，数据上传模块把存储四大分项数据的XML文件进行压缩，发送上传打包数据请求帧；
步骤S37、数据处理中心返回上传打包数据请求确认帧。
步骤S38、数据上传模块接收到上传打包数据请求确认帧后，对压缩数据包进行加密，生成MD5签名，上传数据到数据处理中心；
步骤S39、数据处理中心验证MD5签名，解密能耗数据；
步骤S310、数据上传模块上传打包数据完成帧；
步骤S311、数据处理中心验证上传数据的正确性，正确的情况下，返回打包数据完成确认帧；
步骤S312、本次上传数据结束后，数据上传模块进入睡眠状态，到达设定的时间间隔后，会自动开启下次数据上传。
使用时，本发明周期性的向数据处理中心上传能耗数据，在上传过程中需要遵循相关的通信规约，并按照一定的规则对数据进行打包、上传，提高了数据上传的私密性，实现了能耗数据的加密传输。
步骤S4、对采集到的用电能耗数据进行归纳、处理和分析；
步骤S5、将分析出的结果通过静态表格或动态图表的形式来对真实的能耗数据进行显示。
所述步骤S4中用电能耗数据分析的具体过程为：
通过采集模块获取建筑物一段时间的总用电量Q，将总用电量Q的大小与预设的阈值Q1、Q2和Q3进行比较；
若Q∈(-∞，Q1)，则判断建筑物总用电能耗过低，可能出现窃电的情况；
若Q∈[Q1，Q2]，则判断建筑物的总用电能耗正常；
若Q∈(Q3，+∞)，则判断建筑物总用电能耗过高；
若Q∈(Q2，Q3]，则判断建筑物某一分项用电能耗过高。
所述用建筑物某一分项用电能耗过高时，分析具体分项用电能耗的具体过程为：通过采集模块获取建筑物的照明插座用电能耗Q照、空调用电能耗Q空、动力用电能耗Q动和特殊用电能耗Q特，将照明插座用电能耗Q照、空调用电能耗Q空、动力用电能耗Q动和特殊用电能耗Q特分别与预设的阈值区间进行比较，若某项用电能耗大于预设的阈值区间最大值，则判断该分项用电能耗过高。
所述照明插座用电能耗Q照、空调用电能耗Q空、动力用电能耗Q动和特殊用电能耗Q特中的某项用电能耗属于预设的阈值区间时，通过采集模块获取该分项用电能耗当月用电能耗，将当月用电能耗输入预测分析模型，预测出下个月的用电能耗，然后将预测出的能耗与预设阈值区间比较，若大于预设的阈值区间最大值，则判断该项用电能耗存在用电能耗过大的风险；
所述预测分析模型为己经训练好的BP神经网络训练模型。
通过上述技术方案，本发明通过比较总用电量与预设阈值区间比较，判断总用电量是否能耗过高或是否存在窃电等异常情况发生，此外，若总用电量在预设阈值区间靠近最大值附近，则判断分项用电能耗过高，然后对分项用电逐一与预设阈值区间比较，判断哪个风向用电能耗过高，若分项用电能耗正常，则预测下个月的能耗是否存在用电过高的风险。
一种建筑数据分析系统，包括主控制器、采集模块、通讯模块和数据分析模块；
主控制器：与采集模块、通讯模块和数据分析模块连接，用于控制整个系统运行；
采集模块：与主控制器连接，用于采集建筑内所有的能耗用电量；
通讯模块：与主控制器连接，用于将采集终端采集到的数据上传到数据处理中心；
数据分析模块：与主控制器连接，用于对上传的数据进行分析处理。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。
Claims (10)
1.一种建筑数据分析方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤S1、根据仪表地址列表，建筑能耗数据采集终端循环采集仪表数据；
步骤S2、将采集到的数据保存到系统数据库中；
步骤S3、能耗数据采集终端向数据处理中心上传采集到的数据；
步骤S4、对采集到的用电能耗数据进行归纳、处理和分析；
步骤S5、将分析出的结果通过静态表格或动态图表的形式来对真实的能耗数据进行显示。
2.根据权利要求1所述的建筑数据分析方法，其特征在于，所述步骤S1中建筑能耗包括照明插座用电、空调用电、动力用电和特殊用电四大分项，且每个分项都有对应的编码；
照明插座用电：包括室内照明用电量、办公设备插座用电量、走廊和应急照明用电量和室外景观照明用电量；
空调用电：包括冷热站的用电量、空调末端的用电量和分散空调的用电量；
动力用电：包括电梯用电量、水泵用电量、通风机用电量和电热水器用电量；
特殊用电：包括信息中心用电量、厨房餐厅用电量、洗衣房用电量、健身房用电量、游泳池或其它特殊用电。
3.根据权利要求2所述的建筑数据分析方法，其特征在于，所述步骤S1能耗数据采集的具体方法为：
步骤S11、建筑能耗数据采集终端通过一个交换机连接多个采集模块；
