建筑消防性能化审核管理信息系统设计23279.pdf
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1、 建筑消防性能化审核管理信息系统设计 摘要 随着地球资源与人口的不对等发展,节能就成为了全球各国目光的聚焦之处。作为世界上第一人口大国,中国也审时度势,将节约能耗作为了国家的重要任务之一。由于我国的发展正处于全面上升时期,建筑能耗一跃与工业,交通共同成为了能源消耗的主要方面。所以对于建筑能耗的监测是响应国家可持续发展的必由之路。然而,随着建筑能耗审核管理信息系统的建立,大量的监测数据又成为了首先需要解决的难题,如果采用机械的人工处理数据方式,则本身又是对人力物力的一个浪费,因此,智能能耗审核管理信息系统就应运而生。本监测系统的分析与设计过程,遵循系统工程的分析与设计过程,根据建筑的能源监测需求
2、为依托,分析与设计步骤一般分为功能需求分析阶段、平台设计阶段、详细设计阶段、实施阶段等几个步骤。应用了数据仓库、OLAP、数据挖掘、WEB、ETL 等相关技术,使系统功能模块一一得到实现。本监测系统的三大骨干技术数据仓库、联机分析处理和数据挖掘的应用使数据的处理和存储变得更为高效。系统采用 C/S 和 B/S 两种架构方式结合的架构设计,使系统在精确性能够确保的前提下更为简洁高效。最终,通过合理的架构和技术实现,本系统的在功能性方面达到了决策有效合理的效果,而且系统框架灵活性和可复用性都很强大。关键词:建筑消防性能化;审核管理信息系统;商务智能;数据仓库 第一章 绪论 1.1 课题的研究背景
3、如何通过科学的手段来抓好能源计量,尤其是用水、电、冷/热量计量,用水、电、冷/热量监督,从而进一步提高建筑工作人员及入住老人的节能意识,凸显节约型养老社区在全社会的示范作用,是摆在面前的一个共同的研究课题。在这种大环境下,决策层决心加大在园区管理数字化建设中的投入,特别是目前急需的、有显著效益的数字节能管理项目要优先实施。节约型建筑整体规划将对社区能耗相关的各个方面、各个层次、各种参与力量、各种正面的促进因素和负面的限制因素进行统筹考虑,理解和分析影响能源审核管理信息系统建设的各种关系,从全局的视角出发,对能源监测的基本问题进行总体的、全面的设计,确定建设目标,选择和制定实现目标的路径和战略战
4、术,并提出体制和业务的改进建议,从而尽量规避规划的缺陷和不足,从根本上减少风险。1.2 课题的研究意义 事实上,节能监测系统其本身并不能达到节能的效果。但是经过对建筑不同种类的能耗进行详细分析,可以实现对能耗目标的量化管理。而且,通过对比分析同种类建筑的能耗差别,可以找到运行管理机制的缺陷。从而达到节能的最终目标。由于我国的发展正处于全面上升时期,建筑能耗一跃与工业,交通共同成为了能源消耗的主要方面。而针对当今社会的发展趋势,建筑已经成为了建筑业中的朝阳产业。那么,相应国家可持续发展的号召,对建筑耗能的监测则是节能的必由之路。深入分析建筑消防性能化审核管理信息系统的建设需求,“从数字上进行管理
5、”的能力是有效率的企业和经济制度的显著特点。具体说来,养老社区节能审核管理信息系统的建设和完成将为政府能源管理部门提供实际用能数据,量化管理,掌握社区能源消耗实际情况,为进一步规范社区建筑消防性能化管理工作提供可靠参考,将原有的经验式宏观管理模式转变为精细式数字管理模式。通过节能审核管理信息系统可以做到“掌握情况、摸清规律、系统诊断、合理用能”,显著提升能源管理水平。1.3 论文研究内容 基于建筑能耗管理的现状:目前建筑各种能源消耗的统计主要是采用各种仪器、仪表对能源数据进行采集,并派专人对仪器、仪表与采集的数据进行现场维护、抄取,并逐级统计、上报。这种方式,不能满足大范围的数据采集需要,不能
