安徽某职业技术学院建筑能耗监测分析管理系统方案设计

本文主要介绍了安微某职业技术学院建筑能耗监测分析管理系统的方案设计与应用,并对其设计依据、结构特点、功能模块进行了重点阐述。

基于ARIMA模型的校园能耗监测与分析系统的设计与实现

设计了一种基于ARIMA模型(自回归移动平均)的校园能耗监测与分析系统,该系统主要由数据采集、数据存储、预测分析以及数据展示等功能模块组成.研究结果表明,该系统不仅可提升校园能源管理的自动化和智能化水平,而且还可有效提高校园能耗的预测精确度,且优于其他的能耗管理系统;因此,该系统可为提高校园能源使用效率提供良好支持.

浅析智能建筑能耗管理系统设计及运维管理平台应用--以工人体育场改造复建项目为例

本文采用文献研究、案例分析法,以工人体育场改造复建项目为案例对智慧能耗管理系统的设计思路以及运维管理平台的实现路径进行分析,以典型高能耗公共建筑为代表,为今后类似大型公共建筑能耗管理系统的设计和运维管理平台建设提供借鉴,助力我国建筑设计行业高质量、低碳、绿色可持续发展。

基于分项监测能耗的建筑节能潜力分析

基于分项计量装置和建筑能耗监测系统提取某办公建筑连续2 a的分项能耗监测数据,掌握建筑各用能系统的分项能耗基础数据,加入建筑实际使用情况,分别对该办公建筑年总能耗、季节性能耗和重点分项能耗随温度变化趋势进行横纵向的对比,结合各分项年、月、日能耗分析其节能潜力并提出初步相应措施和相应管理建议。在不更改现有建筑设备和使用功能的情况下,仅通过行为习惯的整改措施预测该建筑整体能耗可以在现有能耗基础上可以降低3.2%~4.5%,如果对建筑进行更深层次的能源审计和重点用能设备进行深度能耗分析,预计可以挖掘更多的节能潜力。

基于深度学习的溺水预警分析监测管理系统研究

为帮助救生员快速判断水库中是否有人溺水,本文提出了一种通过水下视频序列进行高效行为识别的方法。首先,分析游泳者正常游泳时泳池的空间分布,确定数据标注和游泳者检测方法。其次,本文提出基于YOLOv4算法(BR-YOLOv4)的游泳者行为识别监测管理系统。通过分析目标位置信息与水库游泳/溺水区域之间的空间关系,进一步确定游泳者的溺水或游泳行为。测试结果表明,本文提出的YOLOv4算法的溺水预警分析监测管理系统精度与召回率分别为91.33%和92.88%。本文提出的方法符合实时检测要求,在游泳者行为识别方面表现良好,为减少水库溺水事故提供了技术支持。

供热系统能耗监测与数据分析方法

供热系统能耗监测与数据分析在提高能源效率和减少环境影响方面具有重要意义。研究现状表明,传统监测设备和方法存在精度不足、数据采集不完整、分析方法落后等问题。通过采用高精度传感器、物联网技术、大数据分析和云计算平台,可以显著提高能耗数据的监测精度和实时性。案例分析验证了优化方案的有效性,能耗降低15%,运营成本减少10%。未来,人工智能、区块链和5G技术将进一步提升供热系统能耗监测的智能化水平,为城市能源管理提供新的解决方案。

基于人工智能的建筑电气系统能耗优化与管理

本文针对建筑电气系统运行管理过程中存在的能源浪费问题,通过分析系统特点提出了基于人工智能的节能优化管理方案。该方案主要包括:数据监测平台、智能预测模型训练、科学控制策略制定和云管理平台实施模块。研究选取典型办公建筑的空调系统开展实验验证,结果表明相比传统经验管理,该方案可以使建筑日耗电量降低近20%。本方案为建立高效的建筑电气系统节能管理体系提供了有效的技术途径。

