用于检测建筑信息的方法和设备与流程

本发明涉及用于检测建筑信息的方法和设备。

背景技术：

建筑能量管理系统(BEMS)涉及实时地收集和分析建筑能量管理设施的各种信息以有效地管理能量的系统。存在作为建筑建模技术的建筑信息建模(BIM)技术，其对建筑能量消耗建模并与环境(climate)交互工作以使能BEMS中的预测和异常状态监视。BIM技术可以大致地分类为白箱建模技术、基于参考信息的建模技术或者基于比率的建模技术。

白箱建模技术对应于基于由多个传感器测量的信息或者比如绘图信息的测量信息来执行建筑建模的技术。当使用白箱建模技术时，可以使用大量应用于能量模拟的工具(例如，EnergyPlus)，且在该情况下，测量信息可以用作该工具的输入值。

但是，为了使用白箱建模技术，应该安装传感器装置用于获取测量信息，且存在由于此产生成本的问题。另外，存在的问题在于存在几个限制条件，比如测量使用白箱建模技术所需的全部信息需要的时间和该时间需要的劳动力。因此，白箱建模技术具有高精度，但是由于高成本和时间消耗的问题以及重复相同操作的问题，未大量使用。

基于参考信息的建模技术对应于使用能量模拟器的输入值执行关于建筑信息的参考信息的建筑建模的技术。参考信息可以是先前配置的能量标准信息(例如，ASHRAE 90.1(除了低层住宅之外的建筑的能量标准)的信息)。基于参考信息的建模技术对应于可以最容易地使用的建筑建模技术。但是，基于参考信息的建模技术由于生成实际信息和参考信息之间的大的误差的问题(当使用ASHRAE 90.1的信息时，可能生成10～25％的误差)，在用于功耗预测和监视应用，比如异常检测时具有限制。

基于比率的建模技术对应于基于盖然论方法(例如，贝叶斯校准方法)的建筑建模技术。基于比率的建模技术具有高度复杂的过程，由于每个步骤的手动处理而增加时间消耗和人为误差，且因为配置绝对因素范围(边界)而减小精确性。

传统的BIM技术具有时间和财务成本问题、复杂度问题和精确性问题。因此，这些问题被认为带来对于更有效率和具有高精度的BIM技术的需要。

技术实现要素：

技术问题

本发明提出了用于检测建筑信息的方法和设备。

本发明提出了用于精确地检测用于建筑信息建模的信息以使用该信息的方法和设备。

本发明提出了用于精确地和简单地执行用于有效率的建筑能量管理的建筑信息建模的方法和设备。

技术方案

根据本发明的一方面，提供了检测建筑信息的方法。该方法包括：当在第一时间点的建筑的种类不同于在第一时间点之前的第二时间点的建筑的种类时，根据在第一时间点的建筑的种类检测第一建筑配置信息并根据在第二时间点的建筑的种类检测第二建筑配置信息；基于第一建筑配置信息和第二建筑配置信息确定要用于第一建筑的数据值的范围；和根据所确定的范围检测满足多个先前配置的条件的数据值。

根据本发明的另一方面，提供了一种建筑信息检测装置。该建筑信息检测装置包括：存储器，存储根据建筑的种类的建筑种类信息和建筑配置信息；和控制器，当在第一时间点的建筑的种类不同于在第一时间点之前的第二时间点的建筑的种类时，根据在第一时间点的建筑的种类检测第一建筑配置信息并根据在第二时间点的建筑的种类检测第二建筑配置信息，基于第一建筑配置信息和第二建筑配置信息确定要用于第一建筑的数据值的范围，和根据所确定的范围检测满足多个先前配置的条件的数据值。

有益效果

本发明可以根据功能分类建筑并利用包括建筑的历史信息、周期信息和建造材料信息的数据库，从而实际上根据现有建筑的种类提取信息，这与现有的测量信息利用、标准(例如，ASHRAE 90.1)应用或者贝叶斯BIM方案不同。另外，本发明可以使用在每个输入因素的范围(域)中的所提取的信息来最小化误差。

另外，当使用在本发明中提出的优化方法时，同时反映每个区域的装置信息、占用信息和环境信息的全局解决方案计算是可能的，且可以缩短计算时间。当该优化方法应用于新建筑时，在通过能量模拟应用比如BEMS的系统之前，可以预先验证系统的效果且这在选择系统时是有帮助的。另外，当使用通过此的有效能量时，可以以高精度容易地取得与现有的系统相比的节能效果。

