建筑暖通空调对数据挖掘技术的应用.doc

建筑暖通空调对数据挖掘技术的应用本文首先介绍了数据挖掘的定义以及HVAC数据挖掘技术的当前应用状况，然后详细分析了HVAC在使用数据挖掘技术的过程中遇到的限制。提出暖通空调。使用数据挖掘技术引入空调的策略非常重要。1数据挖掘的定义所谓的数据挖掘是从大量数据中查找和提取有价值的信息的过程。数据挖掘技术包括许多学科，例如统计数学，数据可视化，机器学习和人类智能。借助数据挖掘技术，您可以：（1）可以有效地对数据进行聚类，可以计算和分析不同数据之间的相似性，并阐明施工环境的影响因素和内部机制。有效地确定各种影响因素的影响。（2）强调对未来数据或缺失数据的科学预测；（3）数据的有效分类，不同类型之间的差异或相同类型的共同属性，有助于建筑物的运行和节能调整。并进行设计；④您可以找到数据之间的相关性，可以找到HVAC系统的各种参数，例如压力，回风量，室内外温度和湿度之间的相关程度，您可以决定操作规则。详细的熟练程度可为HVAC系统控制测量提供可靠的基础。2HVAC数据挖掘技术的应用现状2.1HVAC控制系统故障检测与诊断功耗很耗时，此方法对其应用有一定的限制。在HVAC系统中检测和诊断故障的过程使用数据挖掘技术来分别挖掘和记录HVAC系统中正常和运行中的故障过程的传感器数据，并记录空调系统的运行状况数据。将会完成。通过建立相应的数学模型来实时在线检测HVAC故障，确定HVAC运行状态并有效诊断故障，可以有效地依靠技术人员的技术储备。减少并启用HVAC有效降低空调系统的维护时间成本和维护时间成本，有效提高工作效率。2.2储冰空调负荷的预测与控制对于负荷预测，对储冰空调的需求非常高。储冰空调系统具有许多影响因素，例如结构热特性，室内设计温度，室外温度和湿度以及维持太阳辐射强度。预测冰冰箱空调负荷需要收集相关数据，选择合理的模型并进行专门的培训。在确保一定精度的条件下，每小时预测第二天的冷却负荷。以第二天的电费为主要标准，我们将合理分配所需的制冷量至冰箱和冰柜。在电费谷中，我们将提前管理冰块存储，并在电费高峰期制定有效的运营措施。制冷已进行了优化，可有效减少冰量。有效预测和控制冰蓄冷空调的负荷，可以有效降低设备运行成本，有效提高用户的经济效益。使用HVAC数据挖掘技术的3个流程限制因素3.1缺乏数据挖掘人才在HVAC行业中使用数据挖掘技术时，必须在对数据信息非常敏感的同时获得HVAC的相关技术知识。作为数据挖掘专家，您必须能够使用计算机编程工具。有效地组织和分析数据，以便您可以训练模型。但是，中国目前在数据挖掘方面的人才很少，这严重影响了中国HVAC行业大数据的进一步发展。3.2较少的数据获取渠道建立健康的楼宇自动化系统的建筑物并不多。大多数建筑物没有全面的监视数据。存储位置相对封闭且独立。同时，由于没有建立数据共享机制，因此数据获取通道较少。无法完成记录，严重浪费数据，没有充分利用数据，只能反映楼宇自动化系统的运行状态。3.3数据挖掘的弱概念近年来，数据挖掘技术是一项新技术，需要来自许多不同学科的知识。考虑到不同数据之间的相互联系，规律和价值，HVAC行业并不十分了解它们，数据挖掘的概念薄弱，对HVAC行业数据挖掘技术的快速发展产生了重大影响。给3.4技术约束面对所有影响因素，当今的现有模型和技术并非都能够适应。除了它们对构建环境的特定影响之外，各种影响因素也相互影响，从而使分析变得困难。它非常昂贵，并且很难有效地掌握其中存在的各种法律。同时，用户在使用现有技术时会有一定的不便，他们必须实施一次性软件包才能为用户提供相对简单的界面。3.5成本约束收集与建筑物相关的数据的过程，除了需要相应的设备配置外，还需要有效开发相对健全的建筑系统，并且需要指派专家来执行相关操作。结果，该项目的投资成本大大增加。4HVAC应用数据挖掘技术的实施措施4.1高效提供相应的数据挖掘技术课程目前，我国大多数高校开设的暖通空调课程主要侧重于流体力学，工程热力学，传热等相关专业理论知识课程。在高效工程机械自动控制原理课程中，主要机械和设备的自动控制不能解释分析和处理大量数据的需要。因此，暖通空调专业的学生需要开设与数据挖掘技术相关的课程，以培训更专业的数据分析技术的人才来满足社会发展的需求。4.2政府部门提供相应的政策支持作为政府部门，有必要制定相应的支持政策，提供一定的财政支持，要求建立建筑能耗监控系统，并规范数据记录的格式。此外，通过建立与暖通空调行业大数据有关的公共数据库，积极鼓励科研机构和公司共享非机密数据，提高数据信息的透明度，这是许多研究人员的研究。需要方便和减少数据采集的难度。4.3深化数据挖掘的概念在当今时代，到处都有大量数据信息，只有使用它，您才能评