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淺析物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在建筑能耗預(yù)測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用

更新時(shí)間:2023-08-25      瀏覽次數(shù):257

摘要:本文介紹了配置情況,闡述系統(tǒng)的典型應(yīng)用,為能耗感知預(yù)測(cè)系統(tǒng)的研發(fā)提供思路,助力實(shí)現(xiàn)建筑運(yùn)行過(guò)程中節(jié)約能耗、提高能源使用效率的目的,提高現(xiàn)代化城市管理能力。

關(guān)鍵詞:物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) ;建筑能耗預(yù)測(cè) ;能耗監(jiān)測(cè)系統(tǒng)

1引言

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與人口數(shù)量的增加,人們對(duì)能源的需求也急速增長(zhǎng),統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明,全國(guó)建筑全過(guò)程能耗與碳排放變化總體上呈現(xiàn)出一致性的階段性特點(diǎn) ,2005 年~2019 年 ,我國(guó)建筑的全過(guò)程能耗由9.34億噸標(biāo)準(zhǔn)煤上升22.3億噸標(biāo)準(zhǔn)煤,年均增長(zhǎng)率 6.3%,建筑全過(guò)程碳排放由 22.34 億噸二氧化碳增 長(zhǎng) 到 49.97 億 噸 二 氧 化 碳 ,年平均增長(zhǎng)率為5.92%,其中 ,2019 年建筑運(yùn)行階段碳排放 21.3 億噸,占全國(guó)碳排放的21.6%,雖然年均增長(zhǎng)率逐漸放緩,但是建筑運(yùn)行過(guò)程中能源消耗依然占很大比重,因此,建筑物的能耗監(jiān)測(cè)與預(yù)警成為眾多學(xué)者的研究對(duì)象。胡瑩堅(jiān)[1] 為避免地下室中布線困難等問(wèn)題,開(kāi)發(fā)了基于 LoRa 技術(shù)的建筑物能耗監(jiān)測(cè)系統(tǒng);陳輝[2] 以建筑物耗能特點(diǎn)為研究對(duì)象,在建筑物節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)中提取影響能耗的主要因素,并建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)建筑物能耗仿真,提高建筑物能耗評(píng)估的智能度;侯驍虎[3] 以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、傳感器技術(shù)與軟件開(kāi)發(fā)技術(shù)為實(shí)現(xiàn)手段,結(jié)合當(dāng)前國(guó)內(nèi)外高校在能耗監(jiān)測(cè)應(yīng)用系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與應(yīng)用方面所積累的經(jīng)驗(yàn),為某高校開(kāi)發(fā)了校園能耗監(jiān)測(cè)綜合管理平臺(tái)。開(kāi)發(fā)基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的電力能耗感知預(yù)測(cè)系統(tǒng),對(duì)建筑物電力能耗進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和監(jiān)控,存儲(chǔ)過(guò)往歷史數(shù)據(jù),預(yù)測(cè)用電高峰期與低谷期,實(shí)現(xiàn)電力資源的“削峰填谷”,可以有效提高能源的使用效率,減少能源浪費(fèi)。

2建筑能耗感知預(yù)測(cè)系統(tǒng)

2.1 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概述

21世紀(jì)以來(lái),物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展迅速,已經(jīng)成為我國(guó)信息產(chǎn)業(yè)的重要組成部分。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)主要通過(guò)前端設(shè)備的布置,將采集到的信號(hào)與網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行連接,通過(guò)有線或者無(wú)線方式將信號(hào)實(shí)時(shí)傳輸[4] ,實(shí)現(xiàn)對(duì)物體的有效定位、識(shí)別等功能。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)架構(gòu)主要分為三層,即:感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層[4] 。感知層依靠安裝布置在物體上的傳感器設(shè)備,對(duì)物體信息采集與發(fā)送,網(wǎng)絡(luò)層在接收到信息后,使用互聯(lián)網(wǎng)、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)將信息傳送到應(yīng)用層,通過(guò)應(yīng)用層對(duì)信息進(jìn)行智能處理,實(shí)現(xiàn)物體實(shí)時(shí)監(jiān)控或控制的智能化管理體系。

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和通信技術(shù)的進(jìn)步加快了我國(guó)智慧城市的發(fā)展進(jìn)程,建筑能耗感知與預(yù)測(cè)作為智能建筑的重要分支,也將得到更加廣泛的應(yīng)用。