附图说明

图1是图示根据本发明的实施例的建筑信息建模(BIM)装置的内部配置的框图。

图2是图示根据本发明的实施例的BIM装置的BIM过程的流程图。

图3图示根据本发明的实施例的建筑组的示例。

图4a图示根据本发明的实施例的根据建筑功能信息获取的BIM数据的示例。

图4b图示根据本发明的实施例的配置用于BIM参数的多个范围(域)的过程。

图5图示根据本发明的实施例的具有两个特性的BIM参数范围。

图6是当使用通用BIM参数范围配置方案时通过比较功耗的实际值和预测值而获得的图。

图7是当使用根据本发明的实施例的通用BIM参数范围配置方案时通过比较功耗的实际值和预测值而获得的图。

图8图示通用优化方法。

图9图示根据本发明的实施例的分布范围优化方法。

具体实施方式

在下文中，将参考附图具体描述本发明的操作原理。在以下描述本发明时，当确定在这里包括的有关已知配置的详细说明可能不必要地模糊本发明的主题时，将省略其详细说明。将在以下描述的术语是考虑在本发明中的功能定义的术语，且可以是根据用户、用户的意图或者习惯而不同的。因此，应该遍及说明书基于内容做出术语的定义。

图1是图示根据本发明的实施例的建筑信息建模(BIM)装置的内部配置的框图。

参考图1，BIM装置包括控制器100、存储器110和用户接口130。控制器100执行将在以下描述的根据本发明的实施例的用于BIM的操作，且存储器110存储BIM装置的操作需要的各种信息和输入信息。

特别地，存储器110可以包括BIM数据库(DB)120，且BIM DB 120可以包括建筑功能信息和建筑规范信息作为BIM信息。建筑功能信息包括建筑的类型信息，且建筑规范信息包括每一种建筑的建筑配置信息。建筑配置信息例如可以包括关于相应的建筑的楼层的数目的信息、方向信息、装置信息(加热、通风和空调(HVAC))、照明信息、电梯信息和占用信息。

用户接口130对应于用于向用户提供信息或者从用户接收信息的配置单元。例如，当用户想要的建筑的BIM信息在BIM DB 120中不存在时，用户接口130可以从用户接收关于相应的建筑的BIM信息。

在下文中，将讨论由如上所述配置的BIM装置执行的BIM过程。

图2是图示根据本发明的实施例的BIM装置的BIM过程的流程图。

参考图2，根据本发明的实施例的BIM过程可以主要包括如步骤200到208所示的预处理过程和如步骤210所示的优化过程。

在预处理过程中，BIM装置首先将相应的建筑划分为新建筑或者现有建筑。这是由于当相应的建筑是新建筑或者现有建筑时的不同建模方法。当在步骤200相应的建筑是新建筑时，BIM装置在步骤202获取用于新建筑的建筑功能信息。因为新建筑不具有过去的历史，BIM装置获取当前时间点的建筑功能信息。建筑功能信息可以从BIM DB 120获取或者可以从用户接收和获取。

当相应的建筑不是新建筑，即，是现有建筑时，BIM装置在步骤204获取现有建筑的当前和过去建筑功能信息。例如，当现有建筑曾经是医院但是当前改变为宾馆时，BIM装置获取关于医院的信息作为过去建筑功能信息，并获取关于宾馆的信息作为当前建筑功能信息。

BIM装置在步骤206根据所获取的建筑功能信息而获取建筑配置信息(在下文中，称为“BIM数据”)。BIM数据例如可以包括关于建筑的楼层的数目的信息、方向信息、装置信息、照明信息、电梯信息和占用信息。同时，当相应的建筑是现有建筑时，过去环境(climate)信息也可以用作过去BIM数据。另外，比如装置信息、材料信息和占用信息之类的BIM数据可以包括比如每个区域的进度和尺寸的BIM操作因素(或者BIM要素)。

BIM装置在步骤208确定每个BIM操作因素的范围(域)。该范围可以包括平均值和标准差。另外，根据建造时间的BIM参数的范围即使在相同建筑的情况下也可以改变，且这些时代特定的原因也可以反映在预处理过程中。

当预处理终止时，BIM装置在步骤210执行BIM操作因素优化过程(BIM操作因素(参数)校准过程)。在这里，优化过程指示通过优化确定每个BIM操作因素的值的过程。在优化处理器中，BIM装置在每个BIM操作因素的范围内逐个地提取预定值，且然后生成预定数目的BIM操作因素集合。接下来，BIM装置对于每个BIM操作因素集合通过模拟计算功耗。另外，BIM装置比较当收集相应的建筑的过去历史信息时获得的功耗与所计算的功耗以计算误差。

