[发明专利]一种用于智慧楼宇的运行数据处理方法

权利要求书

1.一种用于智慧楼宇的运行数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

对空调系统的运行状态进行监听以确定空调系统是否处于停机状态，若是，获取停机状态的起始时间点以及下一个开机状态的起始时间点，并根据停机状态的起始时间点以及下一个开机状态的起始时间点确定空调系统的停机时长；

在确定空调系统的停机时长大于或等于设定时间段时，从数据存储设备中获取空调组成设备在该停机状态的起始时间点对应的运行参数并将其作为空调组成设备的初始日志数据，然后发送采集指令至每个空调组成设备预先植入的采集器中以通过所述采集器获取每个空调组成设备的实时运行参数，并将实时运行参数作为中间日志数据，从数据存储设备中获取每个空调组成设备在空调系统的历史开机状态下的多组运行参数以确定每个空调组成设备的关联日志数据；

对空调组成设备的初始日志数据、中间日志数据和关联日志数据执行聚合操作以得到每个空调组成设备的融合日志数据，同时根据持续采集到的对应空调组成设备的实时运行参数对融合日志数据进行聚合更新，并将空调系统的故障发生时间点作为聚合操作的终止时间点以停止对每个空调组成设备对应的融合日志数据的更新；

基于空调系统中每个空调组成设备在上一运行周期内的重构轨迹段生成空调系统的第一运行状态图和第二运行状态图，基于所述第一运行状态图和所述第二运行状态图生成各个空调组成设备的分段性能波动系数，对每个空调组成设备的所有分段性能波动系数进行加权求和以得到每个空调组成设备在上一运行周期内的性能波动系数；

确定空调组成设备在上一运行周期内的设备损耗系数，根据空调组成设备在上一运行周期内的性能波动系数和设备损耗系数确定空调组成设备的故障概率，依据每个空调组成设备的故障概率对每个空调组成设备对应的融合日志数据进行排序以得到空调系统的待检测信息列表，并将其发送至相应的故障分析模块。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，空调系统的空调组成设备包括冷水机组、冷却风机盘管、水泵机组、凝聚水路和控制柜等；冷水机组包括压缩机、冷凝器、蒸发器、节流阀和电气控制设备。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述从数据存储设备中获取每个空调组成设备在空调系统的历史开机状态下的多组运行参数以确定每个空调组成设备的关联日志数据包括：

从数据存储设备中获取每个空调组成设备在历史开机状态下的正常工作时段内的一组运行参数，并基于每个空调组成设备在正常工作时段内的工作负荷确定每个空调组成设备的周期衰减因子，其中，所述周期衰减因子为对应空调组成设备在正常工作时段内的设备损耗系数；

基于每个空调组成设备在正常工作时段内的一组运行参数生成每个空调组成设备的初始工况轨迹，从空调系统中任取一个空调组成设备作为目标空调组成设备，并对目标空调组成设备的初始工况轨迹进行空间重构以得到对应目标空调组成设备的重构工况轨迹；

基于目标空调组成设备在正常工作时段内的周期衰减因子和重构工况轨迹分析得到空调系统中各个空调组成设备与所述目标空调组成设备之间的设备影响系数，对每个设备影响系数大于预设阈值的空调组成设备的实时运行参数进行聚合，以得到目标空调组成设备的关联日志数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对目标空调组成设备的初始工况轨迹进行空间重构以得到对应目标空调组成设备的重构工况轨迹包括：

对目标空调组成设备的初始工况轨迹中的每个运行参数进行数据标准化处理以得到标准初始工况轨迹，并对标准初始工况轨迹进行特征提取以得到标准初始工况轨迹的轨迹特征；

将标准初始工况轨迹的轨迹特征转化为对应的轨迹向量，并将其从对应的高维轨迹特征空间中线性映射至低维特征子空间中得到初始工况轨迹的轨迹浮动特征，其中，所述轨迹浮动特征用于表征对应空调组成设备的每个运行参数的数值波动量；

根据目标空调组成设备的轨迹浮动特征对标准初始工况轨迹的轨迹特征进行特征滤出以重构目标空调组成设备的初始工况轨迹得到目标空调组成设备在正常工作时段内的重构工况轨迹，其中，所述重构工况轨迹用于表征滤出稳定数据结构特征后的轨迹特征，所述稳定数据结构特征为初始工况轨迹中每个运行参数的数值波动量中的稳定变化量。