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0 引 言
随着国家产业的转型升级，节能减排的推进必将层层落实。我国建筑耗能在能源总消费量中所占的比例已从上世纪七十年代末的10%，上升到27.45%，而国际上发达国家的建筑能耗一般占全国总能耗的33%左右。如此庞大的比重，建筑耗能已经成为我国经济发展的软肋，高耗能建筑比例大，加剧了能源危机[1]。建筑在运行使用过程中的能源消耗总和包括了建筑物在使用过程中的照明、制冷设备、服务动力设备、燃气、水、电梯等的能耗[2]。目前，在相应设备与系统本身的节能技术方面，国内外已开展了较多工作[3，4]，主要措施包括：（1）新型建筑材料技术：新型保温材料、红外热反射技术、节能玻璃、热回收装置等；（2）可再生能源使用：太阳能、地热能、风能、生物能等。这些节能技术能有效降低建筑能耗。然而，在大型公共建筑的节能中，不仅要强调节能技术，更需要深入挖掘建筑整体能耗的监测与管理模式，从而形成建筑能耗的总体节能方案。而物联网以其感知精确、传输可靠、数据处理智能、精准控制等特点，能够实现对于大型公共建筑能耗的有效监测与管理[5，6]。
基于物联网的大型公共建筑能耗监测与节能服务平台可充分运用物联网技术，例如末端感知层传感器检测技术可形成三维空间大规模传感器组网，将对大型公共管理建筑能耗影响较大的系统以及设备（建筑照明智能控制系统、空调系统、电梯系统、热水系统、电动遮阳设备等）的能耗数据进行存储与管理、分析处理和 本文由WwW. dyLw.neT提供，第一 论 文 网专业代写教育教学论文和毕业论文以及发表论文服务，欢迎光临dyLw.nET利用，从能效优化角度，实现对建筑整体运行的智能在线监控、处理以及节能模型预测，提供开放性节能服务，大幅度提升整个建筑的运营管理水平和能效利用水平。
1 系统体系架构
构建基于物联网的大型公共建筑能耗监测与节能服务平台，可准确获取大型公共建筑中能源的消耗情况，为其节能管理系统的建立提供可靠数据来源。主要针对大型公共建筑中使用的能源类型、终端使用情况、耗能设备（其中包括了制冷、供热、照明，通风，遮阳设备等）的情况，以及各类型能源的使用情况、数量和能源费用，通过一种实时自动采集方式实现对建筑用能进行实时采集和变化分析，可为其节能诊断提供必要的数据依据。该节能服务平台体系架构如图1所示，它主要由信息感知，网络传输，数据处理和应用服务层四层组成。信息感知层主要采集大型公共建筑能耗数据，网络传输层主要可靠传输能耗数据，数据处理层主要对能耗数据进行处理，包括数据存储，挖掘，预测等操作，应用服务层主要提供各种服务，并实现对节能过程的反馈控制，达到智能控制的目的。
图1 基于物联网的大型公共建筑能耗监测平台体系架构
2 信息感知
信息感知层通过部署各类传感器节点与智能仪表设备，对大型公共建筑中照明系统、空调系统、电梯系统、热水系统、室内遮阳系统的能耗情况进行监测，并对建筑内部环境参数（如温度、湿度、光照强度、CO2浓度等）进行实时动态采集，为建筑节能的智能决策与控制奠定基础。
以中央空调系统为例，空调系统消耗的电能非常大，它的耗能约占大厦总耗能的40%左右。通常中央空调系统中冷冻主机的负荷能随季节气温变化自动调节负载，而与冷冻主机相匹配的冷冻泵、冷却泵却、空气处理机组送风机几乎长期在100%负载下运行，不能自动调节负载，造成了能量的极大浪费，也恶化了中央空调的运行环境和运行质量。空调系统的冷冻水系统几乎长期在大流量、小温差的状态下运行，造成了能量的浪费。
图2是一种大型建筑中央空调系统监测功能图。大型建筑中的空调系统监测主要包含能耗监测，环境参数监测两部分，其中：
（1）能耗监控：其主要作用是监测空调系统的能耗利用情况，它主要由各种压力表，温度仪，压力表，流量表，乙二醇仪表，各种空调电机等组成。电表用于测量空调的电能耗，温度仪用于测量空调运行温度，由温 本文由WwW. dyLw.neT提供，第一 论 文 网专业代写教育教学论文和毕业论文以及发表论文服务，欢迎光临dyLw.nET度传感器测量实现；压力表用于测量空调管道内压力，由压力传感器测量实现；流量计用于测量空调冷却液压力流量，主要通过流量传感器测量实现；乙二醇仪用于测量空调系统使用过程中乙二醇的消耗情况，它可用于降低空调溶液的冷冻点，避免结冰，主要通过乙二醇传感器来实现。电机主要执行操作，完成各种功能。
