CN116233198A - 一种基于智能建筑物联网的数据处理方法和系统 - Google Patents

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CN116233198A CN202310440573.5A CN202310440573A CN116233198A CN 116233198 A CN116233198 A CN 116233198A CN 202310440573 A CN202310440573 A CN 202310440573A CN 116233198 A CN116233198 A CN 116233198A
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Abstract

本发明提出了一种基于智能建筑物联网的数据处理方法和系统，所述方法包括将智能建筑进行空间划分得到不同区域，在划分后的区域设置采集工具采集不同类型的数据；将采集到的数据上传至本地服务器进行预处理的到预处理后的数据；将预处理后的数据上传至云平台进行整合，实现此方法的系统包括数据采集模块、数据预处理模块和数据分析整合模块，通过此方法和系统，可以实现对建筑环境的全面监控和数据分析，有效减轻云平台的负担，提高数据上传的效率和稳定性，同时，预设不同队列上传数据的时间间隔，可以有效平衡上传数据的速度和云平台的负载，避免出现数据丢失或延迟的情况。

Description

一种基于智能建筑物联网的数据处理方法和系统
技术领域
本发明涉及智能建筑技术领域，特别涉及一种基于智能建筑物联网的数据处理方法和系统。
背景技术
随着科技的发展，智能建筑物联网技术已经成为建筑领域的热门话题。智能建筑物联网技术通过对建筑物内部和外部环境的数据采集、传输和处理，实现对建筑物的智能化管理和优化。在智能建筑物联网系统中，包括了多种传感器和设备，这些设备采集的数据种类繁多，包括但不限于温度、湿度、CO2浓度、照度、门窗状态、水表用量等各种数据。然而，由于数据种类繁多、数据量大、数据来源不同等原因，如何有效地处理这些数据信息成为了智能建筑物联网技术发展中亟需解决的问题。
发明内容
本发明提供了一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，用以有效的管理、传输和使用物联网数据。
本发明提出的一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，所述方法包括：
将智能建筑进行空间划分得到不同区域，在划分后的区域设置采集工具采集不同类型的数据；
将采集到的数据上传至本地服务器进行预处理的到预处理后的数据；
将预处理后的数据上传至云平台进行整合。
进一步的，一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，还包括，
先将区域按照功能进行划分，包括办公区、公共区、设备区、仓库区和用餐区；将区域按照重要性从高到低进行排序得到重要性的顺序x，x=1,2,3..N，根据排序的结果设置重要性参数Z=(N+1-x)/N;
分时间段统计各区域人流量和总的人流量；计算区域人流量对总人流量的占比P；所述时间段可以是半个小时，一个小时；如果办公区域，人员进出计入流量；
通过公式
Figure SMS_1
计算重点区域评价参数C；
将不同区域的C进行排序，C最高的为重点区域。
进一步的，一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，所述将智能建筑进行空间划分得到不同区域，在划分后的区域设置采集工具采集不同类型的数据，包括：
通过环境管理系统采集智能建筑环境数据；所述环境数据包括温度、传感湿度、光照、空气质量；
通过安全监控系统实时采集视频监控数据；所述视频监控数据包括人员轨迹；
通过能耗系统采集能耗数据；
通过设备运行系统采集设备运行参数。
进一步的，一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，包括
通过在不同区域设置传感器，记录传感器的位置信息，并将传感器的时间戳进行同步，采集智能建筑环境数据；所述传感器包括温度传感器、湿度传感器、光照传感器和空气质量传感器；所述环境数据包含时间标签；其中，传感器的采样时间间隔根据采样结果自动调整。
