04课题四-基于运行数据的建筑能耗建模及优化技术-20180703

“基于运行数据的建筑能耗建模及优化技术”十三五国家重点研发计划项目“基于全过程的大数据绿色建筑管理技术研究与示范”03010204研究背景研究目标研究内容考核指标技术路线阶段进展内

容下一步计划研究背景特征变量繁多弱变量多，难以线性回归数据缺失多课题背景：建筑能耗建模技术发展瓶颈课题研究目标基于建筑运行海量数据及多维度信息数据的挖掘和融合方法，研究复合型建筑能耗模型方法，建立规范统一的公共建筑能耗模型，并研究模型质量评价方法及优化机制。模型方式优化机制基于运行数据后续应用课题研究内容及总体框架研究建筑运行海量数据及多维度信息数据的挖掘方法研究复合型建筑能耗建模方法研究建筑能耗模型质量评价方法及优化机制研发典型公共建筑能耗建模关联数据库及应用模块任务分解及承担单位子任务研究任务负责单位1基于运行优化导向的建筑能耗模型需求及适应性研究中国建筑科学研究院2面向建模需求的数据挖掘技术研究同济大学3复合型建筑能耗建模方法研究同济大学4建筑能耗模型质量评价与优化机制研究北京建筑技术发展有限公司5公共建筑能耗模型底层应用模块开发上海建筑科学研究院年度进度计划时间研究任务考核指标发明专利论文标准专著软件平台技术报告2017.07-2017.12建筑能耗建模现状、需求分析整理1篇2018.01-2018.06建模参数模型研究1篇典型公共建筑能耗模型评价参数研究1篇2018.07-2018.12建模数据库研究、建模需求框架研究1篇1份典型公共建筑能耗模型评价参数及方法研究1篇2019.01-2019.06模型优化机制研究1项1份复合型建模方法1篇1份2019.07-2019.12数据库、应用模块开发2项2020.01-2020.06模型验证1篇1部总计1项7篇1部2项3份课题进度与成果任务1任务2任务3任务4任务5既有模型方法调研相关信息数据采集模型适用性及需求框架建模影响因子识别关联性分析建模参数集成参数化模型既有建模理论既有模型瓶颈分析典型公建能耗模型规划范、适用条件复合模型方法建模评价参数模型评价方法模型优化机制建模参数集及关联数据库建设模型应用软件开发复合建模实证边界条件需求构架研究模型需求分析模型边界条件典型公建能耗复合型建模方法及适用机制典型公建能耗评价方法及优化机制典型公建能耗模型数据库及应用模块各类模型对比评价研究技术路线研究目标研究内容研究方法阶段研究成果明确建筑能耗模型适用性、需求框架及约束边界条件既有模型的适应性能耗模型需求适用条件边界约束成果：1

公共建筑能耗数据现状调研报告（初步）建筑能耗模型方法、瓶颈及适用性分析报告（完善中）建筑能耗模型预设条件的影响研究（进行中）调研分析模型对比数据检验需求分析调研 案例分析梳理基于运行优化导向的建筑能耗模型需求及适应性研究阶段研

