[发明专利]基于混合语义推理技术的建筑能效评估方法及系统

权利要求书

1.一种基于混合语义推理技术的建筑能效评估方法，其特征在于，包括：

云服务器获取与建筑能效相关的多源数据，所述多源数据包括语义推理规则、建筑信息建模BIM数据、传感器信息、建筑能效评价指标、天气报告、室内人员日程信息、关系数据库架构信息、建筑信息模型本体ifcOWL、语义传感网络SSN本体、智能家居本体、室内人员日程信息本体、关系数据库架构本体及时序数据；所述多源数据包括4个类别，第一类是非结构化数据库存储的各类信息，第二类是本体信息，第三类是语义推理规则，第四类为时间序列的关系数据库；

所述云服务器通过混合语义推理技术对所述建筑能效相关的多源数据进行多层次推理，输出知识库，以便对当前建筑环境及能源进行评估；其中，云服务器创建语义数据推理组件，所述语义数据推理组件包括TBox组件、ABox组件以及RBox组件，所述TBox组件用于对OWL本体类、数据、目标属性以及类与属性的关联关系进行推理，所述ABox组件用于对建筑信息模型-资源描述框架IFC-RDF实例数据以及SSN-RDF实例数据进行推理，所述RBox组件包括多个策略逻辑，所述策略逻辑用于挖掘隐性关联或隐性知识；

所述云服务器还包括Jena推理机和Pellet推理机，Jena包含ABox、TBox组件，其中，Tbox对ifcOWL、SSN本体、展现本体、智能家居本体、室内人员日程表本体及数据库本体进行推理，ABox对BIM数据、传感器信息、展现指标、天气报告、日程信息及数据库信息进行推理，Jena对上述信息进行推理后，将推理结果反馈给Pellet推理机，Pellet包括RBox组件，RBox组件对语义推理规则进行推理，Pellet基于RBox的推理结果和Jena的推理结果进行深度推理，并输出知识库；

其中，云服务器软件架构分为3层，第一层为服务支持层，第二层为数据关联层，第三层为数据源层，数据源层包括交叉领域环境及能源的建筑数据；交叉领域推理包括三种语义推理机制，每一种均包含针对特定的建筑信息及OWL本体的不同的策略；第一种策略是基于SSN和ifcOWL本体挖掘传感器信息；第二种是基于ifcOWL本体、智能家居来推理天气信息；第三种是通过iCalendar和ifcOWL本体获取居住者行为信息；策略采用了IF-THEN架构，一个推理策略包含前因及后果，前因部分表述了二者的信息或属性，后果部分即推理出二者的关联性。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述云服务器通过混合语义推理技术对所述多源数据人员日程进行多层次推理，包括：

针对不同的数据源，所述云服务器分别采用ABox、TBox进行初级推理，并采用RBox进行进一步推理。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述云服务器还包括Jena推理机和Pellet推理机，所述Jena推理机包括术语公理集组件及断言事实集组件，则所述云服务器分别采用术语公理集组件、断言事实集组件以及语义推理规则组件对不同的数据源进行推理，包括：

所述云服务器采用术语公理集组件对所述数据源中ifcOWL本体、SSN本体、智能家居本体、人员日程本体及数据库架构本体进行推理；

所述云服务器采用断言事实集组件对所述数据源中BIM数据、传感器信息、建筑能效评价指标、天气报告、人员日程信息及关系数据库架构信息进行推理；

所述云服务器采用所述语义推理规则组件对所述语义推理规则进行推理，并将所述推理结果发送至所述Pellet推理机；

所述Jena推理机将所述术语公理集组件及所述断言事实集组件的推理结果发送至所述Pellet推理机；

所述Pellet推理机对接收到的推理结果进行推理，输出知识库。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述语义推理规则用于挖掘建筑能效评价指标及挖掘与建筑能源指标相关的交叉领域本体。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述语义推理规则用于挖掘建筑能效评价指标及挖掘与建筑能源指标相关的交叉领域本体，包括：

所述语义推理规则用于挖掘建筑信息模型BIM实例与语义传感网络SSN实例的关联关系，所述SSN实例由传感器属性所确定。