进一步的，一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，包括：
本地服务器对采集的数据进行清洗，删除重复的数据，通过插值分析补齐缺失数据得到清洗后的数据；
将清洗后的数据按照区域进行分组得到分组后的数据。
进一步的，一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，包括：本地服务器将分组后的数据采集的时间标签进行排序并将排序后的数据进行分层。
进一步的，一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，包括：本地服务器将分层后的数据按照时间标签，区域和等级上传至云平台；并定期覆盖本地服务器数据。
进一步的，一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，包括：预设不同队列上传数据的时间间隔，所述时间间隔t=1.2*U/(W*2log(1+SNR));其中，U上一队列的数据总量;W为带宽，SNR为信道的信噪比。
进一步的，一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，包括：
云平台对数据进行整合分析，基于K-means算法的聚类分析方法来对数据进行分类和聚合，并形成分析报告进行展示，对异常情况进行报警提醒。
一种用于实现基于智能建筑物联网的数据处理方法的系统包括数据采集模块、数据预处理模块和数据分析整合模块。
本发明有益效果：通过一种基于智能建筑物联网的数据处理方法和系统，可以实现对建筑环境的全面监控和数据分析，有效提升建筑的安全性、舒适性和能源利用效率。通过对不同区域设置不同类型的传感器，可以收集大量的环境数据，包括温度、湿度、光照和空气质量等指标，为后续的数据分析和处理提供了充足的数据支持；本地服务器对采集到的数据进行预处理，可以有效减轻云平台的负担，提高数据上传的效率和稳定性。在上传数据时，按照时间标签、区域和等级进行分层上传，优先上传重要的数据，可以确保数据的实时性和准确性；同时，预设不同队列上传数据的时间间隔，可以有效平衡上传数据的速度和云平台的负载，避免出现数据丢失或延迟的情况。在云平台上对数据进行整合和分析，可以生成建筑环境的详细报告和趋势分析图表，为建筑管理者提供了有价值的参考信息，可以帮助他们进行建筑管理和优化，提高建筑的能源利用效率和维护水平，降低建筑运营成本。
附图说明
图1为本发明所述一种基于智能建筑物联网的数据处理方法；
图2为本发明所述一种基于智能建筑物联网的数据处理系统；
图3为一种基于智能建筑物联网的数据处理系统工作原理图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本实施例一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，包括：
S1:将智能建筑进行空间划分得到不同区域，在划分后的区域设置采集工具采集不同类型的数据；首先根据楼层划分空间，然后每个楼层内根据区域和房间用途划分子空间，设置重点区域空间；
S2:将采集到的数据上传至本地服务器进行预处理的到预处理后的数据；
S3:将预处理后的数据上传至云平台进行整合。
上述技术方案的工作原理和效果为：将智能建筑进行空间划分得到不同区域，在划分后的区域设置采集工具采集不同类型的数据；通过对不同区域设置不同类型的传感器，可以收集大量的环境数据，包括温度、湿度、光照和空气质量等指标，为后续的数据分析和处理提供了充足的数据支持，本地服务器对采集到的数据进行预处理，可以有效减轻云平台的负担，提高数据上传的效率和稳定性；云平台上对数据进行整合和分析，可以生成建筑环境的详细报告和趋势分析图表，为建筑管理者提供了有价值的参考信息，可以帮助他们进行建筑管理和优化，提高建筑的能源利用效率和维护水平，降低建筑运营成本。
进一步的，本实施例一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，包括：
先将区域按照功能进行划分，包括办公区、公共区、设备区、仓库区和用餐区；将区域按照重要性从高到低进行排序得到重要性的顺序x，x=1,2,3..N，根据排序的结果设置重要性参数Z=(N+1-x)/N;
分时间段统计各区域人流量和总的人流量；计算区域人流量对总人流量的占比P,所述时间段可以是半个小时，一个小时；如果办公区域，人员进出计入流量；
