建筑暖通空调对数据挖掘技术的应用.doc
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1、建筑暖通空调对数据挖掘技术的应用摘要:本文首先论述了数据挖掘的定义和暖通空调对数据挖掘技术的运用现状,然后深入分析了暖通空调在运用数据挖掘技术过程中存在的制约因素,并以此为依据,提出了暖通空调运用数据挖掘技术的推行对策,具有重要意义。关键词:暖通空调;数据挖掘技术;推行对策1数据挖掘的定义所谓数据挖掘,就是指在大量数据中发掘和提取具有价值信息的一个过程。数据挖掘技术,涉及到很多不同学科的技术,包括统计数学、数据可视化、机器学习、集人上智能等。通过运用数据挖掘技术,能够实现以下几点内容,即:能够有效聚类数据,能够对不同数据之间的相似度进行计算和分析,能够将建筑环境的影响因素、内在机理显现出来,能
2、够对不同影响因素的影响程度进行有效确定;科学预测未来数据或者缺失的数据;有效分类数据,将不同类型事物的差异性或者相同类型事物的共有属性突显出来,以便于建筑节能的运行调节和设计;能够将数据之间的相关性发现出来,能够将暖通空调系统的不同参数予以发现,包括压强、送回风量、室内外温湿度等之间关联程度,能够对系统运行规律进行深入掌握,以为暖通空调系统控制测量提供可靠的依据。2暖通空调对数据挖掘技术的运用现状2.1暖通空调控制系统故障的检测和诊断当暖通空调系统出现故障时,便会大大提高空调系统的运行成本,大大提高空调系统的能量消耗,严重影响室内的热舒适度和空气品质,所以检测和诊断暖通空调控制系统故障是非常重
3、要的。诊断暖通空调故障,大致可以划分为两种类型,即软故障、硬故障。对于传统暖通空调故障检测诊断方法,它对操作人员提出了较高的技术要求,但是这种方法的工作效率并不高,常常需要对有关资料进行查找,需要深入分析已有案例,不但耗力耗时,而且这种方法存在一定的运用约束性。在检测与诊断暖通空调系统故障过程中,通过运用数据挖掘技术,分别对暖通空调系统正常运行过程和运行故障过程中的传感器数据进行挖掘和记录,对空调系统运行状态的数据进行记录,构建相应的数学模型,以对暖通空调故障进行实时在线检测,对暖通空调的运行状态进行确定,能够有效诊断故障,进而能够对技术人员技术储备的依赖性进行有效降低,能够对暖通空调系统维修
4、时间成本和维护时间成本进行有效减少,能够对工作效率进行有效提高。2.2冰蓄冷空调负荷的预测与控制对于负荷的预测,冰蓄冷空调对其具有非常强烈的需求。冰蓄冷空调系统存在很多影响因素,包括维护结构热物性、室内设计温度、室外温度湿度、太阳辐射辐射强度等。为预测冰蓄冷空调的负荷,需要对相关数据进行收集,选取合理的模型,进行一定的训练,在确保一定精度的条件下,对第2日的冷负荷进行逐时预测。将第2日电价作为主要依据,对制冷机组、冰蓄冷装置各自需要提供的冷量进行合理分配,在电价谷段,提前控制蓄冰量,同时制定有效的操作对策,在电价峰段对冰蓄冷进行最大程度的运用,对富裕冰量进行有效减少。通过有效预测和控制冰蓄冷空
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