[摘  要]：文章将当前热门的大数据技术与绿色建筑相结合进行分析，讨论了绿色建筑在建设和运行过程中的大数据来源，重点介绍了利用大数据的数据挖掘和分析技术在绿色建筑的能耗预测、提高用户舒适度、区域能源调度及绿色建筑后评价中的应用，以期推动构建绿色建筑理念，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

TU201.5A

建筑业需要消耗大量的能源，其全过程能源消耗已逐渐超过工业和交通业，占我国总能耗已经达到45%左右，成为当前能源消耗的大户。在全球开启碳中和的目标下，我国制定了相关政策和规划，积极推动绿色建筑的发展，以促进建筑领域的节能减排。近年来，大数据技术发展势头迅猛，其已逐渐融入到各行各业中，随着“大数据时代”的来临，海量的数据必将成为社会重要的生产因素，对大数据的应用也迎来了一股巨大的浪潮。鉴于当前大力发展绿色建筑的趋势，本文将大数据的相关技术应用于绿色建筑中，充分利用大数据的数据挖掘和分析技术，将大数据技术与绿色建筑相结合进行分析应用，以促进绿色建筑的健康快速发展。

1 大数据

大数据（英文名big data）是一个IT行业术语，本质上是一种信息资产，指在短时间内用常规软件工具无法进行自由捕捉和处置的数据集合，其中影藏着的强大决策力、洞察力和优化力。目前，大数据在社会教育、行政、司法、金融、科研、军工等各个领域的作用日益突显，社会各阶层处理事务时越来越注重应用和分析数据而非经验和直觉，大数据的建立和完善越来越多地作用于人们生存的方方面面，人们对大数据的依赖也在不断的增长，大数据的特征有：

（1）数据体量大。互联网信息技术的快速发展，使得数据量增长非常迅速，尤其是近十年以来，数据来源愈加广泛，数据量可以说开始了爆发式的增长，在最初阶段大数据是以TB为单位来进行计量的，现在已经开始使用PB为单位，同时，随着数据规模的增长和技术水平的提升，数据的产生量、储存量、管理量和分析量更是呈爆炸式态势增长。

（2）数据类型多样。依托于强大的数据处理能力，数据类型不再局限于传统的文本、图片、音频、视频等类型，如今已扩展到了“任何形式”的地步。随着互联网移动终端的发展普及，数据的接收、处理来源已从单一的传统媒体扩展到社会生活的方方面面，更是产生了图片、文本、音频、视频等多种数据类型。

（3）数据处理速度快。对于那些动态变化的数据流，大数据拥有更强的管理和分析能力。相较于传统数据处理模式来说，它能够实现速度的提升。面对海量的数据信息存储，提升数据处理的速度能够使得数据查询的效率成倍级增长。随着数据信息的发展，不管是从体量的角度来看还是从规模的角度来看都处于持续增长的状态之下，这就需要数据储存、管理和分析技术同步发展更新。

（4）价值密度较低。这是大数据最为核心的特征，传统数据中数据量小但针对性强，是为了解决现有问题而有目的地采集而来，具有一种在相对微观层面的精确性;大数据中数据量庞大且混杂性强，其价值在于各类型相关或不相关的数据集合而分析、提出对事物发展规律或趋势预测的有价值数据，然后经过加工、创新来运用于各个领域加以指导，从而达到改善、完善和治理的效果，其更多的是具有一种在相对宏观层面的前瞻性。

2 绿色建筑大数据来源

在绿色建筑中应用大数据技术，首要的工作就是对绿色建筑大数据进行采集，进而通过分析和处理后方可应用。按照建筑的生命周期来分，绿色建筑在设计、施工、维护以及使用的各个过程中都会有海量的数据产生，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

绿色建筑在设计的过程中，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。室外的风速将对建筑外围护结构的传热系数产生直接的影响，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，在横向比较因素中，地理位置对于我国绿色建筑的发展水平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。

建筑论坛与建筑设计苏良亭： 大数据在绿色建筑中的应用探讨

2.3 室内环境质量

室内环境是居民生活和工作的场所，广大居民的身心健康受到周围环境质量的直接影响。室内环境测定主要包括测量室内的TVOC浓度、温湿度、甲醛的浓度、CO的浓度以及PM2.5的浓度，这些参数不僅受室外环境的影响，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强有力的技术支持。

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，根据有效测算，其消耗的能耗占比总能耗的1/2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，可以深挖出隐藏在数据中的内在规律，再利用大数据的挖掘和分析技术，收集了绿色建筑在建设和运行过程中形成的大数据。

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

广大业主在后续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，最终实现降低能耗同时提高舒适度。

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，绿色建筑在该地区气候条件下的适应情况以及不同类型建筑之间的设计差异，最终实现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，表现在多个方面，很难利用传统的数据分析方法来完成。在计算机模拟和现场试验的基础上，通过评估绿色建筑设计和运行参数，并参照该数据来建立相关模型，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。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

随着绿色建筑越来越多，人们对能耗的重视程度不断加强，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，为今后大數据技术在能耗预测、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

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