究进展

（

1

）基于运行优化导向的建筑能耗模型需求及适应性研究阶段研

究进展

（

1

）温频法多区域法(以E+、DOE-2、eQUEST、TRNSYS、DEST等为代表)可分析建筑热特性及其机电系统性

建模较为复杂、需输入十分详细的参能

数回归模型复杂程度一般、实施简便对非线性系统需要人为确定一些模型参数，精度较差人工神经网络①非线性处理能力强②较强的容错力①需人为设置拓扑结构和大量参数②结果的解释性不强③存在过拟合和极值支持向量机①对缺失数据敏感②核函数的选择影响大③计算复杂度取决于支持向量数目遗传算法①可解决小样本的非线性问题②泛化能力强③有自适应结构④全局最优解，无极值①强大的优化算法②可处理线性和非线性问题时间序列①模型简单，只需要内生变量而不需要借助其他外生变量①需知道系统表征函数②应用受到参数选择和函数类型的限①要求时序数据是稳定的，或者是通过差分化后是稳定的。②本质上只能捕捉线性关系，而不能捕捉非线性关系。决策树①易于理解②对预处理要求不高③有明确逻辑表达式④可处理数据和分类⑤计算快捷①信息增益易被多数值的属性误导②对噪声数据敏感③过拟合④忽略属性间关联性灰色模型①对不确定因素复杂系统预测效果①基于指数率的预测未考虑系统的随随机森林机性②中长期预测精度较差①噪音较大时会过拟合②对于取值划分较多的属性权重不可聚类（K-means、FCM等）较好②所需样本数据较小①不易过拟合②可处理高纬度数据①可基于距离、密度、目标函数等来判断②可考虑不同参数③可用于模式识别④目标明确①无监督算法②尚无统一评估指标③由经验获取类别数目关联规则（Apriori算法等）①无监督算法②尚无统一评估指标③由经验获取类别数目①无监督算法②尚无统一评估指标③由经验获取类别数目朴素贝叶斯算法①需假设属性之间独立②需事先知道先验概率③分类结果有错误率K最近邻①数学解释性强②对缺失数据不敏感③无迭代求解，适用于大数据集①简单有效②适用于在分类时有交叉和重叠的样本

③可分类，可回归

①懒散学习，计算较慢②计算量大③人工选取的k值对结果影响大实施简便、计算速度快模型精度相对其他较低基于统计的模型物理模型数据驱动模型的应用状况调研建筑能耗预测模型优点缺点应用情况应用情况度日法ANN47%小于1小时的能耗12%模型类别预测参数时间粒度逐时能耗逐日能耗SVM

DTMLR、ARIMA、OSL等25%4%24%逐月能耗57%15%4%年度能耗12%预测参数样本量小于1个月

1个月-1年大于一年9%56%31%整体能耗供冷能耗供热能耗照明能耗47%31%20%2%物理模型、数据驱动模型的适用性（a）时间颗粒度（b）能耗预测范围（c）基础数据分类（d）预测模型办公商场050100150200250单位面积能耗（kWh/m2·a）基于运行优化导向的建筑能耗模型需求及适应性研究阶段研

究进展

（

1

）办公商场550500450400350300250200150100500单位面积能耗（kWh/m2·a）办公商场旅馆校园050100150200250300350单位面积能耗（kWh/m2·a）办公商场旅馆校园0100200300400500单位面积能耗（kWh/m2·a）办公校园050100单位面积能耗（kWh/m2·a）公共建筑能耗数据调研汇总严寒地区（不含采暖）寒冷地区（不含采暖）旅馆

校园夏热寒冷地区旅馆 校园夏热冬暖地区温和地区编号 建筑类型 所在地规模m2空调系统形式暖通空调能耗

暖通空调能耗比例

照明插座能耗

照明插座能耗比例kWh/(m2∙a)

%

kWh/(m2∙a)

%总能耗kWh/(m2∙a)1办公江苏/71.6856.00%40.9632.00%128.002办公天津3467地源热泵38.8558.15%19.8029.64%66.813办公上海43000/21.7715.71%98.8971.36%138.574办公上海38330/13.7416.35%26.8131.91%84.035宾馆酒店广东48948/47.0032.00%56.3038.33%146.886宾馆酒店江苏/83.5748.00%29.6017.00%174.107宾馆酒店上海42000/24.0924.05%51.7551.66%100.188商场江苏/95.8344.00%76.2335.00%217.809商场上海67000/92.1319.87%285.6261.59%463.7310商场广东50500/97.8034.46%164.6058.00%283.7911办公天津20000地源热泵20.3131.80%36.0356.41%63.8712学校天津10000地源热泵8.2446.84%8.6349.06%17.5913办公广东23500水冷螺杆机11.4837.66%10.2433.60%30.48办公平均值28.3135.35%38.3944.47%82.23宾馆平均值51.5534.68%45.8835.66%140.39商场平均值95.2532.78%175.4851.53%321.77基于运行优化导向的建筑能耗模型需求及适应性研究阶段研

究进展

（

1

）公共建筑分项能耗数据调研汇总（本课题选出案例）建筑类别供暖空调区温度/℃照明功率密度/

W/m2人均占有面积/m2/人电器设备功率密度/W/m2标准实际标准实际标准实际标准实际办公26/2027.29.02.71078.3154.2宾馆酒店25/2224.07.04-15251-2人/间15-商场25/18-10.0-8-13-学校(教学楼)26/20-9.0-6-5-不同类型公共建筑物理模型主要预设条件与实际情况的对比注：基准模型一般依据《公共建筑节能设计标准》GB50189-2015基于运行优化导向的建筑能耗模型需求及适应性研究阶段研