2.2系統(tǒng)架構(gòu)

建筑能耗感知預(yù)測(cè)系統(tǒng)主要依托于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及智慧城市管理平臺(tái)(見(jiàn)圖1),整體系統(tǒng)架構(gòu)根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)基本架構(gòu)分為感知層、傳輸層和應(yīng)用層三部分,應(yīng)用層依據(jù)系統(tǒng)實(shí)際應(yīng)用功能分為能耗數(shù)據(jù)管理子系統(tǒng)及能耗預(yù)測(cè)子系統(tǒng)兩部分。

本文研究對(duì)象為建筑物的電力耗能,能耗管理子系統(tǒng)對(duì)建筑物已發(fā)生的耗能進(jìn)行有效記錄與存儲(chǔ),能耗預(yù)測(cè)子系統(tǒng)根據(jù)傳感設(shè)備采集到的預(yù)測(cè)指標(biāo)對(duì)建筑物能耗進(jìn)行預(yù)測(cè),便于建筑管理人員對(duì)能耗進(jìn)行有效把控。image.png

3系統(tǒng)功能

3.1能耗感知模塊

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的本質(zhì)是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)現(xiàn)物與物之間的相互連接,并實(shí)現(xiàn)物與物之間的信息聯(lián)通和交互[5] 。建筑物能耗的實(shí)時(shí)感知依賴互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的布置,能耗數(shù)據(jù)通過(guò)傳感器設(shè)備采集后,利用無(wú)線通信技術(shù)傳輸?shù)椒?wù)器,服務(wù)器將數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后存儲(chǔ)在后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù),并在能耗管理平臺(tái)展示能耗情況。

傳感裝置用于采集各類數(shù)據(jù),包括能耗監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),能耗監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)用于建筑物能耗實(shí)時(shí)感知,環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)用于能耗預(yù)測(cè)。能耗感知模塊會(huì)對(duì)房間的能耗實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)對(duì)比,當(dāng)房間內(nèi)的耗能超過(guò)歷史消耗能耗的高值時(shí),則會(huì)在系統(tǒng)頁(yè)面對(duì)建筑管理人員提示,建筑管理人員不僅可以查看能耗實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),還可對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分類篩選、搜索等操作,便于管理人員的決策。

3.2 能耗預(yù)測(cè)模塊

能耗預(yù)測(cè)模塊配合能耗管理系統(tǒng),根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對(duì)建筑物未來(lái)能耗進(jìn)行準(zhǔn)確預(yù)測(cè),合理優(yōu)化用電配置,減少建筑用電浪費(fèi)和碳排放。本研究基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)采集能耗預(yù)測(cè)所需指標(biāo) ,構(gòu)建 BP(Back propagation 反向傳播)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建筑物能耗預(yù)測(cè),其基本流程如圖2所示,通過(guò)傳感器采集室外溫度等所需信息,將采集到的信息傳輸?shù)焦芾砥脚_(tái),將模型數(shù)據(jù)擬合后便得到建筑能耗預(yù)測(cè)結(jié)果,將結(jié)果返回用戶界面。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),基于下降法進(jìn)行求解[6] ,能夠模擬人的思維模式對(duì)機(jī)制進(jìn)行學(xué)習(xí),被廣泛地應(yīng)用于建筑領(lǐng)域的能耗預(yù)

測(cè)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括輸入層、隱含層與輸出層,在本研究當(dāng)中,輸入層指標(biāo)包括建筑面積、室外溫度、空調(diào)維持溫度以及人員密度四個(gè)指標(biāo),經(jīng)過(guò)擬合后得到建筑物耗電量結(jié)果,即輸出層,其神經(jīng)元個(gè)數(shù)為一,而隱含層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)是通過(guò)算法訓(xùn)練過(guò)程中的不斷調(diào)整達(dá)到優(yōu)的。

本研究中算法的訓(xùn)練數(shù)據(jù)為天津市中新生態(tài)城某幼兒園的歷史數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)集溫度覆蓋-8%至32℃,基本滿足全年所有工況。算法訓(xùn)練完成后進(jìn)行封裝,在進(jìn)行能耗預(yù)測(cè)時(shí)將建筑面積、室外溫度、空調(diào)維持溫度以及人員密度四個(gè)指標(biāo)輸入算法,算法經(jīng)過(guò)擬合計(jì)算后得到建筑能耗預(yù)測(cè)結(jié)果,并將結(jié)果返回用戶界面,如圖2結(jié)果輸出部分所示。