（2）环境参数监测：主要作用是根据采集空调运行环境中参数变化进行自适应变化，实现智能控制。温湿度感器可根据监测房间中温湿度程度进行自动调节空调温湿操作，红外传感器可根据室内房间中人数多少自动调节空调冷风流量。
接入模块的主要作用是对采集到照明监测数据信号进行转换，转成特定信号格式，并进行简单预处理；控制器主要接收上层所发指令，对各种灯设备执行指令相对应的操作。Mesh路由器主要为照明系统中各种监测设备提供多跳的无线网络连接网关，为数据通信提供网络协议转换、路由选择、数据交换等功能。
3 网络传输
网络传输层通过大尺度无线多跳网络、传感器网络、现场总线等异构网络融合组网，实现多源传感器节点随时随地的网络接入与互联，同时满足大规模异构混杂网络范围内不同业务数据特定的QoS传输需求，为异构传输网络环境下各类感知信息以及上层系统控制命令提供实时可靠传输服务。重点需解决大型公共建筑三维空间传感器网络自组织组网以及实时可靠数据传输机制。 3.1 大型公共建筑三维空间传感器网络自组织组网技术
大型公共建筑内部的传感器网络由于数据采集的范围较大，或采集的数据种类众多，通常需要部署的传感器节点数量巨大。根据不同的业务和环境特点，部署的无线传感器网络可能采用不同的通信机制。不同的传感网之间存在异构特性。广泛采用无线传感器网络的物联网支持异构网络的接入，常用的方法是每种传感器网络采用特定的接入网关，接入到互联网中实现组网。
为了实现大规模异构无线网络的组网，我们可构建分级分布式大规模异构无线物联网络组网架构，该架构由传感器子网、信息汇聚网和传感接入网构成三级组网体系，各级的主要功能如下：
（1）传感器子网：传感器子网由现有的各种无线传感器网络构成，如 ZigBee子网、WiFi子网等，负责采集原始的传感信息。传感节点通过一跳或多跳方式将采集到的信息传给上一级sink节点。
（2）信息汇聚网：信息汇聚网由若干汇聚节点构成，它是整个网络架构的核心组成部分。汇聚节点可以实现下层 本文由WwW. dyLw.neT提供，第一 论 文 网专业代写教育教学论文和毕业论文以及发表论文服务，欢迎光临dyLw.nET多个同构或异构子网的接入，因此信息汇聚网是屏蔽下层子网差异性的关键，信息汇聚节点通过多信道结构来完成此功能。汇聚节点之间通过无线通信方式实现自组织组网，汇聚节点之间可以通过一跳或多跳方式传递信息。由于汇聚节点的个数相对较少，因此在实际应用中可以考虑采用有线供电或配备大容量电池。
（3）传感接入网：考虑到传感器网络既可能通过Internet、也有可能通过其它的专网互联，为使互联具有通用性，可以采用应用网关的形式实现对外的互联。应用网关对外提供的是传感器网络应用模型的抽象和映像、屏蔽内部具体的组网技术细节，从而达到具有通用性的互联效果。
3.2 大型公共建筑内大规模传感器网络的可靠传输技术
由于大型建筑内无线传感器网络的一些特性限制，路由的设计需要考虑以下几个方面：
①节省能量：无线传感器节点能量有限，路由协议在保证信息正确传递的情况下，应尽可能地减少节点的能量消耗。
②部署静态：在室内场景，节点采用手动部署方式，节点数量巨大，部署位置固定。
③动态性：无线传感器网络中的节点的数目是动态变化的，良好的路由算法必须能够适应节点的加入或退出等造成的网络拓扑的变化。
④覆盖性：要求无线传感器网络具有较好的覆盖性，通过多跳或其他方式使得每个需要的信息都可以被顺利采集，传输到汇聚节点
对于建筑中部分节点来说，大多节点地理位置信息都较为重要，获取其地理位置信息，其采集的数据才有意义，地理位置是建筑能耗管理问题定位的重要信息。选择适用的路由协议类型后，应根据路由协议的特点，考虑路由算法。
4 数据处理
在建筑能耗监测过程中，不同用途的传感器所产生的数据各不相同，数据具有异构化的特征。随着各种传感器的使用和部署，系统将产生大量结构化、半结构化、非结构化的数据。数据处理层对这些异构化的数据进行有效建模与融合、高效存储以及分析挖掘，为建筑节能的智能决策控制与信息服务奠定基础。
4.1 异构化的传感器数据决策级融合方法