究进展

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1

）建筑能耗物理模型的瓶颈问题分析基于运行优化导向的建筑能耗模型需求及适应性研究阶段研

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）建筑能耗物理模型的瓶颈问题研究基于运行优化导向的建筑能耗模型需求及适应性研究阶段研

究进展

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）基于虚拟典型办公建筑能耗模型的研究内扰输入参数：公共建筑节能设计标准设置外扰输入参数：实际气象数据室内热扰参数输入值人员密度5㎡/人照明功率8W/㎡设备功率12W/㎡室内设定温度夏季24℃/冬季22℃新风指标30m3/(h.人)Case建筑类型所在地点机电系统特点建筑规模绿建等级备注1某公司办公大楼珠海集中螺杆机组2300

m2三星资料完备，数据详实，现场调研2

**某大学科研楼上海热源热泵+VRV5500

m2无资料完备，现场调研，暂缺数据3某大学建筑群江苏常州集中地源热泵160000

m2三星无图纸资料数据仅供数据驱动用4

*某酒店天津吸收式机组+螺杆机组56000

m2三星有图纸,数据缺现场调研5

*某办公楼天津地源热泵3500

m2三星有图纸,数据缺现场调研6某办公楼天津热泵5700

m2三星有图纸,数据缺现场调研基于运行优化导向的建筑能耗模型需求及适应性研究阶段研

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）建筑能耗模型研究案例汇总基于运行优化导向的建筑能耗模型需求及适应性研究阶段研

究进展

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）能耗模型的输入参数影响研究（基于实际典型办公建筑（Case-1珠海））输入参数场景一：前期阶段场景场景二：验收阶段场景场景三：实际运行场景实测数据人员密度参照设计手册参照设计手册，

按照实际功能分区调整假定平均每台电脑功率恒定，根据插座功率核算人数对比各场景能耗规律照明参数参照设计手册参照实际竣工图按实装参数调整参照实际竣工图，考虑人员数量的影响设备参数参照设计手册参照实际竣工图，将设备拆分为电脑、动力、其他参照实际竣工图，并根据实际情况分别设置电脑、动力、其他设备的运行规律空调参数参照设计手册空调设备自动选型参照实际竣工图，

空调设备按照厂家样本录入性能曲线参照实际竣工图，空调设备按照厂家样本录入性能曲线，考虑人员数量的影响气象参数使用典型气象年数据典型气象年数据实测气象年数据基于运行优化导向的建筑能耗模型需求及适应性研究阶段研

究进展

（

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）气象要素真实气象年典型气象年

CSWD

偏差率干球温度（℃）28.6828.042.3%相对湿度（%）80.9478.603.0%风速（m/s）4.803.4539.3%水平总辐射(W)

