大数据在绿色建筑领域的探索与应用

大数据在绿色建筑领域的探索与应用

杨旭 1 ，林婕 2 ，哈勇 3

（ 1.德州市城市建设综合开发总公司，山东德州 253000； 2.德州市测绘研究院，山东德州 253000； 3.德州市房产管理中心，山东德州 253000）

摘要：当前的绿色建筑具有范围广、数量多、复杂程度高等特点，本文将大数据的采集和存储技术、挖掘与分析技术充分应用于绿色建筑中，并充分利用大数据的多维度、大容量的特点，充分应用大数据的其他相关技术与绿色建筑充分结合进行分析和预测，以促进绿色建筑的健康快速发展。

关键词：大数据；绿色建筑；能耗

1引言

当前，随着经济社会的快速发展，建筑业的全过程能源消耗已逐渐超过工业和交通业，占中国总能耗的比例已达到45%左右，成为能源消耗的大户，因此，发展绿色建筑势在必行。近年来，大数据技术发展势头迅猛，已逐渐融入到各行各业中。鉴于当前绿色建筑范围广、数量多、复杂程度高的特点，相关研究人员将大数据的数据挖掘技术应用于绿色建筑中，并充分利用大数据的多维度、大容量的特点，将大数据的其他相关技术与绿色建筑充分结合进行分析和预测，以促进绿色建筑的健康快速发展。在计算机模拟和现场试验的基础上，可以对传统的绿色建筑设计和运行参数进行评估并以此建立相关的模型，虽然应用计算机仿真技术可以在一定程度上指导绿色建筑的设计，但实际运行效果并不理想，运行参数往往与设计值有较大的差异。其次，绿色建筑的运行效果因受到天气、不同业主的使用习惯、季节以及地域等多种因素的影响，对绿色建筑开展长周期的现场试验时，某些因素考虑得不够深入或者根本没办法测量，导致目前利用现场试验的方法来考核绿色建筑的能耗问题也存在一定的问题。

2绿色建筑大数据来源

绿色建筑在设计、施工、维护和使用的各个阶段会产生大量的数据，在对绿色建筑进行评价的过程中需要考虑到各种参数和权重，在绿色建筑后期的运行过程中，也会产生大量的信息数据，这些数据按类型大致可分为客观环境数据、建筑物理信息、室内环境数据和建筑能耗设备运行数据。

2.1客观环境数据

绿色建筑在设计时，应当根据当地气候参数计算能耗负荷。客观环境数据主要包括室外温度、湿度、室外风速、太阳辐射、地理位置和PM2.5。室外温湿度通过围护结构直接影响到绿色建筑的能耗，夏季室内冷负荷随室外温度的升高而增大，冬季随室外温度的降低而增大，由此，客观环境数据是绿色建筑能源消耗数据必须考虑的因素之一。室外风速直接影响到建筑外围护结构的传热系数，尤其是高层建筑。太阳辐照度还会通过围护结构影响到绿色建筑的能源性能，尤其是对强辐射地区的夏季空调负荷有着显著的影响，因此，地理位置作为我国绿色建筑发展水平横向比较的因素，也具有一定参考意义。此外，室外PM2.5通过建筑窗户或室外空气渗透到建筑内部，也会影响到绿色建筑的室内环境质量，因此其也被纳入考虑的范围。

2.2建筑物理信息

建筑物理信息主要包括窗墙比、建筑围护结构尺寸及材料、窗玻璃的形式、建筑的朝向、容积率、建筑面积以及楼层总高等参数。建筑围护结构的材料和热导率也会影响到围护结构的散热性能，在建筑能耗中也占有很大的比例。绿色建筑的朝向受风的方向和太阳辐射的影响也会给室内荷载带来一定的变化。建筑面积和层高在一定程度上与消耗的能源成正比，也是节能建筑、绿色建筑必须参照的重要指标。

2.3室内环境质量

室内环境是居民生活和工作的场所，居民周围的环境质量直接影响到居民的身心健康。

室内环境测定主要包括测量室内的温湿度、TVOC浓度、CO的浓度、甲醛的浓度以及PM2.5的浓度。这些参数不仅受室外环境的影响，还会受到室内人的行为状况影响（比如有没有开窗、有没有人员在运动、空调温度的高低、有没有开灯等），以上数据都会对室内环境质量产生一定的影响。我们可以利用大数据技术来采集、存储和分析室内环境数据参数，为绿色建筑运营效果后评价提供有力的数据支持。

