[发明专利]基于信息熵的办公建筑空调日用能模式异常在线检测方法

摘要

本发明公开了一种基于信息熵的办公建筑空调异常日用能模式在线检测方法，包括下述步骤：S1、建立不同工况下的正常日用能模式历史数据集合；S2、建筑空调异常日用能模式在线检测；本发明先对建筑空调历史用能模式数据展开正常日用能模式提取工作，包括工况划分、不同工况下各日用能记录的信息熵值计算以及对信息熵值聚类，建立各工况下正常日用能模式等步骤，然后在线采集空调日用能数据，判定其所属工况，计算其所属工况下各用能记录的信息熵值并进行聚类，如果新日用能记录单独聚为一类，则判定其为异常用能模式。本发明有效地实现了建筑空调异常日用能模式的在线检测，既可用于单栋建筑空调能耗检测，也可用于大型建筑群的空调能耗检测。

主权项

1.一种基于信息熵的办公建筑空调异常日用能模式在线检测方法，其特征在于，包括下述步骤：S1、建立不同工况下的正常日用能模式历史数据集合，具体为：S1.1、获取历史数据，所述历史数据包括室外干球温度t和建筑空调能耗数据Q；S1.2、数据转换，将获取的历史数据转换为建筑空调日用能记录，历史日用能记录数共记N条，记录当天的日期为Data，判断每条空调日用能记录对应日期的属性，统计其对应的实际开机时长，计算实际开机时的室外干球温度平均值；S1.3、工况划分，将建筑空调日用能记录按日期属性、实际开机时长和开机时室外干球温度平均值进行工况划分，室外平均干球温度的离散化区间设定为tc℃，记不同工况的总数为M；S1.4、计算第k种工况下各条空调日用能记录的信息熵值；S1.5、利用聚类算法对相同工况下各空调日用能记录的信息熵值进行聚类，通过聚类算法将数据聚成两类，即正常与异常的信息熵值簇，认为数据量较少的信息熵值簇为异常信息熵值簇，所述信息熵值作为反映相同工况下日用能模式的特征参数，从而区分该工况下正常日用能模式与异常日用能模式；S1.6、输出聚类结果，删除异常信息熵值簇，建立第k种工况下正常日用能记录数据集合，即第k种正常日用能模式，删去异常数据后该工况下的日用能记录共有N′k条；S1.7、对于所有工况重复上述步骤S1.4～S1.6过程，直至M种工况下的正常日用能记录数据集合都建立完毕；S2、建筑异常日用能模式在线检测，具体包括：S2.1、建筑空调能耗数据在线采集；S2.2、判定新采集的空调日用能记录所属工况，所述新采集的空调日用能记录简称新日用能记录，即判断新日用能记录的日期属性、统计开机时长，计算开机时的室外干球温度平均值，然后根据上述条件判断新日用能记录所属工况；S2.3、将新日用能记录与相同工况下的历史日用能记录数据集合一起建立距离矩阵，输出信息熵值；S2.4、利用聚类算法对信息熵值进行聚类，聚类结束后判断新日用能记录所在聚类簇中对象的个数；S2.5、当聚类簇中对象个数为1，则判断新日用能记录为异常用能模式，进行记录报警；当聚类簇中对象个数不为1，则判断新日用能记录为正常用能模式，加入其所属用能工况的正常日用能记录数据集合，用于下一个检测周期的异常日用能模式检测；S2.6、异常日用能模式在线检测结束。