摘 要：在保證建築(zhù)使用舒(shū)適度(dù)的情況(kuàng)下，為(wéi)對建築電(diàn)力能(néng)耗情(qíng)況實時(shí)監(jiān)測與預測，本研究(jiū)探(tàn)索(suǒ)基於(yú)物(wù)聯網技術的建(jiàn)築能(néng)耗(hào)感(gǎn)知預測(cè)係(xì)統的建設(shè)方法，提出(chū)係(xì)統架構及相(xiāng)關配(pèi)置(zhì)情況(kuàng)，闡述(shù)係(xì)統(tǒng)的(dí)典(diǎn)型(xíng)應用，為(wéi)能耗感知預(yù)測係(xì)統的研發提供思路，助力實(shí)現建(jiàn)築(zhù)運(yùn)行過程(chéng)中(zhōng)節(jié)約能耗(hào)，提高能(néng)源(yuán)使用效(xiào)率(shuài)的目的(dí)，提(tí)高現代(dài)化城市(shì)管理能(néng)力。

關鍵(jiàn)詞(cí)：物聯網(wǎng)技術 
；建(jiàn)築能耗預測(cè) 
；能(néng)耗監測係統(tǒng)

1引(yǐn)言

隨(suí)著經(jīng)濟(jì)的(dí)發(fā)展(zhǎn)與人口數量的增加(jiā)，人(rén)們(mén)對(duì)能源的需(xū)求也急速增(zēng)長(cháng)，統(tǒng)計結果(guǒ)表明，全國(guó)建築全過(guò)程能耗(hào)與(yǔ)碳(tàn)排放變化總體上呈(chéng)現出一(yī)致性(xìng)的(dí)階段性特點 ，2005 年~2019 年 ，我國建築的全過程能耗由9.34億噸標準(zhǔn)煤(méi)上(shàng)升22.3億噸標準煤，年(nián)均增長率 6.3%，建築(zhù)全(quán)過程碳排(pái)放(fàng)由 22.34 億噸二氧化(huà)碳增 長 到(dào) 49.97 億(yì) 噸 二(èr) 氧 化 碳(tàn) ，年平(píng)均(jūn)增(zēng)長率(shuài)為(wéi)5.92%，其(qí)中 ，2019 年(nián)建築運(yùn)行(háng)階(jiē)段(duàn)碳(tàn)排放(fàng) 21.3 億(yì)噸，占全(quán)國碳(tàn)排(pái)放的21.6%，雖然(rán)年(nián)均增(zēng)長(cháng)率(shuài)逐漸放緩(huǎn)，但是(shì)建築(zhù)運行過(guò)程(chéng)中(zhōng)能(néng)源消(xiāo)耗依然(rán)占(zhān)很(hěn)大比(bǐ)重(zhòng)，因此，建築(zhù)物的能耗監測(cè)與(yǔ)預(yù)警(jǐng)成(chéng)為眾(zhòng)多(duō)學(xué)者的研究對象。胡(hú)瑩(yíng)堅[1] 為避(bì)免地(dì)下室(shì)中(zhōng)布綫(xiàn)困難(nán)等(děng)問題，開(kāi)發(fā)了基(jī)於(yú) LoRa 技(jì)術的建築(zhù)物(wù)能(néng)耗(hào)監測係統
；陳輝(huī)[2] 以(yǐ)建(jiàn)築(zhù)物耗能特(tè)點為研(yán)究(jiū)對(duì)象，在(zài)建(jiàn)築物節能標(biāo)準中(zhōng)提取(qǔ)影響能耗的主(zhǔ)要因素(sù)，並建立(lì)神(shén)經網(wǎng)絡(luò)算(suàn)法對建(jiàn)築(zhù)物(wù)能(néng)耗(hào)仿(fǎng)真(zhēn)，提(tí)高建築物能耗評(píng)估的智能度
；侯驍虎(hǔ)[3] 以(yǐ)物聯網(wǎng)技(jì)術(shù)，傳(chuán)感(gǎn)器(qì)技術與軟件開發技(jì)術為實現(xiàn)手(shǒu)段，結合當前(qián)國內(nèi)外高校在能耗(hào)監測(cè)應用(yòng)係統開發(fā)與應用(yòng)方(fāng)麵(miàn)所(suǒ)積(jī)累的經驗(yàn)，為某高校開發(fā)了(liǎo)校園能耗監測(cè)綜(zōng)合(hé)管(guǎn)理平台。開(kāi)發基(jī)於物(wù)聯網技(jì)術的(dí)電(diàn)力(lì)能耗(hào)感(gǎn)知預(yù)測係統(tǒng)，對(duì)建(jiàn)築(zhù)物電力能耗(hào)進(jìn)行實(shí)時預(yù)測(cè)和(hé)監(jiān)控，存(cún)儲過(guò)往(wǎng)歷(lì)史數據，預(yù)測(cè)用(yòng)電(diàn)高峰(fēng)期與低穀期，實現電(diàn)力資(zī)源的(dí)“削(xiāo)峰填(tián)穀"，可(kě)以(yǐ)有效(xiào)提(tí)高(gāo)能(néng)源(yuán)的使用效率，減(jiǎn)少能源浪費(fèi)。