6、实现对社区内各种用能情况进行实时监测和能效分析评估,无法对社区经营管理提供决策支持等。为了确 保社区正常经营的能源需求和实现有效节能,建设建筑消防性能化监测智能平台,用以掌握社区建筑能耗的实时数据、对社区各种能源系统进行分布式监控与集中管理。通过节能审核管理信息系统可实现社区用能的实时在线分类、分项、分户监测和计量,自动化节能控制,能耗数据自动采集与存贮、数据统计与分析、数据远程传输、数据显示和打印、数据显示发布等,使社区能源管理部门对能源系统进行有效的监控与管理;为社区节能降耗研究、设计与改(建)造提供参考数据。第二章 相关理论及技术支持 2.1 数据采集及传输 2.1.1 概述 2.1.1
7、.1 建筑数据采集概况 在本系统中,主要通过电能表,水能表等监测工具获取建筑的用电、用水情况的信息。建筑一期项目能源数据主要来自对两栋建筑 1#楼和 2#楼的监测,由于两栋楼的建筑结构不一致,数据采集点位也会有所差异,通过对单栋建筑进行分析,通过区分不同的区域、楼层、房间并通过不同的能源(电、水、空调冷热量)进行数据监测,从而达到对整个社区一期多维度能源需求量的监测统计。2.1.1.2 相关理论 如今,数据采集在各个领域都有着十分广泛的应用,例如生活中常见的摄像头和麦克风都是数据采集的工具。数据采集也叫数据获取,是通过不同渠道,将系统外部数据统计入系统内部的接口。数据传输是指数据源与数据宿两者
8、之间经由一条或多条线路进行数据传送,也可以理解为是一种把数据从某处送往另一处的操作。传输信道和信道两端的数据电路终接设备(DCE)组成了数据传输系统,有时候,信道两端的复用设备也包含在内。在节能监测系统中,数据传输要保证灵敏准确,不能有信息的滞后,而且还要有安全性的保证,不能造成信息的紊乱和泄露。可以预计到,由于能耗监测中心会在短时间内接收到来自建筑物子系统的大量数据传输,这就要求系统有能处理大量并发请求的能力,必要时需要应能对接收是的数据进行异步处理。2.1.2 数据采集 数据采集由监测建筑中的各计量装置、数据采集器和数据采集软件组成,主要把各计量装置采集的能耗数据,采集到数据库中。分项能耗
9、数据的采集频率为每 15 分钟 1 次到每 1 小时 1 次之间,数据采集频率可根据具体需要灵活设置。2.1.2.1 采集对象为建筑物 2.1.2.2 采集内容(1)建筑物基本情况:如:建筑名称、建筑地址、建设年代、建筑层数、建筑功能、建筑总面积、空调面积等。(2)分类能耗:如:电量、水耗量、燃气量等。(3)分项能耗:如:照明和插座用电、走廊和应急照明用电、室外景观照明用电 等。2.1.2.3 采集方式(1)自动采集方式:自动采集方式采集的数据包括建筑分项能耗和分类能耗数据。由自动计量装置实时采集,通过自动传输方式实时传输至数据库中。(2)人工采集方式:人工采集方式采集的数据包括建筑基本情况数
10、据、其它不能通过自动方式采集的能耗数据,如建筑消耗的煤、人工煤气、汽油、煤油、柴油等能耗量。2.1.3 数据传输 本系统采用异步传输和同步传输两种传输方式,以宽带传输的形式进行传输,以达到实现多路复用,增加信道容量,并且提高传输速率的目的。2.2 数据处理和存储 2.2.1 概述 在本节能监测系统中,数据的处理与存储是十分重要的子系统。其中,该子系统对原始能耗数据利用用能模型进行拆分计算,然后获得各项能耗的能耗数据。最终将原始能耗数据与各项分类能耗数据分别存储至数据仓库之中。在建筑消防性能化监测系统中,数据的分析主要通过联机分析处理(Online Analytical Processing,O
