基于物联网技术的高校能耗数据采集系统的研究

该课题分析了我国当前的建筑能耗形势,研究构建在无线传感网和B/S模式结合下,建筑能耗数据的采集、传输、存储和展示。提出了与之对应的设计方案,包括基于Zig Bee的能耗数据采集、基于ESP8266的数据传输、基于My SQL的数据库存储、基于SSM框架的前端展示。形成了一套软硬件齐全的数据采集系统,实现了用户跨平台和能耗数据的实时监测。     

基于SVD的无线多媒体传感器网络图像压缩机制

针对无线多媒体传感器网络图像压缩问题,从节点协作特性出发,提出了一种基于奇异值分解的图像压缩传输方案.首先研究了基于SVD的分块图像自适应压缩算法,以平衡网络能耗为目标,将相机节点和普通节点按照角色分工,协作完成图像采集、压缩和传输工作.相机节点负责采集图像信息,然后将图像分块发送给簇内普通节点;簇内普通节点对分块图像进行自适应压缩并将数据发送给簇头节点;簇头节点再将压缩后的数据转发至基站.仿真结果表明,提出的网络拓扑方案和图像压缩传输机制极大地缓解了图像采集节点的能耗压力,有效地平衡了网络的节点能耗.与JPEG2000协同图像压缩方案相比,基于SVD的图像处理方案的网络总能耗更少;且后者能够有效地对图像进行压缩传输,平衡网络能耗,延长整个网络的生命周期.     

基于WIFI的建筑能耗监测系统设计与仿真

设计了一种基于WIFI的建筑能耗监测系统,该系统由WIFI采集模块、传感模块、WIFI通讯模块以及能耗监测模块组成.选择全桥电路进行楼宇信息采集,传感模块接收楼宇信息后,由树状结构的WIFI转发机制和监测网络,将楼宇信息传输到能耗监测模块进行数据处理,利用TCP/IP协议实现各模块间的数据互通,并可以根据用户需要完成能耗、温度、烟雾、湿度等信息的实时预警.     

基于无线传感器网络能耗监测系统在高校老校区建设的研究

基于无线传感器网络能耗监测系统将无线传感器节点添加到高校老校区现有教学建筑、实训建筑、图书馆和学生宿舍大楼的水、电力、供热等设备及分支系统上,测量所有设备和分支系统的能耗数据,能耗数据通过网关传输到万维网服务器,在服务器上建立实时能耗数据库,服务器管理软件对统计数据分析比较,发现高校能耗设备能源消耗的主要原因。在此基础上,制定针对性的节能方案和控制措施,来达到高校老校区节能增效的目的。本系统采用无线数据采集和传输,布线少,最大限度减少了对现有建筑的改造成本,实现数据实时共享,控制迅速准确。     

面向建筑能源系统的物联网通用网关设计与实现

基于STM32处理器设计了一款具有自配置功能的通用物联网网关,实现了感知层传感网与数据中心服务器之间的协议转换、数据交互等功能.该网关首先通过RS485现场总线实现建筑能耗信息的采集,然后将其以XML文件的形式存储在SD卡中,最后通过以太网的TCP协议将能耗信息上传至服务器中.实际工程项目应用结果表明,该网关能够稳定可靠地运行,满足建筑能源系统物联网对数据采集与传输的需求.     

暖通空调系统节能问题探析

随着城市化进程的加快和人民生活质量的改善,我国建筑能耗的总量呈逐年上升趋势,而暖通空调系统在建筑能耗中占有重要比重。本文通过分析暖通空调系统能耗的构成及主要特点,针对当前在节能方面面临的问题,提出解决途径与方法。     

暖通空调系统节能措施探究

随着城市化进程的加快和人民生活质量的改善,我国建筑能耗的总量呈逐年上升趋势,而暖通空调系统在建筑能耗中占有重要比重。本文通过分析暖通空调系统能耗的构成及主要特点,针对当前暖通空调系统在节能方面面临的问题,提出解决暖通空调系统节能的有效途径与方法,供同行参考。     

