基于物联网的建筑能源管理系统的研究

发布时间：2020-05-18 14:05

【摘要】：随着当今社会各领域的发展和人民生活质量的提高,能源的使用量随之增大,造成了大量的能源消耗,突出体现在大型建筑当中,如商业建筑和校园建筑等。为了贯彻国家“十三五”规划中的绿色校园建设思想,在总结前人的研究工作基础上,进行了建筑能源管理系统的需求分析和研究,结合当前的物联网技术设计开发了一套具有数据查询、能耗趋势分析的建筑能源管理系统,并利用了广东省某高校的实际数据建立预测模型来对能耗进行预测,以便更好地进行节能规划。本研究以广东省某高校的办公建筑的能源消耗为研究对象,以CC2530芯片为核心设计了能耗数据采集模块,实现了对电表数据的采集功能,并通过实验验证了数据采集模块工作的可靠性。通过广东省某高校的历史能耗数据,对日分项能耗和月统计能耗分别建立了线性回归-BP神经网络预测模型和指数平滑-BP神经网络预测模型来进行数据预测。基本原理为:首先利用线性回归法和指数平滑法来进行第一次预测,将第一次预测的结果通过训练好的BP神经网络进行二次预测。实验仿真结果表明,在线性回归预测中,影响因子的取值在0~1之间进行取值是较为合理的,取值越小,其预测结果更接近于实际值;在指数平滑预测中,针对能耗数据的时间序列规律,加权因子的取值在0.1~0.5之间进行取值是较为合理的,取值越小,其预测结果更接近于实际值;通过使用BP神经网络进行二次预测后可以提高预测精度,使得预测结果与实际数据的误差减少了1.56%~2.1%,相比较第一次预测结果要更接近于实际值,能够更好地进行节能规划,从而达到节能的目的。最后以WAMP为开发环境,ThinkPHP框架为开发框架设计并开发了建筑能源管理系统的软件平台,该平台集系统登录、能耗数据查询、历史能耗查询、能耗趋势分析、节能报告等多功能于一体,还设置了安全和可扩展的功能。论文的主要特点和创新在于:(1)通过PHP开发了建筑能源管理系统的软件平台,利用了其免费开源且运行时占用系统资源少的优势,为校园建筑的能源管理提供了平台支撑;(2)针对日分项能耗和月统计能耗的时间序列的特点,分别将线性回归预测和指数平滑预测结合BP神经网络应用于能耗数据的预测当中,通过设定合理的参数来提高数据预测的准确性,有效地减少了能源的消耗。
【图文】：

2 建筑能源管理系统关键技术概述源管理系统关键技术概述能源管理系统的解决方案研究的建筑能源管理系统主要是面向校园建筑的能耗监控的，每型的建筑，如：实验楼、办公楼、行政楼等。不同类型的建筑一、闭路电视监控系统、照明插座系统、电梯系统等。但每个子系状态的，对能耗的监控和管理工作造成了极大的不便。图 2-1 是个子系统的结构示意图。

为操作人员提供数据支持，方便操作人员及时做出节能措施。图2-2 是本文所设计的建筑能源管理系统的拓扑结构图。图 2-2 建筑能源管理系统拓扑结构图随着学生和教职工对于舒适度的高度追求，，校园建筑的能源消耗也开始呈现上涨的趋势。针对校园建筑的能耗特点，开发出一个拥有数据采集、实时能耗监测、数据处理和能耗分析等功能的建筑能源管理系统可以为校园建筑管理人员提供平台支撑和决策依据，有助于校园的建筑节能减排工作，为走一条数字信息化的校园节能道路做出贡献。2.2 建筑能源管理系统软件技术2.2.1 开发语言建筑能源管理系统软件平台的开发主要包括前端页面和后端逻辑两个方面，前端页面一般都是用 HTML+CSS+Javascript 来设计的。HTML 全称叫做超文本标记语言，是所有 Web 页面的基础，HTML 采用的是标签化语言结构，使用起来比较方便。目前HTML5 是未来 Web 开发的一种新标准，新增了视频、音频等多媒体标签，使得网页具有更加绚丽的效果[25]。CSS 全称叫做层叠样式表，其作用是为网页的元素渲染各种不同类型的样式，如：颜色属性、定位、宽高属性等，一般是配合 HTML 来一起使用。Javascript是一种面向对象的动态脚本语言
【学位授予单位】：广东技术师范学院
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TU855;TP391.44;TN929.5

【参考文献】

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本文编号：2669837