11、LAP)和数据挖掘(Data mining,DM)来实现,同时,智能监测系统的智能性也由此可以展现。如何处理审核管理信息系统所采集到的海量数据,数据仓库的有效建立是基础。数据仓库是建筑物节能审核管理信息系统的核心构架。2.2.2 数据处理 2.2.2.1 数据有效性验证 计量装置采集数据一般性验证方法:根据计量装置量程的最大值和最小值进行验证,凡小于最小值或者大于最大值的采集读数属于无效数据。电表有功电能验证方法:两次连续数据采读数据增量和时间差计算出功率,判断功率不能大于本支路耗能设备的最大功率的 2 倍。2.2.2.2 分项能耗数据计算 各分项能耗增量根据各计量装置的原始数据增量进行数学计
12、算,同时计算得出分项能耗日结数据,分项能耗日结数据是某一分项能耗在一天内的增量和当天采集间隔时间内的最大值、最小值、平均值;根据分项能耗的日结数据,进而计算出逐月、逐年分项能耗数据及其最大值、最小值与平均值。当电表有功电能出现满刻度跳转时,在采集数 上增加电表的最大输出数,保证计算处理结果的正确性。2.2.2.3 各类相关能耗指标的计算方法 建筑总能耗:建筑总能耗为建筑各分类能耗所折算的标准煤量之和,即:建筑总能耗总用电量折算的标准煤量+总燃气量折算的标准煤量+建筑所消耗的其它能源应用量折算的标准煤量。总用电量为:总用电量各变压器总表直接计量值 分类能耗量为:分类能耗量各分类能耗计量表的直接计
13、量值 分项用电量为:分项用电量各分项用电计量表的直接计量值 单位建筑面积用电量为:单位建筑面积用电量总用电量/总建筑面积 单位空调面积用电量为:单位空调面积用电量总用电量/总空调面积 单位建筑面积分项用电量为:单位面积分项用电量分项用电量直接计量值/总建筑面积 2.2.3 数据抽取规则 数据仓库建立后必须将数据从业务系统中抽取到数据仓库中,在抽取的过程中还必须将数据进行转换,清洗,以适应分析的需要。2.2.4 数据仓库 何为数据仓库(Data Warehouse)?顾名思义,数据仓库就是一个数据的集合,只不过,这个数据集合是面向主题的,相对稳定的,集成的,并且会随时间改变的一个数据集合,主要用
14、于支持管理决策。与数据库有显著区别的地方在于数据库中的数据面向事务处理任务,即是面向应用的,而数据仓库中的数据都是由用户使用数据仓库时的关心重点即主题进行组织的。集成性是数据仓库所有特性中最重要的部分。面向应用的操作型数据库往往相互之间是独立并且异构的。数据仓库则是对不同数据库中的数据进行抽取汇总筛选整理,并且消除了源数据间的不一致性后得到的。数据仓库中的数据一般不进行修改,删除,只需要定期加载刷新。由于节能审核管理信息系统中所采集到的数据来自于不同的子系统,数量庞大,对数据的处理和存储有极高的要求,鉴于数据仓库的特性,本系统通过过对使用单位需求的分析,建立企业数据仓库的逻辑模型和物理模型,并
15、规划好系统的应用架构,将使用单位各类数据按照分析主题进行组织和归类。2.2.5 OLAP 技术和 DM 技术 2.2.5.1 OLAP 技术 最早,被称为数据库之父的 E.F.Codd 提出了联机分析处理的概念,并且他同时提 出的相关 12 条准则将 OLAP 与 OLTP(On-Line Transaction Processing)联机事务处理区分开来。OLAP 主要针对复杂的分析操作,专门为决策层和高层管理人员提供决策支持,可以根据决策人员的需求进行迅速的查阅,并且以简明易懂的方式呈现给决策层,方便管理人员做出决策。联机分析处理技术的显著优点在于它可以将数据分析结果可视化,分析数据十分灵