2建築(zhù)能耗感知(zhī)預(yù)測(cè)係統

2.1 物聯(lián)網(wǎng)技(jì)術(shù)概述(shù)

21世(shì)紀(jì)以來，物(wù)聯網(wǎng)技術發展(zhǎn)迅(xùn)速，已經(jīng)成為(wéi)我國(guó)信息產(chǎn)業的重要(yào)組成部分。物(wù)聯網技(jì)術(shù)主要(yào)通(tōng)過(guò)前端設(shè)備的布置，將(jiāng)采(cǎi)集(jí)到(dào)的信號(hào)與網絡(luò)進(jìn)行連接，通過(guò)有綫或(huò)者無綫方式(shì)將信(xìn)號實時傳(chuán)輸[4] ，實現對物(wù)體(tǐ)的(dí)有(yǒu)效定(dìng)位，識別等功(gōng)能(néng)。物聯(lián)網技(jì)術架構主要分為(wéi)三層(céng)，即：感(gǎn)知層，網絡(luò)層和(hé)應用(yòng)層[4] 。感知層依(yī)靠安(ān)裝布置(zhì)在物體(tǐ)上的傳(chuán)感器(qì)設(shè)備(bèi)，對物體(tǐ)信息(xī)采(cǎi)集與(yǔ)發(fā)送(sòng)，網(wǎng)絡層在(zài)接收到(dào)信息(xī)後，使用互(hù)聯(lián)網，無(wú)綫網絡等技術將(jiāng)信息傳(chuán)送(sòng)到(dào)應用(yòng)層(céng)，通過(guò)應用層對信(xìn)息進行智能(néng)處(chǔ)理，實(shí)現物體實(shí)時監控或控製的(dí)智(zhì)能(néng)化管(guǎn)理(lǐ)體係。

物聯(lián)網技(jì)術的(dí)發展(zhǎn)和(hé)通(tōng)信技術的進步(bù)加快了(liǎo)我(wǒ)國智慧城(chéng)市的(dí)發展(zhǎn)進(jìn)程，建(jiàn)築(zhù)能耗(hào)感知(zhī)與(yǔ)預(yù)測作為智(zhì)能建築的(dí)重要(yào)分(fēn)支(zhī)，也(yě)將(jiāng)得到更加廣泛的(dí)應用。

2.2係統架(jià)構

建築能耗感知預測(cè)係統主(zhǔ)要(yào)依(yī)托於物聯(lián)網技(jì)術以及智慧城(chéng)市管(guǎn)理(lǐ)平台（見(jiàn)圖(tú)1），整體係統架構(gòu)根據物(wù)聯(lián)網基(jī)本(běn)架構分為感知層(céng)，傳(chuán)輸層(céng)和應用層三部(bù)分(fēn)，應用層依據(jù)係統實際應(yīng)用功能(néng)分為(wéi)能(néng)耗數據(jù)管理(lǐ)子(zǐ)係統及(jí)能耗預(yù)測子(zǐ)係(xì)統(tǒng)兩(liǎng)部(bù)分。

