[發(fā)明專利]建筑運維設(shè)備異常診斷方法、系統(tǒng)及計算機可讀存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011489064.4
• 申請日: 2020-12-16
• 公開（公告）號: CN112836720A
• 公開（公告）日: 2021-05-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 王馳;崔瑩;李靜原;戴吉平;戴偉;孫一鳧;曾臻
• 申請（專利權(quán)）人: 博銳尚格科技股份有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/00
• 代理公司: 北京勁創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 11589
• 代理人: 王闖

本發(fā)明實施例提供的一種建筑運維設(shè)備異常診斷方法、系統(tǒng)及計算機可讀存儲介質(zhì)，該方法包括獲取歷史逐預(yù)設(shè)時間段單天能耗值；對數(shù)據(jù)向量進行預(yù)處理后，進行特征提取；采用聚類算法對單天特征向量進行聚類計算；構(gòu)建影響因素與聚類標簽之間的分類模型；根據(jù)影響因素和分類模型，預(yù)測未來天設(shè)備運行的波動范圍。本發(fā)明根據(jù)天維度能耗曲線提取特征值；根據(jù)聚類算法對特征向量進行計算，將數(shù)據(jù)向量進行分類劃分，提取出設(shè)備常規(guī)運行模式和該運行模式的波動范圍，將影響因素與設(shè)備運行模式相關(guān)聯(lián)建立分類模型；根據(jù)分類模型和未來天的影響因素預(yù)測未來天設(shè)備運行波動曲線。提高設(shè)備計算能力，擴大計算方法范圍，準確預(yù)測到未來天設(shè)備運行情況。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及建筑運維技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種建筑運維設(shè)備異常診 斷方法、系統(tǒng)及計算機可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

中國當前正處于能源消耗高的同時，能源相對緊缺的階段，能源的 匱乏和社會對能源不斷增大的需求已經(jīng)成為了制約社會進步發(fā)展的突出 矛盾之一，而城市的大規(guī)模建設(shè)使得建筑能耗在社會總能耗中的比例達 到了46％，通過自身診斷異常和控制手段降低運行時的能耗是實現(xiàn)節(jié)能 的一個重要途徑。

當前，許多高能耗企業(yè)已經(jīng)實現(xiàn)了對于分項能耗的采集，積累了大 量的歷史能耗數(shù)據(jù)，這為數(shù)據(jù)的異常診斷提供了基礎(chǔ)。但是，大量的歷 史能耗數(shù)據(jù)也帶來了“數(shù)據(jù)災(zāi)難”，使得相關(guān)的管理人員無法迅速并準確 的從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)能耗的異常性問題，最終導(dǎo)致建筑能耗難于監(jiān)測和管理。

傳統(tǒng)的監(jiān)測方法一般是由相關(guān)的能耗管理人員根據(jù)經(jīng)驗設(shè)定一個能 耗閾值，以此來判斷能耗是否出現(xiàn)異常，但是這種方式存在兩個問題， 首先是閾值無法準確的確定，其閾值的過高或者過低都將直接影響到實 際檢測結(jié)果的準確性；其次則是建筑模型的復(fù)雜性，對于商業(yè)建筑其能 耗的運行將會受到多種因素的影響而發(fā)生改變，比如月份、溫度、濕度、 節(jié)假日等特征因素，所以單純依靠閾值進行診斷無法適應(yīng)復(fù)雜的動態(tài)能 耗模型。因此為了解決閾值方法的局限性，一些更加智能的診斷方法被 提出：唐桂忠等人使用實時數(shù)據(jù)采集技術(shù)實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的實時統(tǒng)計，并且 利用統(tǒng)計方式進行能耗的異常診斷。雖然上述方式都解決了閾值方法的 局限性問題，但是還存在著以下的幾點問題：

(1)現(xiàn)有方法計算維度較大，未根據(jù)能耗曲線本身提取特征降低緯 度。

(2)以上方法都是基于歷史數(shù)據(jù)對能耗的統(tǒng)計分析，無法根據(jù)設(shè)備 不同運行模式計算能耗波動范圍。

(3)僅針對能耗本身進行分析計算，未考慮影響設(shè)備運行模式轉(zhuǎn)換 的特征因子。

發(fā)明內(nèi)容

為解決目前技術(shù)存在的不足，本發(fā)明實施例提供一種建筑運維設(shè)備異常診斷方法、系統(tǒng)及計算機可讀存儲介質(zhì)。其具體技術(shù)方案如下：

為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明實施例提供一種建筑運維設(shè)備異常診斷方 法，包括步驟：

獲取歷史逐預(yù)設(shè)時間段單天能耗值，作為建筑設(shè)備單天數(shù)據(jù)向量；

對所述數(shù)據(jù)向量進行預(yù)處理后，進行特征提取，得到特征向量；其 中，所述特征向量的特征值包括：設(shè)備開啟時間、開啟區(qū)間能耗均值、 和能耗方差；

采用聚類算法對特征向量進行聚類計算，得到所述單天能耗值的聚 類標簽；

采用隨機森林算法構(gòu)建影響因素與所述聚類標簽之間的分類模型； 其中，所述影響因素包括溫度、濕度、月份、節(jié)假日和風速；

根據(jù)天氣預(yù)報獲取的未來天的影響因素和所述分類模型，得到未來 天設(shè)備運行的波動范圍。

進一步的，在所述采用聚類算法對所述特征向量進行聚類計算，得 到所述當天能耗值的聚類標簽之后，所述采用隨機森林算法構(gòu)建影響因 素與所述聚類標簽之間的分類模型之前，還包括采用smote采樣算法對 所述聚類標簽的數(shù)量進行平衡。

進一步的，所述預(yù)處理包括：刪除異常波動天的數(shù)據(jù)向量。