通过公式
Figure SMS_2
计算重点区域评价参数C；
将不同区域的C进行排序，C最高的为重点区域；其中C根据不同时间段的人流量变化而变化，重点区域也可能在不同的时间段变化，例如用餐时间段餐厅的人流量很高，得分就变高。
上述技术方案的工作原理和效果为：通过对区域进行功能划分和重要性排序，以及对人流量数据的统计和分析，实现了对建筑内不同区域的重点评价和监控。具体来说，该方法将建筑内区域按照功能划分区域，其中区域包括但不限于办公区、公共区、设备区、仓库区和用餐区，再根据重要性从高到低进行排序，并设置重要性参数；随后，通过分时间段统计各区域人流量和总的人流量，并计算区域人流量对总人流量的占比P，将重要性和人流量占比结果，计算重点区域评价参数C。最后，该方法将不同区域的C进行排序，C最高的为重点区域。这些重点区域可以是人流量密集的区域，也可以是对建筑运行和管理至关重要的区域。通过对这些区域的监控和评价，可以更好地了解建筑内的运行情况和使用效率，为管理者提供决策支持和改进建议；总的来说，该智能建筑物联网的数据处理方法可以有效地优化建筑的使用效率和管理水平，提高建筑的安全性和舒适性，以及减少建筑运行成本。
进一步的，本实施例一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，所述将智能建筑进行空间划分得到不同区域，在划分后的区域设置采集工具采集不同类型的数据，包括：
通过环境管理系统采集智能建筑环境数据；所述环境数据包括温度、传感湿度、光照、空气质量；
通过安全监控系统实时采集视频监控数据；所述视频监控数据包括人员轨迹；
通过能耗系统采集能耗数据；
通过设备运行系统采集设备运行参数。
上述技术方案的工作原理和效果为：通过对智能建筑进行空间划分，设置不同区域的采集工具，可以采集多种类型的数据，包括环境数据、安全数据、能耗数据和设备运行参数数据；通过环境管理系统，可以采集智能建筑内的环境数据，包括温度、传感湿度、光照、空气质量等多种指标。通过实时监测这些环境数据，可以及时发现并解决建筑内的环境问题，提高建筑的舒适度和使用效率；通过安全监控系统，可以实时采集视频监控数据，包括人员轨迹等信息。这些数据可以用于建筑内安全事件的分析和调查，有助于保障建筑内人员和财产的安全；通过能耗系统，可以采集建筑的能耗数据，包括用电量、用水量、用气量等信息。通过对这些数据的分析，可以发现建筑内的能耗问题，提高能源利用效率，降低建筑运行成本；通过设备运行系统，可以采集设备的运行参数，包括设备温度、设备电流、设备电压等信息。这些数据可以用于监测设备运行状态，发现并解决设备故障问题，提高建筑设备的使用寿命和运行效率；综上所述，本实施例基于智能建筑物联网的数据处理方法，可以有效地采集和处理建筑内的各种数据，为建筑的运行和管理提供了有力的支持和保障。
进一步的，本实施例一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，包括：
通过在不同区域设置传感器，记录传感器的位置信息，并将传感器的时间戳进行同步，采集智能建筑环境数据；所述传感器包括温度传感器、湿度传感器、光照传感器和空气质量传感器；所述环境数据包含时间标签；其中，传感器的采样时间间隔根据采样结果自动调整；首先根据楼层划分空间，然后每个楼层内根据区域和房间用途划分子空间；每个子空间内设置传感器；其中每个空间内不同的点至少设置3个温度传感器；三个温度传感器在某个时间点测量值的平均值作为此空间的温度值，如果其中某个传感器测量值和别的传感器测量值差异在2℃以上，系统会发出预警进行检查；设置室内传感器初始采样时间间隔，采样值为Ti，i=1,2,3..n,n为自然数，采样值的变化为DTi，DT1=T2-T1,DT2=T3-T2,如果|DT1|<M&|DT2|<M,且Ti在预设阈值范围u之内，则第三次开始采样时间间隔
Figure SMS_3
,如果继续两次采样值变化小于变化阈值M；则第五次开始采样时间间隔为/>
Figure SMS_4
，依此类推，如果|DTi|<M、Ti在预设阈值范围之内，其中任何一个条件不满足，则采样时间间隔重新回到/>
Figure SMS_5
，用/>
Figure SMS_6
继续得到三个采样点的值，根据新的采样点的值重新计算和判定下次的采样时间间隔；温度变化阈值M为0.5℃，
Figure SMS_7
