基于关联规则挖掘的建筑能耗控制装置及方法与流程

本发明涉及建筑物用电控制技术领域，尤其涉及一种基于关联规则挖掘的建筑能耗控制装置及方法。

背景技术：

建筑节能是我国节能减排工作的重要组成部分，“十三五”规划全面推进绿色建筑建设，把大幅降低能源消耗强度作为约束性指标，以提高环境质量为核心，以解决生态环境领域突出问题为重点，加大生态环境保护力度，提高资源利用效率。我国大型公共建筑具有能耗总量大、能源效率低、节能潜力大等特点，是建筑节能领域的重点工作，做好建筑节能监管，对实现我国节能减排目标具有重大意义。

各种各样的家用电器为人们提供了良好的工作环境和生活环境，满足了人们日益增长的物质需求。但大量的用电设备会使得电能消耗大大增加，现实生活中，由于人们节能意识不强或者没有提供相应的技术措施还无法达到这一点。尤其在住宅、办公楼和教学楼等公共场所，长明灯现象依然存在，特别是房间内已空无一人，但照明、空调、暖气等电气设备正常运行。

目前现有的对于建筑能耗的管理方法，只针对单一建筑能耗与其分项能耗之间的关系，得到影响能耗的规则，该种方法对历史数据的准确度和完整度有较高要求，并且不能够适用于多个建筑运行时产生的多种类型数据的复杂条件下影响能耗的关联规则。

另外，由于多个建筑内的若干空间单元均有用电量数值，如果这些数值均以数字的形式、或建立简单的二维图示呈现给管理人员，则不能直观的显示能耗分布情况。

因此，如果能够利用智能化技术对建筑物内人员的分布情况以及行为习惯进行检测，得到每个房间的能耗分布图表，同时分析出有人区域内基于人员行为习惯和用电设备的能耗状况，将进一步提升用电设备的节能空间。

技术实现要素：

本发明的目的就是为了解决上述问题，提出了一种基于关联规则挖掘的建筑能耗控制装置及方法，该装置及方法在保证室内人员舒适生活和正常工作的情况下，进一步向智能建筑的管理人员提供各种影响电能消耗的因素。

为实现上述目的，本发明的具体方案如下：

一种基于关联规则挖掘的建筑能耗控制装置，包括：将建筑物划分为若干空间单元，每一个空间单元内安装有至少一种电气设备；设置在建筑物控制室内的至少一台管理计算机；设置在空间单元里的若干无线测控模块、房间控制器以及若干人员监测模块；

所述若干无线测控模块和若干人员监测模块分别与房间控制器通信，所述房间控制器通过以太网与管理计算机通信，所述管理计算机连接远程控制终端；

所述管理计算机以数据库的形式存储每一个空间单元的用电设备能耗、人员信息、室外温度以及各设备开关状态数据的历史记录；通过关联规则挖掘找到用电设备能耗、人员信息、室外温度以及各设备开关状态数据与空间单元能耗之间的强关联规则；记录各空间单元的在建筑物内的能耗分布，并以建筑物三维模型能耗分布图的形式呈现。

进一步地，所述无线测控模块采集各用电设备的电能耗数值及其参数信息，并通过射频收发器以无线方式发送给房间控制器，同时接收来自房间控制器的控制命令实现对相应用电设备的操作和控制。

进一步地，建筑物内用电设备由开关信号控制，所述无线测控模块上设有用于控制开关信号的继电器和控制按钮。

进一步地，所述房间控制器通过无线传感网络与无线测控模块和人员监测模块分别进行通信，通过以太网与管理计算机通信。

进一步地，当房间控制器与无线测控模块进行通信的时候，发送方向无线传感器网络中发送一帧信息，所述信息包含物理帧头、网络帧头和数据负载3个字段；无线传感器网络收到这帧信息的节点对网络帧头进行解析，得到源地址与目的地址；