16、活,而且数据操作很直观,从而使庞大的数据分析工作得到简化,变得轻松和高效。OLAP 可以让管理者对数据进行更深层次地观察和研究,使其从多种角度对数据有一个了解,获取到自己需要的信息。简而言之,联机分析处理技术是一种多维数据分析工具的集合。2.2.5.2 DM 技术 数据挖掘技术是经过了人们对数据库技术的长期研究开发之后的产物。在最初的时候,数据都储存在计算机的数据库之中,进而发展到可以对数据库进行查询和询问,再发展到了对数据库的即时遍历。DM 技术是数据库技术的更高级阶段,不仅可以做到数据库能做的查询遍历,还能找到数据与数据之间的关联,通过这些强大的功能可以促进数据的传递。如今,由于海量数据搜
17、集,强大的多处理器计算机和数据挖掘算法的成熟,数据挖掘技术已经可以马上投入使用。在建筑监测系统中,所采集到的数据是大量,不完全的,数据挖掘技术就是可以从中能提取到隐含、人们事先不知道,然而是潜在有用的信息的一个过程。换言之,DM 技术就是一种更深层次的一种数据分析的方法。数据挖掘主要有自动预测趋势和行为、关联分析、聚类、概念描述、偏差检测这五大功能,通过建立数据挖掘库,分析数据,调整数据这三个关键步骤来实现。通过数据挖掘技术,管理人员根据数据所蕴含的潜在信息更好的做出决策。2.2.6 三种技术的集成 数据仓库、联机分析处理和数据挖掘是建筑消防性能化智能监测系统的三大骨干技术。数据仓库对建筑消防
18、性能化智能监测系统从不同子系统的能源(电、水、空调冷热量)数据监测获得来的大量数据进行细致化整理和分类,使之形成一一对应的关系数据库。数据仓库是节能审核管理信息系统的决策基础。在解决问题的同时,数据仓库也利用 OLAP 中间件实现了数据的整合。OLAP 中间件使数据保持了各数据集市之间的一致性,并能在短时间之内完成数据的快速输出。而联机分析处理技术和数据挖掘技术都属于进行数据分析的过程,只是程度深浅不同而已。OLAP 技术是一种程度较浅的数据分析过程,它是一种交互的分析过程。DM 技术则是深层次的分析过程,还是一种自动的分析过程,正因为 DM 技术的这两个特性,管理人员可以由此能获得更细致化以
19、及更深层次的信息。这两种数据分析过程在建筑物智能监测系统中共同协作,相辅相成。再说数据仓库和数据挖掘两者之间的关联。数据挖掘在数据仓库的协助下,数据分析过程得到精简,变得更为高效。而对于数据仓库来说,数据挖掘则又是十分重要却又相对独立的工具。2.2.7 存储管理 在建筑物节能智能监测系统中,对于海量的信息存储管理有十分高的要求。所以,本监测系统中的海量数据存储管理系统采用存储区域网络(Storage Area Network)架构的文件共享系统,并且应用分级化存储在对存储效率极小的情况下降低了存储的成本,节约了资金。在海量数据存储管理系统中,由于每天接收的来自于建筑物各监测子系统的监测数据过于
20、庞大,人工进行归档显然是不可能的,所以这就要求采用自动化数据归档技术对接收的数据进行归档整理。一般情况下,自动归档技术采用后台进程的模式,在开机后自动随服务器 724 小时运行。2.3 指标展现 2.3.1 概述 在指标展现这一部分,主要是对已经处理过的数据进行分类、分项的比较整合。然后以不同图表的形式进行简洁明了的展示。让决策人有直接的认知。2.3.2 数据展示 2.3.2.1 监测区域数据展示(1)展示各类建筑的数量与建筑面积、建筑总数量与总建筑面积;(2)展示各类建筑的平均用能情况;(3)展示各类标杆建筑的能耗情况;(4)展示不同区域同类建筑的相关能耗指标的比较。2.3.2.2 监测建筑