为1分钟；湿度变化阈值M为5%；/>
Figure SMS_8
为5分钟。
上述技术方案的工作原理和效果为：通过在不同区域设置传感器来记录传感器的位置信息，并将传感器的时间戳进行同步，实现了智能建筑环境数据的采集。其中，传感器包括温度传感器、湿度传感器、光照传感器和空气质量传感器，可以采集多种环境数据。通过记录传感器的位置信息和时间戳，并将采集到的环境数据与时间标签进行关联，可以建立建筑内各区域的环境数据时空模型，为后续的数据处理和分析提供基础数据。另外，本实施例中还设置了传感器采样时间间隔自动调整的功能，可以根据传感器采样结果自动调整采样时间间隔，以确保采集到的环境数据具有一定的时序连续性和精度，提高数据的可靠性和准确性，同时减少数据冗余。综上所述，本实施例基于智能建筑物联网的数据处理方法，通过设置传感器采集环境数据，并对采集到的数据进行时空关联和自动调整采样时间间隔，实现了智能建筑环境数据的高效采集和处理，为建筑的运行和管理提供了有力的支持。
进一步的，本实施例一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，包括：
本地服务器对采集的数据进行清洗，删除重复的数据，通过插值分析补齐缺失数据得到清洗后的数据；
将清洗后的数据按照区域进行分组得到分组后的数据；
本地服务器将分组后的数据采集的时间标签进行排序并将排序后的数据进行分层；其中监控数据为第一层，设备运行数据为第二层；能耗数据为第三层；环境数据为第四层；
本地服务器将分层后的数据按照时间标签，区域和等级上传至云平台；并定期覆盖本地服务器数据；首先按照时间标签上传；同一时间标签下，按照层级，优先上传第一层级的数据；最后上传第四层级的数据，同一层级下按照区域上传，重点区域优先上传；定期删除的时间间隔为L,本地服务器数据存储量总量D，平均每天的数据量为E（取最近一周的平均值）,平均每天最大数据量Emax,则D/（2*E+ 5*Emax）<L<D/（2*E+ 3*Emax）；删除的数据为服务器中最早一个时间周期的数据。
上述技术方案的工作原理和效果为：此数据处理方法可以提高智能建筑物联网的数据处理效率和准确性。通过本地服务器对采集到的数据进行清洗和分层，可以使得上传至云平台的数据更加规范、有序，便于后续的处理和利用。首先，本地服务器对采集到的数据进行清洗操作，删除重复数据，并使用插值分析等方法补齐缺失数据，从而得到经过清洗后的可靠且准确的数据。这一步骤避免了不必要的噪声干扰和错误数据，提高了后续处理和利用中的精度和效率。其次，将清洗后的数据按照区域进行分组，可以更好地对不同区域的信息进行管理和分类；这种方式可大幅降低系统混乱度，方便用户对各区域信息进行快速查找。接下来，在将分组后的数据按照时间标签排序并分层上传至云平台后，不同层级之间优先上传具有更高重要性或更紧急程度的信息。例如，监控数据、设备运行数据、能耗数据以及环境数据在上传时均有相应优先级别。这样可有效提高云平台上的实时响应性以及决策效率。在上传时，同一时间标签下，按照层级优先上传第一层级的数据，再按照区域上传。这种上传方式可以确保数据传输的有序性和高效性，从而降低了传输延迟和信息冗余。定期覆盖并定期删除本地服务器数据，删除的时间按照数据采集量和数据库容量决定，按照删除的时间周期，至少能保存两个时间周期的数据并且有一定剩余，以便循环存储，保证数据不会存满；总之，这种基于智能建筑物联网的数据处理方法可以提高数据利用价值以及人机交互效率，提高系统稳定性和用户体验。
进一步的，本实施例，一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，包括，预设不同队列上传数据的时间间隔，所述时间间隔t=1.2*U/(W*2log(1+SNR));其中，U上一队列的数据总量;W为带宽，SNR为信道的信噪比。
上述技术方案的工作原理和效果为：预设不同队列上传数据的时间间隔，通过正在上传的数据量，带宽，信噪比设置时间间隔，可以有效平衡上传数据的速度和云平台的负载，避免出现数据丢失或延迟的情况。
本实施例，一种基于智能建筑物联网的数据处理系统，用于实现本发明所述的基于智能建筑物联网的数据处理方法，所述系统包括：数据采集模块、数据预处理模块和数据分析整合模块。