无线传感器网络根据当前节点是否为协调器来判断是沿着树状网络向上还是向下转发数据；若向上，则从每一层的路由节点开始判断目标节点是否在该层，若不在，则转发到上一层直到最顶层；若向下，依次从每个路由节点判断该目标节点是在本层或是在下一层，直到最大深度，经过层层的传递，信息最终到达目的地址。

进一步地，所述人员监测模块包括若干分布在空间单元内的热释电红外传感器，通过检测人员触发热释电红外传感器的先后顺序，对空间单元内的人数进行记录。

各建筑用电设备由开关信号控制，与之相对应的无线测控模块上设有继电器和控制按钮。

一种基于关联规则挖掘的建筑能耗控制方法，包括：

(1)采集建筑物内各个空间单元内用电设备的能耗数据以及人员个数信息，同时调用建筑物所在地的室外温度历史数据，将上述采集的数据存储至建筑能耗数据库中；

(2)设定采样周期T，对建筑能耗数据库中的数据进行采样；计算采样周期T结束时各用电设备在采样周期T内的总能耗、各空间单元在周期T内的总能耗、人员个数、室外温度、各设备开关状态数据，生成布尔表；

(3)通过Apriori算法找到布尔表中的用电设备能耗、人员个数、室外温度、各设备开关状态数据与空间单元能耗的强关联规则，根据强关联规则得到影响建筑物能耗的主要因素；

(4)建立建筑物的三维模型，采用不同的颜色对不同能耗的空间单元进行标记，进一步生成能耗分布图；同时，将步骤(3)中得到的强关联规则在三维模型上进行显示。

进一步地，所述步骤(3)中，确定布尔表中的各种数据与空间单元能耗的强关联规则的方法为：

1)扫描建筑能耗数据库，设置时间A为1-频繁项集L1，人为设定最小支持度minsup和最小置信度minconf；

2)设置人员个数B为下一阶候选集，记1-频繁项集L1中的每个元素为L1m，候选集B中的每个元素为Bn，计算1-频繁项集L1中与候选集B中的各个元素的支持度sup：L1m→Bn；

3)若sup大于或等于minsup，则该规则进入2-频繁项集L2；

4)采用不断迭代的方式来对各个频繁项集进行剪枝叶和拼接，直至频繁项集是空集，得到n-频繁项集；

5)对n-频繁项集的各个规则计算置信度conf：Lnm，若conf大于或等于minconf，生成强关联规则。

本发明的有益效果：

1.本发明通过挖掘Apriori算法实现复杂条件下建筑物内多种数据类型与空间单元能耗的关联规则挖掘，并根据关联规则挖掘得到的影响建筑能耗的主要因素，为建筑物的节能控制提供数据基础。

2.本发明利用SketchUp软件，建立建筑的三维模型，并用不同颜色表示。在建筑的三维模型中用醒目的颜色标记出能耗较高的空间单元，使管理人员可以直观的发现能耗较高的空间单元。

3.本发明提出的离散化数据预处理方法，在不影响原始数据的真实性的前提下，大大减少原始数据的大小。

附图说明

图1为基于关联规则挖掘的建筑能耗控制装置结构示意图；

图2为管理计算机中数据挖掘实施步骤；

图3为关联规则挖掘实施步骤；

图4为Apriori算法流程图。

其中，1.空间单元，2.电气设备，3.无线测控模块，4.无线传感网络，5.房间控制器，6.人员检测模块，7.以太网，8.控制室，9.管理计算机，10.广域网，11.远程控制终端，12.无线通信网络，13.手机终端。

具体实施方式：

下面结合附图对本发明进行详细说明：

本发明公开了一种基于关联规则挖掘的建筑能耗控制装置，如图1所示，包括：将建筑物划分为若干空间单元1，每一个空间单元1内安装有至少一种电气设备2；设置在建筑物控制室8内的至少一台管理计算机9；设置在空间单元1里的若干无线测控模块3、房间控制器5以及若干人员监测模块；