2.4建筑能耗设备运行数据

目前，暖通空调系统是我国公共绿色建筑的主要耗能设备，据推算，其运行消耗的能耗达到建筑总能耗的一半以上。建筑空调系统由补水泵、冷却塔、制冷循环水泵、冷水机组等组成，采用大数据的方法预测能耗，并优化控制运行以达到节约能源的效果具有很大的潜力。绿色建筑照明系统、电梯、消防系统、监控系统等设备在运行过程中也会形成大量的数据。利用大数据的数据挖掘技术对建筑设备运行状态和参数进行采集和分析，不仅能够有效降低管理的成本，而且可以通过数据挖掘技术提高整个能耗设备系统的运行效率，达到节约能源的效果。

3大数据在绿色建筑中的应用

运用大数据的采集和存储技术，收集了绿色建筑在运行过程中形成的大数据,再利用大数据的挖掘和分析技术，还可以深挖出隐藏在数据中的内在规律。

3.1建筑能耗预测

绿色建筑在运行过程中的能源消耗受不同能耗利用模式的影响（如上班、下班、节假日等）、设备控制的参数、设备运行的效率、运行环境的温度等。传统的设备启停采用人工手动方式，参数的设置以及巡检方式已经显现出相当多的问题，比如参数设置不科学、维修人员专业知识的缺乏、运营管理制度不够严格等等，这些因素都会造成能耗大量浪费的现象发生。而运营过程中的绿色建筑会积累大量的运行数据，从这些收据入手，我们就可以利用大数据的相关技术对用能设备建立相应的数学模型，可以优化控制方案以及输出更加科学合理的设备启停参数，并对相关设备进行自动控制，从而实现对能源消耗设备的全方位监控，进一步实现绿色建筑的节能措施。

3.2提高用户舒适度

业主在使用绿色建筑的过程中，通常缺乏专业性的指导和认识，往往只会参照自己的生活习惯和意识来对周边的能耗设备进行管理。而大数据技术通过采集到的周边大多数用户的能源消费习惯以及生活、工作环境等数据，可实时提醒用户周围环境的变化情况，通过相关信息实现对室内设备的自动调节，在极端的情况下，还可以通过报警的方式提醒用户，从而实现能耗的降低并提高了用户的舒适度。

3.3区域能源调度

近年来，我国各省（区）和气候带的绿色建筑建设比传统建筑节能优势更大，但缺乏对不同地区同类建筑差异的比较。同一地区、同一城市的绿色建筑，其运行效果和能耗也不同。从能源管理部门或研究人员的角度来看，利用大数据的分析方法对不同地区的绿色建筑各项参数进行比较分析是非常有意义的。它可以统计到区域能源消费的数据，通过大数据的数据挖掘技术，还可以发现到同一类型建筑的相似性，以及不同类型建筑之间的设计差异，绿色建筑在当地气候条件下的适应性，从而提高绿色建筑的整体能效。

3.4绿色建筑后评价

在绿色建筑的设计阶段，可通过计算机模拟和实验来绘制施工图并指导方案设计，然而，绿色建筑建成后的实际运行效果在一定程度上与设计方案相差甚远，这种不同不仅仅是受单一因素的影响，表现在好多个方面，很难利用传统的数据分析方法来完成。而通过大数据的主成分析方法，能够挖掘出影响某一项指标的关键参数，通过连续优化设计，并与绿色建筑的设计值进行比较，可以精确地设置绿色建筑的设计参数。

4结束语

随着国内的绿色建筑越来越多，人们对能耗的重视程度也在不断加强，相信随着大数据技术的不断渗透，人们利用大数据技术来挖掘绿色建筑运行中产生的用户行为数据、能源消耗数据、气候和地区差异等宝贵数据会更加科学完善，为今后大数据技术在能耗预测、优化设计、能源调度、用户舒适度等方面提出更加科学完善的思路，以实现真正意义上的绿色建筑。

参考文献:

[1]林波荣.绿色建筑技术效果和运行性能后评估[J].世界建筑，2016(6):28-33．

[2]陈焕新.大数据在空调领域的应用[J]．制冷学报,2015，36(4)：16-22．

[3]卿晓霞．能耗实时监测的数据挖掘方法[J].重庆大学学报，2012,35(7)：133-137．