4系統(tǒng)典型應(yīng)用

4.1 信息存儲(chǔ)功能

智慧城市管理平臺(tái)后臺(tái)內(nèi)置數(shù)據(jù)庫(kù),存儲(chǔ)建筑能耗歷史數(shù)據(jù),便于管理者查詢使用的同時(shí),可用于算法訓(xùn)練優(yōu)化迭代。

4.2 信息查詢功能

可以按照時(shí)間段對(duì)能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行查詢篩選,同時(shí),還可以按照能耗量篩選數(shù)據(jù),便于管理者分析歷史數(shù)據(jù),合理制定能源使用策略。

4.3 能耗異常預(yù)警功能

系統(tǒng)可對(duì)能耗實(shí)時(shí)感知,并與歷史平均數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比,若出現(xiàn)過(guò)高或過(guò)低的異常情況,則在管理平臺(tái)中顯示警報(bào),提示建筑管理人員對(duì)該建筑或房間的能耗情況進(jìn)行調(diào)查。

4.4 能耗預(yù)測(cè)功能

構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備采集相關(guān)指標(biāo),自動(dòng)預(yù)測(cè)耗電量,得到某一房間或建筑的預(yù)測(cè)耗能,給建筑管理人員的能源分配決策提供指導(dǎo)。

5 Acrel-EIOT能源物聯(lián)網(wǎng)云平臺(tái)

(1)概述

Acrel-EIoT能源物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)放平臺(tái)是一套基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中臺(tái),建立統(tǒng)一的上下行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn),為互聯(lián)網(wǎng)用戶提供能源物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)服務(wù)的平臺(tái)。用戶僅需購(gòu)買(mǎi)安科瑞物聯(lián)網(wǎng)傳感器,選配網(wǎng)關(guān),自行安裝后掃碼即可使用手機(jī)和電腦得到所需的行業(yè)數(shù)據(jù)服務(wù)。

該平臺(tái)提供數(shù)據(jù)駕駛艙、電氣安全監(jiān)測(cè)、電能質(zhì)量分析、用電管理、預(yù)付費(fèi)管理、充電樁管理、智能照明管理、異常事件和記錄、運(yùn)維管理等功能,并支持多平臺(tái)、多語(yǔ)言、多終端數(shù)據(jù)訪問(wèn)。

(2)應(yīng)用場(chǎng)所

本平臺(tái)適用于公寓出租戶、連鎖小超市、小型工廠、樓管系統(tǒng)集成商、小型物業(yè)、智慧城市、變配電站、建筑樓宇、通信基站、工業(yè)能耗、智能燈塔、電力運(yùn)維等領(lǐng)域。

(3)平臺(tái)結(jié)構(gòu)

(4)平臺(tái)功能

電力集抄

電力集抄模塊可以實(shí)現(xiàn)對(duì)各種監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的查詢、分析、預(yù)警及綜合展示,以保證配電室的環(huán)境友好。在智能化方面實(shí)現(xiàn)供配電監(jiān)控系統(tǒng)的遙測(cè)'、遙信、遙控控制,對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行綜合檢測(cè)和統(tǒng)一管理;在數(shù)據(jù)資源管理方面,可以顯示或查詢供配電室內(nèi)各設(shè)備運(yùn)行(包括歷史和實(shí)時(shí)參數(shù),并根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行日?qǐng)?bào)、月報(bào)和年報(bào)查詢或打印,提高工作效率,節(jié)約人力資源。

變壓器監(jiān)控

配電圖

能耗分析

能耗分析模塊采用自動(dòng)化、信息化技術(shù),實(shí)現(xiàn)從能源數(shù)據(jù)采集、過(guò)程監(jiān)控、能源介質(zhì)消耗分析、能耗管理等全過(guò)程的自動(dòng)化、科學(xué)化管理,使能源管理、能源生產(chǎn)以及使用的全過(guò)程有機(jī)結(jié)合起來(lái),運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理與分析技術(shù),進(jìn)行離線生產(chǎn)分析與管理,實(shí)現(xiàn)全廠能源系統(tǒng)的統(tǒng)一調(diào)度,優(yōu)化能源介質(zhì)平衡、有效利用能源,提高能源質(zhì)量、降低能源消耗,達(dá)到節(jié)能降耗和提升整體能源管理水平的目的。

