一种基于数据挖掘的公共建筑能耗监管平台数据处理方法

摘要

本发明公开了一种基于数据挖掘的公共建筑能耗监管平台数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、问题数据初步识别；S2、根据历史数据建立用能模式特征参数集；S3：问题数据精细识别；S4：问题数据智能补充。本发明的有益之处在于：本发明的方法具有智能性、实时性和通用性；通过对历史能耗数据按照不同用能模式分类，建立建筑用能耗模式特征参数集，实现了对能耗监管平台问题数据的分类识别、清洗、智能补充的一体化处理，克服了目前公共建筑能耗监管平台数据处理方法智能性不足、问题数据补充方法缺乏合理性的问题；同时，运用本发明的方法能够很好的实现能耗监管平台数据质量评价、能耗预估、问题数据报警，以及提供可靠的故障排查建议。

主权项

一种基于数据挖掘的公共建筑能耗监管平台数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、问题数据初步识别：识别出能耗数据中由于计量、传输和记录设备故障产生的数据缺失、数据突变的问题数据；S2、根据历史数据建立用能模式特征参数集：按照影响因素将建筑和/或设备能耗数据精细分为若干用能模式，计算出每类用能模式能耗数据集的数学期望和方差，以数学期望和方差作为用能模式的特征参数，建立起包含所有用能模式特征参数的数据集，其中，所述影响因素包括：能耗数据发生时刻、发生时刻所在天是否是休息日、气象参数；S3：问题数据精细识别：根据S2所述用能模式特征参数数据集将能耗数据与所属的用能模式匹配，根据用能模式特征参数集判断能耗数据是否离群，如果离群则该能耗点为由于使用者异常用能行为导致的用能异常数据点；S4：问题数据智能补充：将问题数据与用能模式匹配，根据用能模式特征参数集，采用拉格朗日算法对问题数据进行智能补充。