决策级融合是高级别的数据融合方法，每个传感器首先在本地完成预处理、特征抽取、识别或判决等基本处理，然后通过关联处理进行决策层融合判决并获得联合推断结果。考虑异构感知数据之间的关联关系是隐式的、未知的，因此在进行决策级融合之前，需要挖掘感知数据之间的关联关系，并将具备关联关系的异构感知数据进行融合。在先验知识和经验的基础上，结合获取的异构感知数据，利用多变量关联分析算法来计算各个感知数据之间的关联度并构建其关联关系图模型。以各个感知数据之间的关联度作为融合依据并进行决策层融合判断与推理。
4.2 海量的大型公共建筑能耗与环境监测数据存储技术
采用传统FC SAN（光纤存储区域网络）构建PB级容量的存储系统，建设费用极高，而且在传输性能和扩展能力方面也难以满足海量数据的处理和传输要求，因而需要一种适合海量建筑能耗与环境监测数据的分布式存储架构，该存储架构满足海量数据的快速读写，并具备良好的弹性，可动态扩展存储容量及IO传输能力，并确保数据的冗余和安全。单纯的HDFS分布式文件系统不适合实时应用，但是具备低成本、易扩展、高性能、高可靠的特点。而传统的集中存储（FC SAN）虽然成本、扩展性和传输带宽受到限制，但是非常适合需要低时延快速读写大量小文件的实时应用。因此，可设计一种HDFS和FC SAN相结合的“在线— 本文由WwW. dyLw.neT提供，第一 论 文 网专业代写教育教学论文和毕业论文以及发表论文服务，欢迎光临dyLw.nET归档”二级存储架构HMISA（Hybrid Medical Image Storage Architecture）。整个架构分成两个层次：底层是数据存储层，上层是文件访问组件层。
5 应用服务
应用服务层在信息感知、网络传输与数据处理三个层次的基础上，可实现大型公共建筑能耗的远程实时集中监测与智能控制；对建筑能耗组成、变化趋势、关键耗能设备、能耗因素等进行综合分析，形成节能策略与方案；对建筑能耗情况进行准确预测；为政府、公众提供公开、共享的大型建筑能耗数据，大幅提升整个建筑的运营管理水平和能效利用水平，推进社会节能减排工作。各部分应用功能简要介绍如下：
（1）能耗监测：对传感器网络、智能仪表所采集的制冷、供热、照明，通风，遮阳设备的实时能耗数据与建筑内部环境数据进行远程集成展示，实时跟踪监测建筑各类设备当前能耗情况，了解大型公共建筑关键能耗设备与历史能耗数据变化曲线等。
（2）能耗智能控制：根据建筑内部实时环境监测数据，基于专家知识规则库与能耗优化模型，对各种耗能设备进行智能控制，如根据光照情况调整室内灯光；根据室内温度、湿度、CO2浓度调整空调通风系统工作状态，等等。
（3）节能分析：能够多维度（时间、区域、建筑类型、能耗分类分项及建筑物等）查询所需数据，分析关键耗能设备及其耗能特点，对不同的建筑类型、建筑、区域等用能情况进行对比分析，找出某时段及某区域的用能高峰，挖掘节能潜力。
（4）能耗预测：根据获取的大型建筑各类耗能设备历史能耗数据，对不同建筑类型及其主要耗能设备的能耗特点进行描述建模，利用人工神经网络等方法建立建筑能耗预测模型，为制定可持续的城市能源发展规划提供支持。
6 结 本文由WwW. dyLw.neT提供，第一 论 文 网专业代写教育教学论文和毕业论文以及发表论文服务，欢迎光临dyLw.nET语
本文研究并提出基于物联网的大型公共建筑能耗监测与节能服务系统平台，该系统涵盖大型公共建筑中各类耗能设备能耗数据的信息感知、网络传输、数据处理与应用服务。通过对建筑各类耗能设备能耗数据的综合分析与处理，实现大型公共建筑的能耗监测、节能分析、智能控制、能耗预测与信息服务，大幅提升整个建筑的运营管理水平和能效利用水平，从而为建立城市大型公共建筑能耗管理体系、解决能源矛盾和建筑节能奠定一定基础。
参考文献
[1]杨石，罗淑湘，钟衍，等.大型公共建筑能耗监测平台存在问题及其初步解决方案[J].建筑技术， 2014， 45（8）： 714-718.
[2]王磊，于军琪，马媛，等.大型公共建筑能耗无线远程监测与节能管理系统研究[J].建筑节能， 2011， 39（3）： 65-67.
[3]吴瑜灵.大型公共建筑节能分析及综合解决方案[J].城市建筑， 2014（4）：110-111.
[4]陈雪梅.基于能耗监测平台的分项计量数据的应用[J].建筑节能， 2014， 42（282）： 86-92.