通过一种基于智能建筑物联网的数据处理系统和方法，可以实现对建筑环境的全面监控和数据分析，有效提升建筑的安全性、舒适性和能源利用效率。通过对不同区域设置不同类型的传感器，可以收集大量的环境数据，包括温度、湿度、光照和空气质量等指标，为后续的数据分析和处理提供了充足的数据支持；本地服务器对采集到的数据进行预处理，可以有效减轻云平台的负担，提高数据上传的效率和稳定性。在上传数据时，按照时间标签、区域和等级进行分层上传，优先上传重要的数据，可以确保数据的实时性和准确性。同时，预设不同队列上传数据的时间间隔，可以有效平衡上传数据的速度和云平台的负载，避免出现数据丢失或延迟的情况。在云平台上对数据进行整合和分析，可以生成建筑环境的详细报告和趋势分析图表，为建筑管理者提供了有价值的参考信息，可以帮助他们进行建筑管理和优化，提高建筑的能源利用效率和维护水平，降低建筑运营成本。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (9)

1.一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
S1:将智能建筑进行空间划分得到不同区域，在划分后的区域设置采集工具采集不同类型的数据；
其中，S1将智能建筑进行空间划分得到不同区域包括：
先将区域按照功能进行划分，包括办公区、公共区、设备区、仓库区和用餐区；将区域按照重要性从高到低进行排序得到重要性的顺序x，x=1,2,3..N，根据排序的结果设置重要性参数Z=(N+1-x)/N;
分时间段统计各区域人流量和总的人流量；计算区域人流量对总人流量的占比P；
通过公式
Figure QLYQS_1
计算重点区域评价参数C；
将不同区域的C进行排序，C最高的为重点区域；
S2:将采集到的数据上传至本地服务器进行预处理的到预处理后的数据；
S3:将预处理后的数据上传至云平台进行整合。
2.根据权利要求1所述的一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，其特征在于，所述将智能建筑进行空间划分得到不同区域，在划分后的区域设置采集工具采集不同类型的数据，包括：
通过环境管理系统采集智能建筑环境数据；
通过安全监控系统实时采集视频监控数据；所述视频监控数据包括人员轨迹；
通过能耗系统采集能耗数据；
通过设备运行系统采集设备运行参数。
3.根据权利要求2所述的一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，其特征在于，
通过在不同区域设置传感器，记录传感器的位置信息，并将传感器的时间戳进行同步，采集智能建筑环境数据；所述传感器包括温度传感器、湿度传感器、光照传感器和空气质量传感器；所述环境数据包含时间标签；其中，传感器的采样时间间隔根据采样结果自动调整。
4.根据权利要求2所述的一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，其特征在于，
本地服务器对采集的数据进行清洗，删除重复的数据，通过插值分析补齐缺失数据得到清洗后的数据；
将清洗后的数据按照区域进行分组得到分组后的数据。
5.根据权利要求4所述的一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，其特征在于，本地服务器将分组后的数据采集的时间标签进行排序并将排序后的数据进行分层。
6.根据权利要求5所述的一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，其特征在于，本地服务器将分层后的数据按照时间标签，区域和等级上传至云平台；并定期删除本地服务器数据。
7.根据权利要求6所述的一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，其特征在于，预设不同队列上传数据的时间间隔，所述时间间隔t=1.2*U/(W*2log(1+SNR));其中，U上一队列的数据总量;W为带宽，SNR为信道的信噪比。
8.根据权利要求1所述的一种基于智能建筑物联网的数据处理方法，其特征在于，云平台对数据进行整合分析，基于K-means算法的聚类分析方法来对数据进行分类和聚合，并形成分析报告进行展示，对异常情况进行报警提醒。
9.一种用于实现权利要求1所述方法的基于智能建筑物联网的数据处理系统包括数据采集模块、数据预处理模块和数据分析整合模块。
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