无线测控模块3实现对继电器吸合的控制和设备对应插座的开关，进而控制设备开关，同时无线测控模块3实时检测用电设备的能耗数据(单位kwh)，通过无线传感网络44与房间控制器5进行双向通信；人员检测模块6实时采集空间单元1的人员个数信息，通过无线传感网络4与房间控制器5进行双向通信。管理计算机9通过广域网10与远程控制终端11连接，通过无线通信网络12与手机终端13通信，便于管理人员远程控制电气设备2的开关；无线通信网络12可以是GPRS、GSM、CDMA或3G网络。

无线测控模块3实时采集各电气设备2的电能耗数值(kwh)，以及对设备相应的操作信息。并通过射频收发器以无线方式发送给房间控制器5，同时接收来自房间控制器5的控制命令实现对相应用电设备的操作和控制；各建筑用电设备由开关信号控制，与之相对应的无线测控模块3上设有继电器和控制按钮。

无线测控模块3还包括与控制用电设备的智能开关和与用电设备相连接的智能插座，可执行切断开关和切断插座用电等操作。

房间控制器5接收无线测控模块3的设备能耗信息和人员检测模块6的人员信息，通过以太网7接口与以太网7连接，向建筑物控制室8的管理计算机9上传空间单元1的能耗信息和人员信息，同时接收管理计算机9下达的各种指令，通过无线传感网络44控制无线测控模块3，实现对设备的开关。

人员监测模块主要为若干分布在空间单元1内的热释电红外传感器，通过检测人员触发热释电红外传感器的先后顺序，对空间单元1内的人数进行记录。

管理计算机9以数据库的形式存储每一个空间单元1的用电设备能耗、人员信息、调用建筑物所在地的室外温度历史数据以及各设备开关状态数据的历史记录；通过关联规则挖掘找到用电设备能耗、人员信息、室外温度以及各设备开关状态数据与空间单元1能耗之间的强关联规则；

利用SketchUp软件，建立建筑的三维模型，并用不同颜色表示，可根据各空间单元1用电量大小，对各空间单元1用不同颜色填充，进一步生成能耗分布图。其目的是在建筑的三维模型中用醒目的颜色标记出能耗较高的空间单元1，并以能耗分布图或能耗分布表等适当的方式，呈现各空间单元1的电能使用情况。使管理人员可以直观的发现能耗较高的空间单元1，并根据关联规则挖掘得到的影响建筑能耗的主要因素，做出响应。

本发明中，房间控制器5与无线测控模块3、房间控制器5与人员监测模块通过无线传感网络4进行双向通信。

当房间控制器5和无线测控模块3进行通信的时候，发送方会向无线传感器网络中发送一帧信息，这帧信息包含有3个字段分别是物理帧头、网络帧头和数据负载。无线传感器网络中收到这帧信息的节点会对网络帧头进行解析，得到源地址与目的地址。

无线通讯网络是个树状的网络，根据当前节点是否为协调器来判断是沿着树向上还是向下转发数据，若向上，则从每一层的路由节点开始判断目标节点是否在该层，若不在，则转发到上一层直到最顶层；若向下，依次从每个路由节点判断该目标节点还是在本层或是在下一层，直到最大深度，经过层层的传递，信息最终到达目的地址。当房间控制器5和无线测控模块3进行通信的时，根据信息的发送方和接收方的不同，数据负载的格式也不相同。

当房间控制器5启动并初始化一些参数后(工作频道，网络ID，邻居表等)，环境模块和空调无线测控模块3随之自动启动，并向房间控制器5寻找可以加入的网络节点。这一技术为本发明提供了原始数据的支持，为数据挖掘提供了保障。

本发明中，管理计算机9通过以太网7技术与房间控制器5进行通信。

利用C#开发Web应用程序，通过建立B/S架构的管理系统，提供Browser/Server框架的用户设备管理界面，允许授权管理人员远程登陆，使得授权用户可在任何地方通过登陆系统提供的浏览界面查看建筑物能耗分布图和能耗分布表，还可以远程控制相关设备的开关。

