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基于关联规则挖掘的节能系统用电分项关联耦合分析的研究与实现

来源:论文学术网
时间:2024-08-20 12:03:52
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基于关联规则挖掘的节能系统用电分项关联耦合分析的研究与实现【摘要】:当前建筑能耗受到极大的关注,都希望能够清楚了解建筑能耗使用情况,找到影响能源消耗的因素。传统的建筑能耗分析主要是

【摘要】:当前建筑能耗受到极大的关注,都希望能够清楚了解建筑能耗使用情况,找到影响能源消耗的因素。传统的建筑能耗分析主要是针对建筑能耗数据的统计,能耗数据采集粒度大多都在能源总项层面上,有采集频度较粗的特点。校园建筑节能监管平台数据库服务器中的能耗数据隐藏着建筑能耗的使用特征,本文通过关联规则的数据挖掘手段,针对校园图书馆这样一个很有代表性的公共建筑,分析图书馆各能源分项用电之间的连动关系,为深入了解整个图书馆能耗情况提供参考,这对指导校园建筑用电很有意义。 针对以上问题,本文做了相关的研究,工作和成果如下: 1、优化与实现Apriori算法,结合图书馆用电能耗数据特征对该算法进行优化改进,分别从以下四个方面进行优化:事务剪枝、优化自连接、修剪生成候选频繁项集的频繁项集、事务矩阵化。改进的En_Apriori算法以图书馆能耗数据为目标数据,与传统Apriori算法进行性能对比,结果显示En_Apriori确实得到很大的性能提高。 2、离散化分项能耗数据,能耗数据是时间序列的数据,随着时间变化分项之间能耗变化是存在一定关联的,这些变化反映在分项能耗的上升与下降上。把分项能耗在同一时间点的上升与下降变化看成一个事件,一个时间点上的分项能耗变化就会形成多个购物篮数据,达到数据转化的目标。 3、设计与实现数据挖掘系统,数据挖掘系统是按功能模块进行设计与实现的。整个系统包括五个模块:JDBC数据库接入模块是上层模块与数据库交互的桥梁,数据整理清洗模块和数据转换模块实施数据预处理,数据挖掘模块是整个系统的核心模块,生成频繁项集与强关联规则,用户模块提供参数控制与挖掘结果展示。 4、借助数据挖掘系统,对图书馆2010年上半年3月到6月份各用电分项每隔一小时的变化情况进行了关联挖掘,包括用电分项的上升变化与下降变化,找到了图书馆分项能耗之间的耦合关系。 【关键词】:建筑能耗 能源分项用电 Apriori算法 关联规则挖掘 数据挖掘系统
【学位授予单位】:华南理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TP311.13
【目录】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-11
  • 第1章 绪论11-17
  • 1.1. 课题来源11
  • 1.2. 论文研究背景11-12
  • 1.2.1. 建筑节能11
  • 1.2.2. 建筑能耗的监管控制11-12
  • 1.3. 研究现状12-14
  • 1.3.1. 美国建筑能耗分析研究现状12-13
  • 1.3.2. 日本建筑能耗分析研究现状13
  • 1.3.3. 香港建筑能耗分析研究现状13-14
  • 1.3.4. 国内建筑能耗分析研究现状14
  • 1.4. 选题的主要依据和意义14-15
  • 1.5. 论文研究内容15-16
  • 1.6. 论文组织结构16-17
  • 第2章 数据挖掘技术与建筑节能监管平台介绍17-28
  • 2.1. 数据挖掘技术17-20
  • 2.1.1. 数据挖掘应用领域17-18
  • 2.1.2. 数据挖掘功能18-19
  • 2.1.3. 数据挖掘常见方法19-20
  • 2.1.4. 数据挖掘实施20
  • 2.2. 建筑能耗系统相关介绍20-24
  • 2.2.1. 建筑能耗系统架构21-22
  • 2.2.2. 建筑能耗系统能耗数据分析22-24
  • 2.3. 节能系统各用电分项24-26
  • 2.3.1. 建筑用电分项能耗24-25
  • 2.3.2. 建筑用电能耗数据记录特点25-26
  • 2.4. 校园图书馆简介及其能耗状况26-27
  • 2.5. 影响建筑能耗因素27
  • 2.6. 本章小结27-28
  • 第3章 关联规则挖掘模块的设计与实现28-44
  • 3.1. 关联规则28-29
  • 3.1.1. 关联规则相关概念28-29
  • 3.1.2. 关联规则挖掘步骤29
  • 3.2. 常见算法29-30
  • 3.3. APRIORI算法30-43
  • 3.3.1. Apriori算法基本思想30-33
  • 3.3.2. 算法性能优化33-36
  • 3.3.3. 实现涉及到的数据结构与技术36-37
  • 3.3.4. Apriori算法实现37-43
  • 3.4. 本章小结43-44
  • 第4章 数据挖掘系统的设计与实现44-64
  • 4.1. 概述44
  • 4.2. 系统架构组成44-45
  • 4.3. 数据挖掘过程45-58
  • 4.3.1. 数据准备45-49
  • 4.3.2. 数据清洗与数据变换49-55
  • 4.3.3. 数据挖掘55-58
  • 4.4. 结果表达与解析58-63
  • 4.4.1. 用户界面返回挖掘的信息58-59
  • 4.4.2. 结果解析与评价59-63
  • 4.5. 本章小结63-64
  • 总结与展望64-66
  • 本文工作总结64
  • 展望64-66
  • 参考文献66-70
  • 致谢70-71
  • 附件71


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