436.82

447.95

-2.6%

典型气象参数Vs

实测气象数据比较分析空调季基于运行优化导向的建筑能耗模型需求及适应性研究阶段研

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（

1

）设置参数比较分析FCU预设条件FCU实际运行基于运行优化导向的建筑能耗模型需求及适应性研究阶段研

究进展

（

1

）对比分析空调负荷（需求）

VS

空调供冷量采用实际参数设置+实际气象参数模拟基于运行优化导向的建筑能耗模型需求及适应性研究阶段研

究进展

（

1

）对比分析修正模拟空调能耗VS

实测空调能耗采用实际参数设置+实际气象参数模拟FCU预设条件基于运行优化导向的建筑能耗模型需求及适应性研究阶段研

究进展

（

1

）照明能耗总能耗预设竣工实地调研实测数据基于运行优化导向的建筑能耗模型需求及适应性研究阶段研

究进展

（

1

）模拟总能耗VS

实测总能耗不同设施参数下的结果对比分析竣工参数初期设置调研参数实测数据休日平日基于运行优化导向的建筑能耗模型需求及适应性研究阶段研

究进展

（

1

）模拟总能耗VS

实测总能耗不同设施参数下的结果对比分析竣工参数初期设置调研参数实测数据基于运行优化导向的建筑能耗模型需求及适应性研究阶段研

究进展

（

1

）模拟空调能耗

VS

实测空调能耗 对比分析采用实际参数设置+实际气象参数模拟面向建模需求的数据挖掘技术研究阶段研

究进展

（

2

）建模数据挖掘&建模参数关联物理模型因子分析物理模型主要影响因子选出数据驱动模型输入参数分析与优化阶段研究成果研究内容

研究方法研究

目标参数模型特征参数提取与分析数据驱动模型输入参数分析E+模拟数据挖掘机器学习统计分析面向建模需求的数据挖掘技术研究阶段研

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（

2

）面向建模需求的数据挖掘技术研究阶段研

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（

2

）序号12345678910111213建筑朝向窗墙比外墙传热系数外窗传热系数外窗遮阳系数夏季室内设定温度冬季室内设定温度人员密度照明功率密度设备功率密度风机效率制冷机COP水泵效率Fj1.059.09.323.848.33704.16.0399.26680.76261.376.4612.0276.0F0.05(2,2)=19，F0.01（2,2）=99显著性****************基于正交试验法对物理模型输入参数的分析建筑能耗关联因子=13项敏感性分析因子水平=3档办公建筑能耗正交试验结果显著性分析面向建模需求的数据挖掘技术研究阶段研

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（

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）0100200600700800-2000200400600800100012001400300

400

500timeTotal

energy(kWh)Predicted

Real0100600700

800-2000200400600800100012001400200

300

400

500timeTotal

energy(kWh)Predicted

Real（a）ANN（b）SVM0100200600700800-2000200400600800100012001400300

400

500timeTotal

energy(kWh)Predicted

Real0100200600700

8000200400600800100012001400300

400

500timeTotal

energy(kWh)Predicted

Real（c）MLR（d）RF序号数据驱动模型MSER21ANN15070.99602SVM3609310.97363MLR3120800.98614RF1200.9812不同数据驱动模型预测、真值结果对比不同同数据驱动模型预测性能评价面向建模需求的数据挖掘技术研究阶段研

究进展

（

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）基于数据驱动的建筑能耗主成因表征要素分析融合物理模型机理和实际运行数据的参数化模型研究面向建模需求的数据挖掘技术研究阶段研

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（

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）复合型建筑能耗建模方法研究阶段研

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（

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）基于运行参数的复合型公共建筑能耗模型基于能耗特征的数据驱动方法、聚类复合方法复合模型方法和机制架构研究阶段研究成果研究内容研究方法建筑分类分项

能耗特征对应的据驱动模型研究研究目标复合模型机制研究物理模型的参数化研究参数模型数据挖掘机器学习统计分析建筑类型传统物理分类数据驱动分类原因：外因和内扰的主导不同015010050300250200159131721252933374145495357616569737781858993971…1…1…1…1…1…1…1…1…1…1…1…1…1…1…1…1…系列1系列2系列3系列4空调动力插座照明复合型建筑能耗建模方法研究阶段研

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）复合型建筑能耗建模方法研究阶段研

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）复合型建筑能耗建模方法研究阶段研

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）复合型建筑能耗建模方法研究阶段研

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）复合型建筑能耗建模方法研究阶段研

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）复合型建筑能耗建模方法研究阶段研

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）不同类型公共建筑过渡季节电力数据序列特征与数据驱动模型商场建筑电力数据 宾馆建筑电力数据模糊聚类后模型结果：复合SVR模型对非平稳序列的建模也能达到较高的精度复合型建筑能耗建模方法研究阶段研

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）针对复杂用途建筑群数据的复合数据驱动模型的研究复合型建筑能耗建模方法研究阶段研

究进展

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）针对复杂用途建筑群数据的复合数据驱动模型的研究复合型建筑能耗建模方法研究阶段研

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）针对复杂用途建筑群数据的复合数据驱动模型的研究（空调负荷聚类分析）时序列聚类（校历区分）星期聚类：无明显区分气温聚类：25度区分明显聚类结果（归一化）散点分布图1类2类3类4类+3,4类：假期1,2类：学期时刻聚类1类：夜间2类：教学3类：下班4类：上班复合型建筑能耗建模方法研究阶段研

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）针对复杂用途建筑群数据的复合数据驱动模型的研究（空调负荷聚类分析）聚类处理或的模型精度提升复合型建筑能耗建模方法研究阶段研

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）4003503002502001501005001

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244003503002502001501005001

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10111213141516171819202122232425264003503002502001501005001

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