能耗概況

預(yù)付費(fèi)管理

1)登陸管理:管理操作員賬戶及權(quán)限分配,查看系統(tǒng)日志等功能;

2)系統(tǒng)配置:對(duì)建筑、通訊管理機(jī)、儀表及默認(rèn)參數(shù)進(jìn)行配置;

3)用戶管理:對(duì)商鋪用戶執(zhí)行開(kāi)戶、銷戶、遠(yuǎn)程分合閘、批量操作及記錄查詢等操作;

4)售電管理:對(duì)已開(kāi)戶的表進(jìn)行遠(yuǎn)程售電、退電、沖正及記錄查詢等操作;

5)售水管理:對(duì)已開(kāi)戶的表進(jìn)行遠(yuǎn)程售水、退水、記錄查詢等操作;

6)報(bào)表中心:提供售電、售水財(cái)務(wù)報(bào)表、用能報(bào)表、報(bào)表等查詢,本系統(tǒng)所有的報(bào)表及記錄查詢,都支持excel格式導(dǎo)出。

預(yù)付費(fèi)看板

充電樁管理

通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),對(duì)接入系統(tǒng)的充電樁站點(diǎn)和各個(gè)充電樁進(jìn)行不間斷地?cái)?shù)據(jù)采集和監(jiān)控,同時(shí)對(duì)各類故障如充電機(jī)過(guò)溫保護(hù)、充電機(jī)輸入輸出過(guò)壓、欠壓、絕緣檢測(cè)故障等一系列故障進(jìn)行預(yù)警。云平臺(tái)包含了充電收費(fèi)和充電樁運(yùn)營(yíng)的所有功能,包括城市級(jí)大屏、交易管理、財(cái)務(wù)管理、變壓器監(jiān)控、運(yùn)營(yíng)分析、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)管理等功能。

智能照明

智能照明通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)對(duì)安裝在城市各區(qū)域的室內(nèi)照明、城市路燈等照明回路的用電狀態(tài)進(jìn)行不間斷地?cái)?shù)據(jù)監(jiān)測(cè),也可以實(shí)現(xiàn)定時(shí)開(kāi)關(guān)策略配置及后臺(tái)遠(yuǎn)程管理和移動(dòng)管理等,降低路燈設(shè)施的維護(hù)難度和成本,提升管理水平,并達(dá)到一定節(jié)能減掛的效果。

監(jiān)控頁(yè)面

安全用電

安全用電采用研發(fā)的剩余電流互感器、溫度傳感器、電氣火災(zāi)探測(cè)器,對(duì)引發(fā)電氣火災(zāi)的主要因素(導(dǎo)線溫度、電流和剩余電流)進(jìn)行不間斷的數(shù)據(jù)跟蹤與統(tǒng)計(jì)分析,并將發(fā)現(xiàn)的各種隱患信息及時(shí)推送給企業(yè)管理人員,指導(dǎo)企業(yè)實(shí)現(xiàn)第一時(shí)間的排查和治理,達(dá)到消除潛在電氣火災(zāi)安全隱患,實(shí)現(xiàn)“防患于未然”的目的。

智慧消防

通過(guò)云平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、挖掘和趨勢(shì)分析,幫助實(shí)現(xiàn)科學(xué)預(yù)警火災(zāi)、網(wǎng)格化管理、落實(shí)多元責(zé)任監(jiān)管等目標(biāo)。原先針對(duì)“九小場(chǎng)所”和?;飞a(chǎn)企業(yè)無(wú)法有效監(jiān)控的空白,適應(yīng)于所有公建和民建,實(shí)現(xiàn)了無(wú)人化值守智慧消防,實(shí)現(xiàn)智慧消防“自動(dòng)化”、“智能化”、“系統(tǒng)化”、用電管理“精細(xì)化”的實(shí)際需求。

(5)系統(tǒng)硬件配置

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6結(jié)論

綜上所述,隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步和智慧城市的發(fā)展,基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)建建筑物能耗感知預(yù)測(cè)系統(tǒng),可以使建筑物能耗可視化、存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)、賦能城市管理水平、提高建筑管理能力以及能源使用效率。

參考文獻(xiàn)

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[2] 陳輝.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析的建筑物耗能仿真模型分析[J]. 佳木斯大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2022,40(1):13- 15+138.

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