房屋建筑供暖系统优化设计与能耗分析

本文从设计的角度出发,对既有建筑的供暖系统进行了优化,以达到节能降耗的目的。以热力学理论为基础,结合数学模型,建立了包括热源、运输系统、室内环境等多层次的能耗模型,实现了供热系统能量与传热的精确模拟。通过对比分析两种方案的加热效果和能耗,发现该方案可节约约20% 的能耗,提高室内温度均匀性。也就是说,通过合理的采暖设计,在保证采暖效果的前提下,可以降低能耗,提高居住环境的舒适度。本研究的实施将为我国建筑节能、环保、耐久、舒适的供暖提供科学依据和技术支持。

油田单位设备管理中的数据监测与分析系统建设研究

本论文研究了油田单位设备管理中的数据监测与分析系统的建设。在油田单位设备管理中,数据监测与分析系统是至关重要的,其能够帮助管理人员实时监测设备的运行状态,预测潜在故障,并提供决策支持。本研究通过分析油田设备管理的特点和需求,提出了一种系统建设方案,包括数据采集、存储、处理和可视化等关键环节。同时,论文还探讨了数据分析算法的选择与优化,以提高系统的性能和准确性。最后,通过实际案例分析,验证了系统的可行性和效益。本研究为油田单位设备管理提供了一种先进的数据监测与分析解决方案,有助于提高设备的可靠性和效率。

医院建筑运行能耗分析及能源管理策略

医院建筑能耗问题一直备受关注,医院作为公共建筑,其能源消耗对环境和社会都具有重要影响。本文对广东地区某综合性三级甲等医院2023年的建筑能耗进行逐月、逐日、逐时的细致分析,探讨医院能耗的影响因素,并针对医院的能耗管理特点,探索以科室为单位的医院建筑能源管理方式,为医院节能提供理论基础。

基于BIM技术的建筑室内能耗可视化监测系统设计

现行建筑能耗监测方法没有能耗数据实时监测模块,存在系统点击次数低、系统响应时间长、系统CPU利用率低和系统安全性差等问题。为此提出基于BIM技术的建筑室内能耗可视化监测系统设计方法,采用Java框架作为系统软件总体框架,建立BIM平台,完成系统硬件设计。实验证明:该方法可以有效解决传统方法存在的问题,提升能耗监测系统的实用性、有效性、实时性,是一种可广泛应用的先进方法。

典型车站能耗监测系统研究及车站能效分析

介绍了典型地铁车站环控系统的用能情况,深入分析了城市轨道交通能耗管理系统架构及针对性的能耗管理策略,构建了“车站级、系统级、设备级”的三级能耗计量体系,搭建了车站能耗监测管理平台,实现了全站设备能耗的“全覆盖”。进一步介绍了该能耗监测系统的功能,包括用电监测、显示、能效计算、自动化图表、数据导出等,并提出了与客流量相关的车站能效分析方法。通过该平台,获得了某地铁车站环控系统的用能情况,其中空调季典型日全站用能约10595 kW·h,空调系统能耗占比最高,达53.8%,扶梯系统次之,约占21.3%。经过对地铁车站空调系统的节能改造,车站客流能效从1.06人次/(kW·h)提升至1.61人次/(kW·h),提升了51.8%。

面向实验动物设施的能耗监测系统设计与应用

目的 实验动物设施的能源消耗在科研机构能耗中占据相当大的比例,且其能耗特点与普通建筑物存在显著不同,因而需要专门的监测与管理。方法 面向实验动物设施设计了一套能耗监测系统,选取华中科技大学SPF级实验动物设施进行了部署。结果 该系统上线运行后,实现了设施用电量数据的实时采集和记录,并提出了3种应用场景下的管理节能措施。结论 面向实验动物设施的能耗监测系统具备可靠、高效、易用的特点,对实验动物设施能源管理工作具有指导意义与推广价值。