BIM装置生成预定数目的BIM操作因素集合，且然后重复确定两个集合为其中误差低的上层的过程，以当误差小于或等于预定值时终止优化。其中最小化误差的BIM操作因素集合涉及用于建筑的建模输入因素且可以基于将来的环境预测能量消耗或者可以用于另一应用。在算法开发步骤中，可以通过标识通过建模获得的能量消耗预测误差是否对应于满足的误差范围的过程来执行算法选择或者操作因素值选择。

在下文中，将特别地讨论如上所述的预处理过程和优化过程。

(1)预处理过程：获取建筑功能信息的方法

在作为预处理过程的第一步骤的获取建筑功能信息的步骤中，可以基于预定建筑组的信息获取相应的建筑的建筑功能信息。

图3图示根据本发明的实施例的建筑组的示例。

例如，图3图示七个建筑组，比如教育和音乐会建筑310、商业建筑320、膳宿建筑330、浴室建筑340、办公建筑350、保健建筑360和住宅建筑370。BIM装置可以基于七个建筑组确定相应的建筑对应于哪种建筑。同时，虽然当计算新建筑的BIM数据时通常仅已经反映了当前建筑功能，但是在本发明的实施例中反映当前建筑功能和过去建筑功能两者。因此，可以执行实际的BIM。

(2)预处理过程：根据建筑功能信息获取BIM数据的方法

当BIM装置获取建筑功能信息时，BIM装置可以根据所获取的建筑功能信息而获取作为建筑配置信息的BIM数据。BIM数据示为图4a中的示例。

图4a图示根据本发明的实施例的根据建筑功能信息获取的BIM数据的示例。

参考图4a，当在步骤400已经获取建筑功能信息时，BIM装置在步骤410根据所获取的建筑功能信息来获取BIM数据。图4a的(a)图示当相应的建筑是现有建筑时获取当前建筑功能信息(宾馆)和过去建筑功能信息(医院和宿舍)时的BIM数据的示例。

特别地，在图4a的(a)中，每条建筑功能信息的BIM数据可以包括装置信息(HVAC)、照明信息、材料信息、占用信息和电梯信息。同时，如图4a的(b)所示，每个BIM数据可以包括多个BIM操作因素。例如，HVAC可以包括指示BIM操作因素的H1_gen、H2_gen和H3_gen，比如加热信息、通风信息和空调信息。

(3)预处理过程：确定BIM数据的每个BIM操作因素的范围的方法

当已经获取每条建筑功能信息的全部BIM数据时，BIM装置选择要使用的BIM数据，并配置与所选的BIM数据有关的BIM操作因素的适当的范围。在现有技术中，基于标准(例如，ASHRAE)中描述的参考信息配置特定建筑的BIM操作因素值的预定范围。但是，在本发明的实施例中，基于建筑的历史和比率配置范围，从而减小不可靠性和因此改进精确性。

图4b图示根据本发明的实施例的配置用于BIM参数的多个范围(域)的过程。

参考图4b，当在步骤410已经获取根据建筑功能信息的BIM数据时，BIM装置在步骤420确定每个BIM数据的BIM操作因素值的范围。在这里，当相应的建筑是现有建筑时，BIM装置根据过去建筑功能信息确定每一条BIM数据的BIM操作因素值的范围。

当相应的建筑的过去建筑功能信息指示医院和商店，且当前建筑功能信息指示宾馆时，BIM装置可以确定与医院、商店和宾馆有关的每一条BIM数据的BIM操作因素的范围，由此生成多个范围。在该情况下，BIM装置在步骤430基于该多个范围确定统计的BIM操作因素值。

例如，当存在HVAC的五个BIM操作因素，即H1_gen、H2_gen、H3_gen、H4_gen和H5_gen时，可以使用每个操作因素的平均值和方差值配置多个范围。

在本发明的实施例中，基于建筑的历史和比率配置范围，且配置的范围示为图5中的示例。

图5图示根据本发明的实施例的具有两个特性的BIM参数范围。

在本发明的实施例中，BIM操作因素的范围可以主要地具有如图5的(a)所示的不连续性特性和如图5的(b)所示的相交特性。

参考图5的(a)，当建筑在过去曾经是医院且现在是宾馆时，可以分别配置宾馆和医院的BIM数据的BIM操作因素的范围。宾馆的BIM操作因素的范围510(U∈[15:25])(平均值μ_i＝20，方差3σ_i＝5)与医院的BIM操作因素的范围500(U∈[0:10])(平均值μ_i＝5，方差3σ_i＝5)不重叠。在本发明的实施例中，因为已经反映了当前历史和过去历史，即，宾馆和医院的BIM操作因素的所有范围(D_k∈[0:10]，[15:25])，与不反映过去历史的现有的方法(即，通常，仅反映宾馆的BIM操作因素的范围(D_k∈[15:25])相比，可以更精确地确定实质上最优的BIM操作因素值。

