[发明专利]一种能效多维度评价方法、装置及系统

说明书

本发明公开了一种能效多维度评价方法、装置及系统，首先建立基于能耗指标与热舒适性指标的能效评价特征量的样本库，通过聚类分析，获得典型表征集，在此基础上采用模糊模式识别方法将待评估能效特征向量与典型表征集进行智能匹配。通过本发明提出的方法，能够对航站楼旅客的热舒适进行实时评价，同时全面反应气候、机场规模等因素对航站楼建筑能耗的影响，对航站楼能效实现多维度全面客观评价，在保证旅客舒适度的同时减低航站楼系统能耗。

技术领域

本发明属于能效监测与评价技术领域，具体涉及一种能效多维度评价方法、装置及系统，适用于机场航站楼。

背景技术

随着民航行业的迅速发展，航站楼规模越来越大，结构越来越复杂，其能耗也日趋增加，约占机场能耗总量的50％以上，降低航站楼建筑能耗日益受到关注，部分机场建立了航站楼能效监测系统，对能耗指标进行实时监测。

航站楼作为大型公共场所，其建筑能耗主要由于营造合适的室内热、湿环境，以提高旅客舒适度，因此无法脱离航站楼室内环境质量单纯追求能耗指标的降低。目前航站楼室内环境参数控制主要关注温度、湿度等基础参数，尚未将相关热环境参数反映成人体热舒适性指标。国外学者通过大量研究，提出了预测平均热感觉指标PMV等指标，但该指标计算复杂，尚未在航站楼实际运行中使用。

因此需要建立人体热舒适性指标的在线监测模型，研究不同气候区、不同规模航站楼能效的多维度评价方法，从能耗指标与热舒适性指标多个维度进行评价，从而体现四型机场建设中对“绿色、智慧、人文”航站楼的要求。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种能效多维度评价方法、装置及系统，完成基于建筑能耗与旅客热舒适性多维度的能效评价典型表征集的建立，并采用模糊模式识别方法将待评估能效特征向量与典型表征集进行智能匹配，从而全面客观反映航站楼能效指标，为航站楼能源系统的经济运行提供指导。

为了实现上述技术目的，达到上述技术效果，本发明通过以下技术方案实现：

第一方面，本发明提供了一种能效多维度评价方法，包括以下步骤：

基于相关历史数据计算出能耗指标及热舒适性指标，得到能效评价特征量的样本库；

基于所述能耗指标、热舒适性指标的约束值与引导值对能效评价特征量的样本库进行归一化处理；

通过聚类算法，对所述经过归一化处理的能效评价特征量的样本库进行聚类分析，得到典型表征集；

获取系统的实时运行数据，并基于所述实时运行数据计算出能耗指标及热舒适性指标，形成待评估的能效评估特征量；

采用模糊模式识别方法，将待评估的能效评估特征量与所述典型表征集进行模式匹配，完成系统的能效多维度综合评价。

优选地，所述能耗指标为航站楼单位面积冷、热负荷指标；所述热舒适性指标为预计平均热感觉指数。

优选地，所述热舒适性指标的计算过程为：

根据设定的热环境测试数据，计算出热舒适性指标值；

通过机器学习算法建立室内热环境参数温度t_a、湿度平均辐射温度θ_mr、风速V_a与热舒适性指标的统计模型；

将获取到的室内热环境参数输入至所述统计模型中，获得热舒适性指标值。

优选地，所述机器学习算法为神经网络算法或者支持向量机算法。

优选地，所述热舒适性指标分为7个等级，分别为热、暖、微暖、适中、微凉、凉和冷。

优选地，所述基于所述能耗指标、热舒适性指标的约束值与引导值对能效评价特征量的样本库进行归一化处理的归一化公式为：