通过Visual C#进行Socket网络程序开发，使得数据管理计算机9与设备物联网系统中的各个房间控制器5建立连接，并通过传输控制协议TCP/IP进行数据的交换，实时的显示整个建筑物内的各空间单元1的能耗数据、设备运行状态和人员信息。数据管理计算机9同时还将各个房间控制器5上传的信息其中包括有各房间单元的能耗数据、设备运行状态和人员信息保存到专门的数据库中并对数据库进行维护和管理。授权用户登陆数据管理系统，通过管理计算机9向各个房间控制器5发送下达命令实现对建筑设备的远程控制。这一技术保证了数据的可靠传输。

本发明公开了一种基于关联规则挖掘的建筑能耗控制方法，如图2所示，包括以下步骤：

(1)采集建筑物内各个空间单元1内用电设备的能耗数据以及人员个数信息，同时调用建筑物所在地的室外温度历史数据，将上述采集的数据存储至建筑能耗数据库中；

(2)得到空间单元1内各种电气设备2的能耗数据后，为提高运算速度，需对采集到的数据预处理，本发明运用离散化的方法，将采集到的平滑数据进行处理，包括：设定采样周期T，对建筑能耗数据库中的数据进行采样；计算采样周期T结束时各用电设备在采样周期T内的总能耗、各空间单元1在周期T内的总能耗、人员个数、室外温度、各设备开关状态数据，生成布尔表；

本发明给出一种建立布尔表的实例：

1、时间：0:00-2:00(A1)、2:00-4:00(A2)、4:00-6:00(A3)、6:00-8:00(A4)。

2、人员个数：无人(B1)、1-5人(B2)、6-10人(B3)、11-15人(B4)……室外温度：(-5℃-0℃](C1)、(0℃-5℃](C2)、(5℃-10℃](C3)……

3、设备开关状态：开(D1)、关(D2)、待机(D3)……

4、设备能耗：0kwh(E1)、(0-50kwh](E2)、(50-100kwh](E3)、(100-150kwh](E4)……空间单元1能耗0(F1)、(0-50kwh](F2)、(50-100kwh](F3)、(100-150kwh](F4)……

(3)与处理完成后，通过Apriori算法找到布尔表中的用电设备能耗、人员个数、室外温度、各设备开关状态数据与空间单元1能耗的强关联规则，根据强关联规则得到影响建筑物能耗的主要因素；

(4)建立建筑物的三维模型，采用不同的颜色对不同能耗的空间单元1进行标记，进一步生成能耗分布图。通过可视化或者其他方式将上面挖掘过程中获取的有价值的信息展示给客户，也可将这些信息作为新的知识存储起来。同时，将得到的强关联规则在三维模型上以图表或者文字的形式进行显示。

图3和图4分别是为关联规则挖掘实施步骤和Apriori算法流程图。

首先扫描数据库D，计算数据库中各个元素的支持度以生成1-频繁项集L1。通过L1来探索频繁项集L2，采用不断迭代的方式来对各个频繁项集进行剪枝叶和拼接，直至频繁项集是空集。

基于图2给出的数据预处理实例，对于采集到的数据进行离散化后建立布尔表，本发明给出一种使用Apriori算法进行关联规则挖掘实例，具体过程如图4所示。

(1)扫描数据库D，设置时间A为1-频繁项集L1，人为设定最小支持度minsup和最小置信度minconf；

(2)设置人员个数B为下一阶候选集，记L1中的每个元素为L1m，候选集B中的每个元素为Bn，计算L1中的与B中的各个元素的支持度sup：L1m→Bn，若sup大于或等于minsup，则该规则进入2-频繁项集L2。

支持度的计算公式为：

(3)对L2继续使用这种方法，计算L2中与候选集C的各个元素的支持度sup：L2m→Cn，得到3-频繁项集L3。

(4)重复使用这种方法实现对频繁项集的剪枝和拼接，得到n-频繁项集。对n-频繁项集的各个规则计算置信度conf：Lnm，若conf大于或等于minconf，生成强关联规则。

置信度的计算公式：

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。