本文(wén)研究(jiū)對(duì)象(xiàng)為(wéi)建築物的電力耗能(néng)，能(néng)耗管理子係統對建(jiàn)築(zhù)物已發生(shēng)的耗(hào)能進(jìn)行有效記(jì)錄與存儲，能(néng)耗預(yù)測(cè)子(zǐ)係(xì)統根據傳感設備采集到(dào)的預測指(zhǐ)標對建築物能耗進行(háng)預測，便於建築管理(lǐ)人員對能耗進行(háng)有效把控(kòng)。

3係統功能

3.1能耗感知模塊(kuài)

物聯(lián)網技術(shù)的本(běn)質(zhì)是通過(guò)互聯網(wǎng)實現物與物(wù)之(zhī)間的相互(hù)連接(jiē)，並實現物(wù)與物之(zhī)間的信息聯通和交(jiāo)互(hù)[5] 。建(jiàn)築(zhù)物能耗的(dí)實時感知依賴互(hù)聯(lián)網設備的布置(zhì)，能(néng)耗數據(jù)通過(guò)傳感(gǎn)器(qì)設備采集(jí)後，利用無(wú)綫通(tōng)信技(jì)術傳輸(shū)到服(fú)務(wù)器(qì)，服(fú)務器(qì)將數據進(jìn)行(háng)處(chǔ)理(lǐ)後存儲在(zài)後(hòu)台數據庫，並在能耗(hào)管(guǎn)理(lǐ)平(píng)台展(zhǎn)示能耗(hào)情(qíng)況。

傳感裝置用(yòng)於采集各(gè)類數據(jù)，包(bāo)括能耗(hào)監(jiān)測數(shù)據(jù)和環(huán)境監測(cè)數據，能耗(hào)監測數(shù)據用(yòng)於(yú)建築(zhù)物能(néng)耗實時(shí)感知，環(huán)境(jìng)監(jiān)測數據用於(yú)能耗預測。能(néng)耗感知(zhī)模(mó)塊(kuài)會對房間的能耗實(shí)時監測對比，當房間內的(dí)耗能(néng)超過(guò)歷(lì)史消耗(hào)能(néng)耗的高值時(shí)，則會在係(xì)統(tǒng)頁(yè)麵對(duì)建築管(guǎn)理(lǐ)人員提示，建築(zhù)管理(lǐ)人(rén)員(yuán)不僅(jǐn)可(kě)以查(chá)看能耗實時數據，還可對(duì)歷史數(shù)據(jù)進行分類篩(shāi)選(xuǎn)，搜索等操(cāo)作(zuò)，便(biàn)於(yú)管理人員(yuán)的決(jué)策(cè)。

3.2 能耗預測(cè)模(mó)塊

能(néng)耗預測(cè)模塊(kuài)配(pèi)合能耗(hào)管理係(xì)統(tǒng)，根據歷(lì)史數據對建(jiàn)築物(wù)未(wèi)來能(néng)耗進(jìn)行準(zhǔn)確預測，合(hé)理(lǐ)優(yōu)化用(yòng)電配置(zhì)，減少(shǎo)建(jiàn)築用電(diàn)浪費(fèi)和(hé)碳(tàn)排(pái)放(fàng)。本研(yán)究基於(yú)物(wù)聯(lián)網技(jì)術(shù)采集能耗預測所(suǒ)需指(zhǐ)標 ，構(gòu)建(jiàn) BP（Back propagation 反向(xiàng)傳播(bō)）神經網絡進(jìn)行(háng)建(jiàn)築(zhù)物(wù)能耗預測，其基本(běn)流程如(rú)圖2所示，通(tōng)過(guò)傳感器采(cǎi)集室外(wài)溫(wēn)度等所(suǒ)需信息，將(jiāng)采集(jí)到的(dí)信(xìn)息傳輸到(dào)管理(lǐ)平台，將模型數據(jù)擬合(hé)後(hòu)便得(dé)到建築能耗預測結(jié)果，將(jiāng)結(jié)果返(fǎn)回用戶界麵。BP神經(jīng)網絡算(suàn)法是一種多(duō)層(céng)前饋神(shén)經網絡(luò)，基(jī)於下(xià)降(jiàng)法(fǎ)進行求(qiú)解[6] ，能夠模(mó)擬人的思維模(mó)式(shì)對機(jī)製(zhì)進行學習，被廣泛地應用於(yú)建築領(lǐng)域的能耗預(yù)

