摘要：為了保證建筑物的舒適性，實時監測和預測建筑物的能耗，本研究探索了基于物聯網技術的建筑能耗感知預測系統的施工方法，提出了系統架構及相關配置，闡述了系統的典型應用，為能耗感知預測系統的研發提供了思路，有助于節約能耗，提高建筑物運行過程中的能源利用效率，提高現代城市管理能力。

關鍵詞：物聯網技術；建筑能耗預測；能耗監測系統

1引言

隨著經濟的發展和人口的增加，人們對能源的需求也在迅速增加。統計數據顯示，全國建筑能耗與碳排放的總體變化呈現出一致的階段性特征。從2005年到2019年，中國建筑全過程能耗從9.34億噸增加到22.3億噸，平均年增長率為6.3%。建筑全過程碳排放量從22.34億噸增加到49.97億噸，平均年增長率為5.92%。其中，2019年建筑運行階段碳排放量為21.3億噸，占全國碳排放量的2.6%胡瑩堅[1]開發了基于LoRa技術的建筑能耗監測系統，以避免地下室布線困難等問題；陳輝[2]以建筑能耗特點為研究對象，從建筑節能標準中提取影響能耗的主要因素，建立神經網絡算法模擬建筑能耗，提高建筑能耗評估的智能性；侯驍虎[3]結合國內外高校在能耗監測應用系統開發應用方面積累的經驗，結合物聯網技術、傳感器技術和軟件開發技術，為高校開發了一個全面的校園能耗監測管理平臺。開發基于物聯網技術的電力能源消耗感知預測系統，實時預測和監測建筑物的電力能源消耗，存儲過去的歷史數據，預測電力消耗的高峰期和低谷期，實現電力資源的“削峰填谷”，可以有效提高能源利用效率，減少能源浪費。

2建筑物能耗感知預測系統

2.1物聯網技術概述

自21世紀以來，物聯網技術發展迅速，已成為中國信息產業的重要組成部分。物聯網技術主要通過前端設備的布局將收集到的信號與網絡連接起來，并通過有線或無線實時傳輸信號[4]，從而實現對物體的有效定位和識別。物聯網技術架構主要分為三個層次，即感知層、網絡層和應用層[4]。感知層依靠安裝在物體上的傳感器設備來收集和發送物體信息。網絡層收到信息后，利用互聯網、無線網絡和其他技術將信息傳輸到應用層

物聯網技術的發展和通信技術的進步加速了中國智慧城市的發展。作為智能建筑的重要分支，建筑能耗感知和預測也將得到更廣泛的應用。

2.2系統架構

建筑能耗感知預測系統主要依托物聯網技術和智慧城市管理平臺（見圖1）。根據物聯網的基本結構，整個系統架構分為三個部分：感知層、傳輸層和應用層。根據系統的實際應用功能，應用層分為兩部分：能耗數據管理子系統和能耗預測子系統。

本文的研究對象是建筑物的能耗。能耗管理子系統有效記錄和儲存建筑物的能耗。能耗預測子系統根據傳感器設備收集的預測指標預測建筑物的能耗，便于建筑管理人員有效控制能耗。1684827728186

3系統功能

3.1能耗感知模塊

物聯網技術的本質是通過互聯網實現物與物之間的相互連接，實現物與物之間的信息聯系和交互[5]。建筑能耗的實時感知取決于互聯網設備的布局。通過傳感器設備收集能耗數據后，利用無線通信技術將其傳輸到服務器。服務器處理后，將數據存儲在后臺數據庫中，并在能耗管理平臺上顯示能耗。

傳感器用于收集各種數據，包括能源消耗監測數據和環境監測數據。能源消耗監測數據用于實時感知建筑能源消耗，環境監測數據用于預測能源消耗。能源消耗感知模塊將實時監測和比較房間的能源消耗。當房間內的能耗超過歷史能耗的高值時，建筑管理人員會在系統頁面上提示建筑管理人員，建筑管理人員不僅可以查看實時能耗數據，還可以對歷史數據進行分類、篩選、搜索等操作，方便管理人員決策。

3.2能耗預測模塊

能源消耗預測模塊與能源消耗管理系統相結合，根據歷史數據準確預測建筑物未來的能源消耗，合理優化電力配置，減少建筑物廣泛的電力浪費和碳排放。本研究基于物聯網技術收集能源消耗預測所需的指標，構建BP（Backpropagation反向傳播）神經網絡進行建筑能源消耗預測。其基本流程如圖2所示。通過傳感器收集室外溫度等所需信息，將收集到的信息傳輸到管理平臺。模型數據擬合后，可獲得建筑能源消耗預測結果，并返回用戶界面。BP神經網絡算法測。

BP神經網絡包括輸入層、隱含層和輸出層。在本研究中，輸入層指標包括四個指標：建筑面積、室外溫度、空調維護溫度和人員密度。擬合后，建筑物的功耗結果，即輸出層，其神經元數為1，而隱含層中的神經元數在算法訓練過程中不斷調整。

本研究中算法的培訓數據是天津市中新生態城市一所幼兒園的歷史數據。數據集溫度覆蓋-8%至32℃，基本滿足全年所有工作條件。算法培訓完成后，包裝并輸入四個指標：建筑面積、室外溫度、空調維護溫度和人員密度。擬合計算后，該算法得到了建筑能耗預測結果，并將結果返回到用戶界面。

4系統的典型應用

信息存儲功能；信息查詢功能；能耗異常預警功能；能耗預測功能；

5Acrel-EIOT能源物聯網云平臺

（1）概述

Acrel-EIoT能源物聯網開放平臺是一個基于物聯網數據中心的平臺，為互聯網用戶提供能源物聯網數據服務，建立統一的上下行數據標準。用戶只需購買安科瑞物聯網傳感器，選擇網關，自行安裝后掃描代碼，即可使用手機和計算機獲得所需的行業數據服務。

該平臺提供多平臺、多語言、多終端數據訪問功能，包括數據駕駛艙、電氣安全監控、電能質量分析、電力管理、預付款管理、充電樁管理、智能照明管理、異常事件報警和記錄、運維管理等。

（2）應用場所

該平臺適用于公寓出租人、連鎖超市、小工廠、建筑管理系統集成商、小物業、智慧城市、變配電站、建筑、通信基站、工業能源消耗、智能燈塔、電力運維等領域。

（3）平臺結構

（4）系統硬件配置

6結論

綜上所述，隨著物聯網技術的進步和智慧城市的發展，基于物聯網技術構建建筑能耗感知預測系統，可以可視化建筑能耗，存儲歷史數據，提高城市管理水平，提高建筑管理能力和能源利用效率。

參考文獻

[1] 于佳怡，周銳，鐘偉.物聯網技術在建筑能耗感知預測系統中的應用探析

[1] 胡瑩堅.基于LoRa技術的建筑物能耗監測系統在人防地下室中的實現[J].現代建筑電氣，2020，11（8）：28-30.

[2] 陳輝.基于神經網絡分析的建筑物耗能仿真模型分析[J]. 佳木斯大學學報(自然科學版)，2022，40（1）：13- 15+138.

[3] 侯驍虎 . 高校校園能耗監測綜合管理平臺的設計與實現

[4] 企業微電網設計與應用手冊2022.05版.