同时，如图5的(b)所示，宾馆和医院的BIM数据的BIM操作因素的范围可能重叠。在该情况下，与仅反映宾馆的BIM操作因素的范围(D_k∈[15:25])的情况相比要加宽范围(即，D_k∈[10:25])。当要加宽范围时，加宽最优BIM操作因素值的可推导的范围，且可以通过优化更精确地检测实际的现有建筑的未修改的BIM操作因素值。

另外，虽然根据建筑的建造时间还未改变建筑历史，但是主BIM操作因素的范围可以不同。在本发明的实施例中，可以通过反映反映时代特定原因的操作因素而扩展或者改变BIM操作因素的范围。

以下将参考图6和图7描述通用范围配置方案和根据本发明实施例的范围配置方案的精确性。

图6是当使用通用BIM操作因素范围配置方案时通过比较功耗的实际值和预测值而获得的图。

图6图示使用通用BIM操作因素范围配置方案的情况的模拟结果。图6的(a)图示对于1月的功耗的实际值和预测值，且看起来实际值和预测值之间的误差低，以使得很好地执行优化。但是，如果讨论图6的(b)所示的七月的功耗的实际值和预测值，知道实际值和预测值之间的误差大，以使得精确性显著地下降。这可以被认为是因为未适当地应用BIM操作因素的范围以使得未执行优化的BIM而产生的问题。

图7是当使用根据本发明的实施例的BIM操作因素范围配置方案时通过比较功耗的实际值和预测值而获得的图。

图7图示反映具有如图5的(b)所示的相交特性的BIM操作因素范围的模拟结果。图7的(a)和(b)图示每一月，即，一月和七月的功耗的实测值和预测值，且可以知道一月和七月两者的精确性很大，且与图6的(a)和(b)相比几乎无变化。这可能是通过扩展BIM操作因素的范围而适当地执行特定建筑的BIM的结果。当反映根据本发明实施例的自适应BIM操作因素范围时，建筑建模的精确性可以增加。

(4)优化过程

根据本发明实施例的优化过程涉及用于克服通用优化方法的限制的方法，且对应于当希望找到满足具有相同设计域的几个优化问题的解决方案时可以应用的方法。

在本发明的实施例中，例如，提出三个优化问题。首先，存在与装置本身的性能有关的装置信息误差最小化问题。可以主要地包括HVAC(t)，Lighting(t)和Applicance(t)。第二，存在可能属于建筑的每个区域的占用信息的优化问题。可以基于过去模式或者在办公室的情况下通过会议室预约信息的信息而建模占用调度。第三，存在每个区域的环境信息优化问题，且可以主要地考虑每个区域的比如配置温度(设置点)的调度信息和在假期情况下的信息。

当解决这三个问题时，可以单独地使用实际上上面描述为示例的比如HVAC(t)、Lighting(t)、Applicance(t)、Occupancy(t)、ZoneSetpoint(t)和Holiday(t)之类的全部操作因素。换句话说，当优化三个问题时，操作因素具有相同的范围。在该情况下，以下描述通用的单独优化方法。

图8图示通用优化方法。

通用优化方法包括单独优化方法，顺序优化方法和单个目标方法。另外，在图8中，y₁指示装置信息优化值，y₂指示占用信息优化值，且y₃指示环境信息优化值。另外，在图8中，x指示全局解决方案Y(x)作为满足三个优化问题的解决方案，且D指示优化的操作因素值的范围(例如，D＝{x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9})。

如图8的(a)所示，当执行单独的优化时，因为y₁、y₂和y₃优化参数的值(D)不同而不能推导出反映全部y₁、y₂和y₃的全局解决方案Y(x)。

另外，如图8的(b)所示，当要在可以推导出y₁、y₂和y₃的相同操作因素值(D)的状态下执行顺序优化时，难以通过范围限制的出现推导出全局解决方案Y(x)。

另外，如图8的(c)所示，当使用向y₁、y₂和y₃分配加权值的方法时，y₁、y₂和y₃中的至少两个可以推导出相同的优化操作因素值(D)，但是由于加权值的影响发生难以推导出全局解决方案Y(x)的情况。