測。

BP神(shén)經網絡包括輸入層，隱含(hán)層與(yǔ)輸出(chū)層，在(zài)本研究(jiū)當中，輸入層指標包(bāo)括建築(zhù)麵積，室外(wài)溫度，空(kōng)調維(wéi)持溫(wēn)度(dù)以及人(rén)員密(mì)度四個指(zhǐ)標，經(jīng)過(guò)擬合後得(dé)到(dào)建築(zhù)物耗電量結果(guǒ)，即輸(shū)出層，其(qí)神(shén)經(jīng)元個(gè)數(shù)為(wéi)一，而隱含層(céng)的神經(jīng)元個(gè)數是(shì)通(tōng)過算(suàn)法訓(xùn)練過程(chéng)中(zhōng)的(dí)不斷(duàn)調整達(dá)到(dào)優的(dí)。

本研(yán)究(jiū)中算(suàn)法的(dí)訓練(liàn)數據(jù)為天(tiān)津市(shì)中新生態(tài)城某(mǒu)幼兒園(yuán)的歷史數據，數(shù)據(jù)集溫(wēn)度覆(fù)蓋-8%至32℃，基本(běn)滿足(zú)全年所(suǒ)有(yǒu)工況。算法訓練完(wán)成後進行(háng)封(fēng)裝(zhuāng)，在進行能耗(hào)預測(cè)時(shí)將(jiāng)建築麵積，室(shì)外(wài)溫(wēn)度(dù)，空調維(wéi)持溫度以及(jí)人(rén)員密(mì)度四(sì)個指(zhǐ)標(biāo)輸(shū)入(rù)算法(fǎ)，算法經過(guò)擬合(hé)計算後(hòu)得(dé)到(dào)建築(zhù)能耗預(yù)測(cè)結(jié)果(guǒ)，並將(jiāng)結(jié)果(guǒ)返回(huí)用戶界麵(miàn)，如(rú)圖(tú)2結(jié)果輸(shū)出(chū)部分(fēn)所示(shì)。

4係統(tǒng)典型(xíng)應用(yòng)

4.1 信息存儲功(gōng)能

智(zhì)慧城(chéng)市管理(lǐ)平(píng)台後台內置數(shù)據庫(kù)，存儲建(jiàn)築能耗歷史(shǐ)數據，便於管(guǎn)理(lǐ)者查(chá)詢(xún)使用的(dí)同時，可用(yòng)於(yú)算法訓(xùn)練優化(huà)迭(dié)代。

4.2 信(xìn)息(xī)查詢功(gōng)能(néng)

可(kě)以(yǐ)按照時間段對(duì)能耗數據(jù)進(jìn)行查詢(xún)篩選，同(tóng)時，還可(kě)以按照能(néng)耗(hào)量篩選數(shù)據，便於(yú)管(guǎn)理(lǐ)者(zhě)分(fēn)析歷(lì)史(shǐ)數據(jù)，合理製定能(néng)源使用策略。

4.3 能耗異常(cháng)預警功能

係統(tǒng)可對能(néng)耗(hào)實時感(gǎn)知，並(bìng)與(yǔ)歷(lì)史平均(jūn)數據進行(háng)對(duì)比，若出(chū)現過高或過(guò)低(dī)的異常(cháng)情況，則在管理平(píng)台(tái)中顯示警(jǐng)報，提(tí)示(shì)建築管理人(rén)員(yuán)對(duì)該建(jiàn)築或(huò)房間(jiān)的能(néng)耗情況進行調(tiáo)查。