步骤S12、对每个采集模块上都赋予相对应的IP地址，而且每个模块都可以对多个电能表进行采集；
步骤S13、每个电能表都有与自己相对应的出厂表号，根据数据格式向每个采集模块发送不同的表号和相对应的控制码；
步骤S14、在接收到控制命令后，电能表将数据发送到采集模块，数据在通过交换机后，存储到系统数据库中。
4.根据权利要求1所述的建筑数据分析方法，其特征在于，所述系统数据库中数据的存储形式是表格的形式，包括：分项能耗存储主表和分项能耗数据存储表；
分项能耗存储主表，主要存储分项编码、电表编码、电表名称；
分项能耗数据存储表，主要存储实时采集的分项值。
5.根据权利要求1所述的建筑数据分析方法，其特征在于，所述步骤S3中能耗数据上传的具体方法为：
步骤S31、系统每隔一段时间判断一次是否达到数据上传时间，如果已到数据上传时间，数据上传模块从系统数据库读取需要上传的数据并写入到XML文件；
步骤S32、建立与数据处理中心的传输控制协议，传输控制协议成功建立后，数据上传模块向数据处理中心发送存储在本地的数字证书，进而来请求身份认证；
步骤S33、数据处理中心将本地存储的信息与收到的数字证书进行对比，如果它们一致，则生成随机数，并向数据上传模块发送随机数；
步骤S34、数据上传模块采用私钥对随机数进行数字签名，并将其发送到数据处理中心；
步骤S35、数据处理中心使用数字证书来验证数字签名；
步骤S36、认证成功后，数据上传模块把存储四大分项数据的XML文件进行压缩，发送上传打包数据请求帧；
步骤S37、数据处理中心返回上传打包数据请求确认帧。
步骤S38、数据上传模块接收到上传打包数据请求确认帧后，对压缩数据包进行加密，生成MD5签名，上传数据到数据处理中心；
步骤S39、数据处理中心验证MD5签名，解密能耗数据；
步骤S310、数据上传模块上传打包数据完成帧；
步骤S311、数据处理中心验证上传数据的正确性，正确的情况下，返回打包数据完成确认帧；
步骤S312、本次上传数据结束后，数据上传模块进入睡眠状态，到达设定的时间间隔后，会自动开启下次数据上传。
6.根据权利要求3所述的建筑数据分析方法，其特征在于，所述能耗数据采集终端装有运行监测软件，该软件正常运行状态下，时刻与防死机自启动模块保持通信，而能耗数据采集终端是通过防死机自启动模块对其供电的，如若防死机自启动模块在10s内没有接收到运行监测软件发送过来的命令，则判定系统死机，然后防死机自启动模块将对能耗数据采集终端主机硬启动。
7.根据权利要求1所述的建筑数据分析方法，其特征在于，所述步骤S4中用电能耗数据分析的具体过程为：
通过采集模块获取建筑物一段时间的总用电量Q，将总用电量Q的大小与预设的阈值Q1、Q2和Q3进行比较；
若Q∈(-∞，Q1)，则判断建筑物总用电能耗过低，可能出现窃电的情况；
若Q∈[Q1，Q2]，则判断建筑物的总用电能耗正常；
若Q∈(Q3，+∞)，则判断建筑物总用电能耗过高；
若Q∈(Q2，Q3]，则判断建筑物某一分项用电能耗过高。
8.根据权利要求7所述的建筑数据分析方法，其特征在于，所述用建筑物某一分项用电能耗过高时，分析具体分项用电能耗的具体过程为：通过采集模块获取建筑物的照明插座用电能耗Q照、空调用电能耗Q空、动力用电能耗Q动和特殊用电能耗Q特，将照明插座用电能耗Q照、空调用电能耗Q空、动力用电能耗Q动和特殊用电能耗Q特分别与预设的阈值区间进行比较，若某项用电能耗大于预设的阈值区间最大值，则判断该分项用电能耗过高。
9.根据权利要求8所述的建筑数据分析方法，其特征在于，所述照明插座用电能耗Q照、空调用电能耗Q空、动力用电能耗Q动和特殊用电能耗Q特中的某项用电能耗属于预设的阈值区间时，通过采集模块获取该分项用电能耗当月用电能耗，将当月用电能耗输入预测分析模型，预测出下个月的用电能耗，然后将预测出的能耗与预设阈值区间比较，若大于预设的阈值区间最大值，则判断该项用电能耗存在用电能耗过大的风险；
所述预测分析模型为己经训练好的BP神经网络训练模型。
10.一种采用如权利要求1-9中任意一项所述方法的建筑数据分析系统，其特征在于，包括主控制器、采集模块、通讯模块和数据分析模块；
主控制器：与采集模块、通讯模块和数据分析模块连接，用于控制整个系统运行；
采集模块：与主控制器连接，用于采集建筑内所有的能耗用电量；
通讯模块：与主控制器连接，用于将采集终端采集到的数据上传到数据处理中心；
数据分析模块：与主控制器连接，用于对上传的数据进行分析处理。
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