基于电气设备物联网的建筑节能应用研究

【摘要】：随着物联网技术的快速发展,其在建筑领域的应用也越来越广泛,电气设备物联网的概念也应运而生,它对于满足人们对生活和工作环境的需求具有重要意义。在各种电气节能技术层出不穷的今天,人们越来越重视面向需求的节能,即在节能的同时越来越多的考虑人们的各类需求,但目前这方面的研究并不深入。另一方面电气设备物联网所产生的数据中蕴含着大量需求信息及能耗规律,通过对大量数据的智能化分析的节能研究并不多,如何利用电气设备物联网数据进行面向需求的节能优化是急需解决的问题。本文基于电气设备物联网的大量数据在节能应用方面做了一定研究,针对不同用户的大量数据进行人员用电习惯关联规则挖掘,构建了基于关联规则挖掘的节能应用专家系统,并对其软件实现和用户界面做了设计。具体研究内容包括：首先,分析了电气设备物联网的在节能方面的应用,设计了电气设备物联网数据库结构,并实现了数据的存取和管理,为基于大量数据的关联规则挖掘提供了数据支持；其次,阐述了关联规则挖掘的基本概念、分类和挖掘流程,并根据用户用电需求,进行面向需求的人员用电习惯关联规则挖掘,建立了电气设备物联网系统的照明及空调系统专家控制知识库；最后,对面向需求的电气设备物联网专家控制系统进行设计和实现。完成了专家控制系统的需求分析,给出了系统总体结构。设计了电气设备物联网专家控制系统的推理机制,实现了基于人来/人走的启停设备专家控制。对系统进行了软件的设计及实现,并允许用户根据自身需求进行参数设定,实现了面向需求的专家控制及对用户界面的设计目前基于数据的节能分析研究还处于初级阶段,本文在基于数据的面向需求的电气设备物联网节能应用研究工作上取得了一定成果,但未来仍需进一步完善。 【关键词】：物联网 电气设备物联网 面向需求节能 关联规则挖掘 专家控制
【学位授予单位】：山东建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TU855;TP391.44;TN929.5
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 第1章 绪论10-14
• 1.1 课题研究的背景及意义10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.2.1 物联网的研究现状10-11
• 1.2.2 面向需求的电气节能应用研究现状11-12
• 1.2.3 专家控制的研究现状12
• 1.3 本文的主要工作12-14
• 第2章 电气设备物联网系统及其数据库设计14-26
• 2.1 电气设备物联网及其构成14-16
• 2.1.1 电气设备物联网14
• 2.1.2 硬件介绍14-16
• 2.1.3 管理软件16
• 2.2 数据库的设计16-21
• 2.2.1 面向物联网的数据特征16-17
• 2.2.2 数据库概述与选择17
• 2.2.3 数据库结构设计17-20
• 2.2.4 数据库的存取20-21
• 2.3 电气设备物联网系统节能应用21-25
• 2.3.1 通过远程控制实现节能21-23
• 2.3.2 通过定时控制实现节能23-24
• 2.3.3 基于规则设定的节能控制24-25
• 2.4 本章小结25-26
• 第3章 面向需求的电气设备物联网关联规则挖掘26-37
• 3.1 关联规则挖掘理论基础26-28
• 3.1.1 关联规则基本概念26-27
• 3.1.2 关联规则的分类27
• 3.1.3 关联规则挖掘基本步骤27-28
• 3.2 电气设备物联网数据预处理28-32
• 3.2.1 电气设备物联网数据准备28-29
• 3.2.2 电气设备物联网数据转换29-32
• 3.3 照明与空调系统关联规则挖掘32-36
• 3.3.1 带约束的关联规则挖掘33-34
• 3.3.2 照明系统关联规则挖掘34
• 3.3.3 空调系统关联规则挖掘34-36
• 3.4 本章小结36-37
• 第4章 建筑电气设备物联网节能应用专家系统37-59
• 4.1 专家系统的概念和基本结构37-40
• 4.1.1 专家系统的概念37
• 4.1.2 专家系统的基本结构37-39
• 4.1.3 专家系统知识表示及获取39-40
• 4.2 建筑电气设备物联网专家控制系统40-43
• 4.2.1. 专家控制系统基本概念40-42
• 4.2.2 建筑电气设备物联网专家控制系统基本结构42-43
• 4.3 基于红外热释电传感器的人员状态智能判断43-50
• 4.3.1 建筑电气设备物联网红外热释电传感器人员检测基本原理43-44
• 4.3.2 最小二乘法曲线拟合44-45
• 4.3.3 热释电红外传感器人员检测特征45-49
• 4.3.4 基于热释电数据的人员状态曲线拟合49-50
• 4.4 推理机制50-53
• 4.4.1 推理控制策略50-51
• 4.4.2 面向需求的专家控制推理机制51-53
• 4.5 系统的开发53-57
• 4.5.1 关联规则挖掘子系统的开发55-56
• 4.5.2 专家控制子系统的开发56-57
• 4.6 电气设备物联网专家控制系统节能应用研究57-58
• 4.7 本章小结58-59
• 第5章 结论与展望59-61
• 5.1 总结59
• 5.2 展望59-61
• 参考文献61-64
• 致谢64-65
• 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况65

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