UWB多中继协作系统传输策略设计

为超宽带（ultra wide-band,UWB）多中继协作系统设计提出了以最小化每符号全系统平均能耗为目标的高能效协作传输（energy-efficient cooperative transmission,ECT）和以最小化系统中断概率为目标的中断概率最优化传输（outage probability-optimal cooperative transmission,OCT）两个最优化不同系统性能的协作传输策略。仿真结果表明,ECT传输策略在能耗方面优于OCT策略,且ECT传输策略下的中断概率远远大于OCT传输策略。因此,系统的节能设计必须在能耗与其他系统性能之间进行折衷。     

一种跨层的能量最优化图像无线传输方法

为实现高质量低能耗的图像无线传输,提出了一种最小化无线传输整幅图像能耗的新方法.分析了发送一个数据帧和接收其反馈帧的过程中传输系统的能耗和一定重传次数内图像数据帧的平均传输时间和丢帧率,提出具有时延和质量双重约束的图像数据帧能耗最小化问题的数学模型.采用跨层最优化策略,并通过联合优化传输过程中每个图像数据帧各自的调制编码模式、重传限制和数据帧每次传输的发射功率,来最小化无线传输整幅图像所需的总的系统能量.仿真实验结果表明,与目前一些具有代表性的高能效无线传输方案相比,提出的方法能够在保证图像质量和传输时延的基础上显著降低图像无线传输所需的总能耗.     

基于物联网的分布式能耗数据采集系统设计

根据物联网技术的应用发展及国内外能耗采集技术研究发展现状,文章设计了一种基于物联网的分布式能耗采集控制系统,给出了相应的软硬件设计方案.系统利用数据采集控制节点、数据集中器、前置处理机组成的多级硬件架构体系和分布式数据处理技术,构成分布式实时数据处理系统,实现快速、实时的数据处理体系.系统将数据实时传输给监管平台,通过平台对各类能耗数据进行分析统计,给决策者提供合理优化的实施方案,为降低园区能耗水平提供了依据,节约了控制成本.     

基于ZigBee技术的智能楼字节能控制系统

为了实现楼宇低碳节能,本研究设计了一种基于ZigBee的智能楼字节能控制方案,以TI的无线射频芯片CC2530和低功耗MCUMSP430F435作为系统的传感器终端节点和路由器节点主控制芯片。通过无线传感网实时监测楼宇的温湿度、光强以及人体红外等环境参数,以此优化控制楼宇的空调和照明系统,从而实现智能楼宇的低碳节能控制。实验验证了该系统的可行性。     

基于多元统计方法的酒店建筑能耗分析研究

以福建省建筑节能监管体系建设工作为基础,介绍了本地区酒店建筑的能耗现状.选取了建筑面积、空调冷源侧功率等8个主要能耗影响因素作为回归分析初始变量,通过主成分分析,提取出3个主成分,并在此基础上,建立了酒店建筑能耗二次回归模型,从统计学及实践两个角度验证了该模型的准确性和有效性.     

基于投入产出模型的武钢炼铁系统能耗与节能潜力分析

针对武钢炼铁系统建立多级能源投入产出模型,采集并分析武钢炼铁系统2010~2013年生产及能源数据,通过该模型计算焦炭、烧结矿及铁水的能值与能耗,运用吨钢能耗e-p分析法计算工序节能量,采用指数平滑法预测未来一年的能源需求量。结果表明,降低焦化、烧结、高炉工序能耗,加大回收余热、余能等二次能源的力度,增加喷煤量以提高煤焦置换比以及优化生产结构等措施均有助于该炼铁系统的能耗降低。     