因此，在本发明的实施例中，代替使用上面描述的方法，提出分布范围优化方法。分布范围优化方法对应于同时计算和进行三个优化问题的方法。在这里，注意到可以计算根据操作因素当中的具有大的影响的操作因素和主要因素的组合的优化的操作因素值。因此，可以缩短用于优化的计算时间。

例如，将描述优化三个值y₁、y₂和y₃的方法。该方法包括将相同范围中的操作因素当中对于y₁、y₂和y₃具有大的影响的操作因素和y₁、y₂和y₃的主要因素_y*₁、_y*₂和_y*₃组合的方法。

[等式1]

Y＝f(每个区域的装置信息、占有信息、环境信息)

＝f(HVAC(t)，Lighting(t)，Applicance(t)，

Occupancy(t)，ZoneSetpoint(t)，Holiday(t))

在等式1中，Y指示每个区域的装置信息、占用信息和环境信息中的每一个的优化值。在这里，与装置信息有关的参数可以例示为[HVAC(t)，Lighting(t)，Applicance(t)]，且与占用信息有关的参数可以例示为[Occupancy(t)]。另外，与每个区域的环境信息有关的参数可以例示为用于应用于每个空间的HVAC配置温度和在假期的情况下不同于工作日的设置值的[ZoneSetpoint(t)，Holiday(t)]。在这里，t例如对应于t∈[1:24]。

根据等式1的y₁、y₂和y₃的计算公式与以下的等式2相同。

[等式2]

在等式2中y_1,t指示t时间的装置信息优化值，x_1,t、x_2,t和x_3,t指示t时间的装置信息参数，_x*_4,t-1指示与t-1时间的占用信息优化值对应的恒定值，且_x*_5,t-1和_x*_6,t-1指示与t-1时间的每个区域的环境信息优化值对应的恒定值。

另外，y_2,t指示t时间的占用信息优化值，x_4,t指示t时间的占用信息参数，_x*_1,t-1、_x*_2,t-1、_x*_3,t-1指示与t-1时间的装置信息优化值对应的恒定值，且_x*_5,t-1和_x*_6,t-1指示与t-1时间的每个区域的环境信息优化值对应的恒定值。

另外，y_3,t指示t时间的每个区域的环境信息优化值，x_5,t和x_6,t指示t时间的每个区域的环境信息参数，_x*_1,t-1、_x*_2,t-1和_x*_3,t-1指示与t-1时间的装置信息优化值对应的恒定值，且_x*_4,t-1指示与t-1时间的占用信息优化值对应的恒定值。在这里，t和t-1指的是操作优化算法的每个步骤。

在本发明的实施例中，可以使用前一时间确定的其他信息的优化值计算下一时间的相应信息的优化值，以使得可以有效地解决多个优化问题。

图9图示根据本发明的实施例的分布范围优化方法。

图9图示描述根据等式2的优化模型的示例。参考图9，标识收集每次计算的每个区域的装置信息优化值、占用信息优化值和环境信息优化值作为满足y_1,t、y_2,t和y_3,t的值。也就是，重复地计算装置信息误差极小化，y₁＝min(装置信息)＝min(HVAC(t)，Lightinh(t)、App.(t))，占用信息误差最小化，y₂＝min(占用)＝min(Occupancy(t)),每个区域的环境信息误差最小化y₃＝min(环境信息)＝min(Zone.SP(t)，Holiday(t))，且收集每个区域的装置信息优化值、占用信息优化值和环境信息优化值作为满足它们中的每一个的值。

如上所述，在本发明的实施例中，可以推导出当使用建筑能量模拟时使用的输入值(即，当应用用于有效能量使用的BEMS时需要精确地建模的操作因素)。另外，在本发明的实施例中，可以有效地管理建筑能量的基于环境的能量消耗预测、异常状态监视和建筑建模是可能的，这些反映新/现有建筑特性、周期特性和过去建筑的历史，且基于分布范围优化方案检测优化的解决方案，以使得可以执行更实际的和高度精确的建模。因此，根据本发明的实施例，通过测量的能量模拟建模是简单的，且可以执行当使用标准中定义的参考信息时具有高精度的建模。

虽然在本发明的详细说明中已经描述了实施例，本发明可以以各种形式修改而不脱离本发明的范围。因此，本发明的范围不应该定义为限于实施例，而是应该由所附权利要求及其等效定义。