21、数据展示(1)展示建筑的基本信息,能耗监测情况,能耗分类分项情况;(2)展示各监测支路的逐时原始读数列表;(3)展示各监测支路的逐时、逐日、逐月、逐年能耗值;(4)展示各类相关能耗指标图表;(5)展示单个建筑相关能耗指标与同类参考建筑(如标杆值、平均值等)的比较。2.3.2.3 数据展示方式 数据展示内容采用各种图表展示方式。图表展示方式直观反映和对比各项采集数据和统计数据的数值、趋势和分布情况。图表展示方式包括:饼图、柱状图、线图、区域 图、分布图、混合图等。2.4 数据上传 数据上传这一模块中,要求实现对建筑物的基本新心以及精细到每个项目的能耗的信息实现同步上传至上级数据中心的功能。其中,
22、数据上传频率根据监测需求灵活设置,数据上传时所采用的数据交换格式是 XML 数据包,通过 NTP/SNTP 协议来达到与上级数据中心的时间一致。并且,在与上级中心的数据上传过程中,会采取数据加密和身份认证等方式来确保安全性。2.5 本章小结 本章节主要介绍了建筑物节能智能监测系统各环节中所应用相关技术的理论知识。简明将数据采集和传输中应用的方法,数据处理和存储中的数据仓库、联机分析处理和数据挖掘,以及数据展示和上传做了介绍。同时,重点说明了本智能监测系统中的关键技术所在。第三章 系统需求分析 3.1 总体需求概述 需求分析是实施的第一步,在其它活动开展之前必须明确地定义使用单位对检测平台的期望
23、和需求,包括需要分析的主题,各主题可能查看的角度(维度)。需要发现使用单位哪些方面的规律,用户的需求必须明确。建筑消防性能化智能监测系统主要是针对节能审核管理信息系统应用于领导的决策层而设计,侧重于数据统计、分析和直观的展现功能。在这一平台上,通过建立专属的能源数据仓库,提炼出价值数据,经过统计、分析,以信息发布的方式,多角度直观的将能耗情况展现给管理部门(这些对比分析以动态曲线图、饼图、报表等多种形式展现)。为现场操作人员、节能管理人员、领导提供了不同的能源管理平台,实现了对能源消耗系统的各级管理需求。满足建筑能耗监测的基本功能,实现能耗监测数据实时上传、接收,并兼具人工采集数据录入、数据丢
24、失报警、修补及纠错功能。同时,系统应具备操作简单、易用、直观、易维护的特点,方便操作人员的使用。实施过程中需要确定系统的核心需求,包括当前要解决的主要问题,和未来几年系统扩展的需要。3.2 业务流程描述 本系统的监测流程大致可分为三个层次:1.通过安装在建筑物中的监测终端来采集数据,由各个子系统上传至上级中心监测系统。再由中心审核管理信息系统对数据进行处理和分析。最后,将分析结果呈现给决策者,供决策者进行决策。在平台运行过程中,建立定额管理制度是能耗管理的一个重要部分。3.3 功能性需求分析 3.3.1 用电监测 系统对照明和动力等用电设备进行实时监控,根据各部门和区域的工作时间实时监控,节约
25、能源。其中,建筑物的用电能耗主要有四个方面:照明插座能耗,空调能耗,动力能耗,还有特殊需求供电。这四个分项是电量的必分项,这些分项可以根据具体社区建筑用能情况来灵活的细致分为一级子项、二级子项,是选分项。建筑的照明插座能耗主要分为室内照明插座用电,走廊应急用电,室外照明用电三个子项。照明插座用电涵盖了室内的灯具,用电家具,计算机等耗电设备从室内的插座上获取的电能,室内用电之中最重要的空调用电也包括在其中,空调的用电能耗分为冬季和夏季两个高峰期,系统在进行监测时应当考虑到这个因素。走廊应急用电则是为了方便建筑的用户在建筑物内的公共区域活动来设置的照明设施的用电,例如每层楼的声控灯等等,系统在进行
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