能耗预测导向的建筑能耗异常数据识别与修复

建筑能耗异常数据处理是对建筑能耗进行准确预测的前提。为有效处理建筑能耗异常数据,利用基于机器学习的K-means和KNN(K-nearest neighbor)算法,对上海某酒店建筑2017年7月的逐时能耗数据进行了异常识别和修复。通过建立长短期记忆网络模型,利用处理后的能耗数据预测了该建筑2017年8月首周的逐时能耗数据。预测结果表明,提出的建筑能耗异常数据识别与修复方法能准确识别并修复建筑能耗异常数据,从而显著提高后续能耗预测的效果。     

寒冷地区校园度日数法建筑能耗基准线的确定方法

校园建筑面积的迅速增长,导致校园建筑能耗占社会总能耗的比重越来越大。为了加强节约型校园建设管理,在建筑能耗基准线理论方法学的基础上,进行校园建筑能耗基准线的测算与研究。基于大量的能耗数据,笔者对校园建筑进行分类研究,提出了在使用功能分类的基础上将公共教学建筑按照空调系统形式进行细化分类的方法。最后采用四分位数法测算了各类校园建筑能耗基准线,提出低能耗水平、平均能耗水平和高能耗水平三类基准线,并给出实际应用中的建筑能耗基准线的修正方法。     

基于数据的建筑能耗分析与建模

对建筑能耗数据进行深入分析,提出了建立建筑电力能耗模型的方法.首先对建筑能耗进行了分项计量,统计了建筑逐时照明能耗数据,办公设备能耗数据以及办公人数,同时调查了建筑管理控制方式.经过分析可知,办公设备能耗数据与办公人数线性相关,而照明能耗数据与办公人数以及太阳辐射强度相关,但为非线性关系.根据不同类型数据的特点,分别建立了线性回归模型以及决策树模型.该模型可以预测建筑能耗并评估建筑管理方式对能耗的影响.     

大型公共建筑能耗监控系统研究

建立一个大型公共建筑能耗监测平台,获取建筑各分类分项能耗数据.能耗数据传输至数据中心进行分析处理,把分析处理结果通过网页以图表等形式对外公布.系统按功能分为数据采集子系统、数据传输子系统和数据处理子系统.基于能耗数据监测平台应用模糊控制技术对建筑能耗引入监控环节,约束大型公共建筑的能源消耗,提高建筑运行能效.     

能耗实时监测的数据挖掘方法

针对能耗监测常用的设定能耗阈值方法和基于历史数据的数据分析方法在实时性和智能性方面的不足,提出了一种基于数据挖掘技术的能耗实时监测方法。该方法通过对历史能耗数据进行聚类分析识别耗能体特有的能耗模式集合,对数据分类后获得能耗模式判定树,在能耗实时监测过程中对动态采集的能耗数据进行模式匹配,与相同模式历史数据进行离群点分析,可判别当前能耗是否异常。结合某综合大楼能耗数据进行了实验,验证了该方法及时发现能耗数据异常的有效性。     

中央空调水系统的变频调节方案

本文提出了一种通过实时收集空调系统当前的运行负荷参数,再分析这些收集的数据,并根据分析结果,动态地调节空调水系统中水泵和风机的工作频率的方案。该方案动态地改变系统的能量消耗,确保空调机组始终保持在最佳状态运行,最大限度的减少了系统的能耗。     

基于PCA与RBF的建筑能耗预测建模

由于建筑能耗因子间存在非线性和高度冗余特性,传统预测方法很难消除数据之间冗余和捕捉非线性特征,导致预测精度较低.为了提高建筑能耗预测精度,提出一种将主成分分析(principal component analysis,PCA)和径向基函数(radial basic function,RBF)神经网络相结合的建筑能耗预测方法(PCA-RBF).利用PCA消除建筑能耗高维变量数据的相关性,并按累积贡献率提取主成分,将主成分作为RBF神经网络的输入进行训练学习.通过PCA避免了模型过多的输入导致的训练耗时长及预测精度较低的不足.通过将PCA-RBF模型方法应用于某办公建筑能耗的预测中,并与RBF神经网络及BP神经网络模型相比,实验结果表明PCARBF模型方法能有效提高建筑能耗预测精度.