矿山电气设备智能监测与维护管理系统设计与应用研究

随着矿山电气设备的大规模应用,其智能监测与维护管理成为提高生产效率和安全性的关键。本研究针对此问题,提出了一种基于先进技术的矿山电气设备智能监测与维护管理系统。该系统集成了传感器网络、物联网技术和大数据分析,实现了对矿山电气设备运行状态的实时监测和故障预警,并结合智能算法实现了设备维护的智能化管理。通过系统的应用,能够提高矿山电气设备的运行效率,减少故障停机时间,降低维护成本,从而推动矿山生产的可持续发展。

基于GPRS无线传输大型公共建筑能耗监测方法

为了明确能源耗用情况,降低大型公共建筑能耗,提出了基于GPRS无线传输的大型公共建筑能耗监测方法。由多个传感器与ZigBee组成一个传感器网络,采集公共建筑资源使用数据,由GPRS无线传感器节点向嵌入式网关发送数据,限制跳跃数和队列长度,降低网络拥挤和传输时间。根据电路分布情况将计量分项能耗拆分为照明、空调、冷热站、终端设备等,方便筛选和整合监测数据的实际能耗状况。将得到的各项能耗数据整合统一为一个监测结果,凭借数学期望和方差判断能耗是否大于方差数据,判断能耗状态,实现建筑能耗监测。通过实验证明所提方法得到的监测结果与实际能耗之间的差距较小,说明其能够获得准确的监测结果。

能耗管理系统在LF12-3油田的应用研究

本文主要探讨了能耗管理系统(ECOMS)在LF12-3海上油田的应用。首先,介绍了该系统的应用背景;然后,详细阐述了该系统的设计原则、系统特点、构架及功能;最后,总结了能耗管理系统对海洋石油平台在生产能耗动态监测和能源使用效率提升方面的重要作用。

基于人工智能的建筑电气系统能耗预测与优化研究

本研究基于深度学习技术,构建了建筑电气系统的能耗预测与优化模型。通过设计集成循环神经网络和卷积神经网络的深层架构,实现了对动态、非线性的建筑电气负载的高精度建模和序列预测。相较传统统计模型,该深度网络方法显著提升了下一时刻预测的平均绝对百分误差和均方根误差。充分利用预测结果,优化了建筑供电控制策略和参数配置方案。仿真表明,基于深度学习预测的自适应用能管理可实现8%以上的日负载峰谷差降低和10%左右的年耗电量减少。

基于能耗监测系统的建筑节能管理模式研究

从信息系统管理的视角出发,构建了能耗监测管理的系统平台,并以西安市工程交易中心为例,对能耗情况进行了统计分析.基于此,研究分析了能耗监测系统的构架体系,从信息管理系统视角提出了未来大型公共建筑物的能耗和节能管理途径和措施,形成了基于信息化管理的建筑节能管理模式.

建筑工程沉降监测系统设计与应用实践

文章围绕建筑工程沉降监测系统的设计和应用实践展开研究,深入分析沉降监测对确保结构安全和评价工程耐久性所起到的至关重要的作用。通过整合高精度传感器、先进无线通信技术和智能数据分析软件等技术,以提高监测精度和效率为目标,设计出自动化和实时化沉降监测系统。并以实际工程为例,实现高层建筑沉降综合监控,根据数据分析,揭示沉降规律及可能存在的风险。研究在验证该体系有效性的同时,也有针对性地提出防控策略,从而为项目的安全预警和决策提供科学依据。

基于物联网的建筑电气设备安全智能监测系统设计

建筑内部的电气设备安全是消防安全的重点。本文介绍了一套基于物联网的建筑电气设备安全监测系统,用于实现电气设备安全的监测。这套监测系统包括前端采集模块和后端分析平台,前端基于ARM芯片,可采集配电终端的电流、电压、温度等信号,并采用有线或无线的方式传输到后端;后端可对采集的数据实行阈值报警,且能利用智能分类算法排除异常点,实现智能预警功能。