山东省高校类建筑节能监测数据分析方法研究及系统实现

发布时间：2017-06-23 09:02

  本文关键词：山东省高校类建筑节能监测数据分析方法研究及系统实现，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：公共建筑节能是我国建筑领域节能工作的重点,山东省从2010年启动公共建筑节能监测系统建设。目前,覆盖全省的公共建筑节能监测信息平台已初步建设完成,并已实现部、省、市三级数据联网。随着我国高等学校的建设和校园建筑设施的完善,高校建筑节能已成为继国家机关办公建筑和大型公共建筑节能工作后的一项重要任务。本课题以山东省公共建筑节能监测信息管理系统为基础依托,设立山东省高校节能监测信息管理系统,针对高校建筑园区建筑物特点进行建筑分类、能耗监测、统计分析及展示发布。 山东省高校节能监测信息管理系统接入山东省数据中心的专项节能监测信息平台,负责接收高校园区建筑群子系统所监测的建筑能耗数据。根据系统设计和能耗监测的需要,本文按照高校建筑分类、建筑物编码特点以及实际可操作性设计了高校建筑编码,实现两级编码的平滑衔接。在原有建筑物信息基础上,针对高校建筑特点,补充完善建筑物附加信息,更具针对性的对高校能耗数据进行分析。高校节能监测信息管理系统采用三层软件系统架构,数据库、B/S、NET等关键技术设计开发。 论文在理论研究的基础上,根据系统需求分析对山东省高校节能监测信息管理系统的数据库系统进行设计开发,系统需针对高校建筑分类特点满足与上下级数据库系统的融合。后台数据库软件采用SQL Server2008企业版,设计数据库系统结构并编程开发,实现能耗监测数据的安全存储和统计。 论文对系统主要功能模块进行设计,完成部分主要模块的程序编写。系统前端界面采用ASP.NET设计,实现与数据库的连接,调用数据库中的能耗数据以及相关信息,并通过SQL Server的Reporting Services和Analysis Services功能实现能耗数据及相关信息的统计分析及展示发布。 论文最后初步研究了数据挖掘技术在建筑能耗预测方面的应用。采用神经网络构造建筑物能耗的预测模型,以系统监测数据为样本,采用MATLAB进行仿真预测,仿真结果显示该模型具有较高的准确性。相比于传统的数据分析方法,数据挖掘方法在建筑能耗分析领域将有更广阔的应用前景。
【关键词】：高校建筑 建筑能耗 监测系统 编码设计 数据库 数据挖掘
【学位授予单位】：山东建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TU244.3;TU111.195
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第1章 绪论10-15
• 1.1 课题的背景及意义10-11
• 1.2 课题研究现状11-13
• 1.2.1 国外研究现状11-12
• 1.2.2 国内研究现状12-13
• 1.3 课题主要研究内容13
• 1.4 论文结构13-14
• 1.5 本章小结14-15
• 第2章 山东省高校节能监测信息管理系统框架结构15-26
• 2.1 山东省公共建筑节能监测信息系统15-16
• 2.2 山东省高校节能监测信息管理系统框架16-20
• 2.2.1 系统框架及信息描述16-17
• 2.2.2 建筑物编码设计17-19
• 2.2.3 建筑物基本信息19-20
• 2.3 软件系统架构及各模块功能20-22
• 2.4 系统关键技术22-25
• 2.4.1 B/S结构介绍22-23
• 2.4.2 NET Framework 介绍23-24
• 2.4.3 VPN技术及CA安全认证技术24-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第3章 系统数据库设计及实现26-42
• 3.1 系统分析26-27
• 3.1.1 系统需求分析26
• 3.1.2 系统设计方案分析26-27
• 3.2 数据库技术介绍27-29
• 3.3 数据库结构设计29-34
• 3.3.1 概念数据库设计29-31
• 3.3.2 逻辑数据库设计31-34
• 3.4 数据库系统实现34-40
• 3.4.1 数据表创建34-37
• 3.4.2 存储过程创建37-40
• 3.5 数据库安全设计40-41
• 3.6 本章小结41-42
• 第4章 系统功能架构设计及实现42-56
• 4.1 数据库连接42-44
• 4.2 系统功能及主要模块44-50
• 4.2.1 信息发布模块44-45
• 4.2.2 能耗详览模块45-47
• 4.2.3 能耗分析模块47
• 4.2.4 高校信息模块47-48
• 4.2.5 数据报表模块48
• 4.2.6 系统管理模块48-49
• 4.2.7 数据挖掘模块49
• 4.2.8 运行日志模块49-50
• 4.3 能耗分析模块设计50-53
• 4.4 数据报表模块设计53-55
• 4.5 本章小结55-56
• 第5章 校园建筑用能特点分析及能耗数据挖掘56-65
• 5.1 校园建筑用能特点分析56-58
• 5.1.1 高校校园建筑用能特点整体分析56
• 5.1.2 高校校园分类建筑用能特点分析56-58
• 5.2 数据挖掘技术在建筑能耗分析中的应用研究58-59
• 5.2.1 数据挖掘技术介绍58-59
• 5.2.2 数据挖掘技术在建筑能耗分析中的应用59
• 5.3 建筑能耗的BP神经网络预测59-64
• 5.3.1 BP神经网络59-61
• 5.3.2 建筑物能耗模型的建立61-62
• 5.3.3 数据仿真62-64
• 5.4 本章小结64-65
• 第6章 总结与展望65-66
• 6.1 总结65
• 6.2 展望65-66
• 参考文献66-69
• 致谢69-70
• 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况70-71
• 附录71-74

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：474485