4.4 能耗預(yù)測功(gōng)能(néng)

構建BP神(shén)經(jīng)網絡(luò)，使(shǐ)用(yòng)物聯網設備(bèi)采集(jí)相(xiāng)關指(zhǐ)標(biāo)，自(zì)動預測耗(hào)電量，得到某一(yī)房間(jiān)或建築的預(yù)測耗能(néng)，給(gěi)建築(zhù)管理人(rén)員(yuán)的(dí)能源分配決策提供(gōng)指(zhǐ)導。

5 Acrel-EIOT能(néng)源(yuán)物聯(lián)網雲平台(tái)

（1）概述

Acrel-EIoT能源物聯網開(kāi)放(fàng)平台是(shì)一(yī)套基於(yú)物(wù)聯網(wǎng)數據中(zhōng)台(tái)，建立統一的(dí)上下行(háng)數據標準，為互(hù)聯網用戶提供能源物(wù)聯網數(shù)據服務(wù)的(dí)平台。用戶僅需(xū)購(gòu)買(mǎi)安科(kē)瑞物聯(lián)網傳(chuán)感器，選配網(wǎng)關，自(zì)行安裝(zhuāng)後掃碼即可使(shǐ)用手機和(hé)電(diàn)腦得(dé)到(dào)所需的(dí)行業數據服(fú)務。

該平(píng)台(tái)提供數(shù)據駕駛艙(cāng)，電氣(qì)安全監測，電(diàn)能質量(liáng)分析，用(yòng)電管(guǎn)理(lǐ)，預(yù)付(fù)費管(guǎn)理，充(chōng)電(diàn)樁管(guǎn)理，智能(néng)照明管(guǎn)理，異(yì)常(cháng)事(shì)件報警(jǐng)和記錄，運維管(guǎn)理等功能(néng)，並(bìng)支持多(duō)平(píng)台，多語言，多(duō)終(zhōng)端數據訪(fǎng)問。

（2）應用場所(suǒ)

本(běn)平台(tái)適用(yòng)於公寓出租(zū)戶(hù)，連鎖小(xiǎo)超市(shì)，小(xiǎo)型工廠，樓管係統集(jí)成(chéng)商，小(xiǎo)型(xíng)物業(yè)，智慧城(chéng)市，變(biàn)配(pèi)電(diàn)站，建築(zhù)樓(lóu)宇，通(tōng)信基站，工業(yè)能耗(hào)，智能(néng)燈(dēng)塔(tǎ)，電力運維(wéi)等領(lǐng)域。

（3）平(píng)台(tái)結(jié)構

（4）平台功能

電(diàn)力集(jí)抄(chāo)

電力集(jí)抄(chāo)模塊(kuài)可(kě)以(yǐ)實現(xiàn)對各種監測數據的(dí)查(chá)詢，分析(xī)，預警及綜(zōng)合展示，以保證(zhèng)配電(diàn)室的(dí)環境友(yǒu)好。在智(zhì)能(néng)化方麵實現供配電監控係(xì)統(tǒng)的遙測'，遙信，遙控控製，對(duì)係(xì)統(tǒng)進(jìn)行(háng)綜(zōng)合檢(jiǎn)測和(hé)統(tǒng)一管理(lǐ)
；在(zài)數(shù)據資源管(guǎn)理方麵，可以顯示或查詢(xún)供配電室(shì)內各設備運(yùn)行（包括歷史(shǐ)和實(shí)時參(cān)數，並(bìng)根(gēn)據(jù)實際情(qíng)況進行(háng)日報(bào)，月報和(hé)年報查(chá)詢或打(dǎ)印(yìn)，提高工作效率(shuài)，節(jié)約人力(lì)資(zī)源。

變壓(yā)器(qì)監控(kòng)

配(pèi)電圖(tú)

能耗(hào)分析(xī)

能耗分析(xī)模塊采用(yòng)自(zì)動(dòng)化，信(xìn)息(xī)化(huà)技術(shù)，實現(xiàn)從(cóng)能源數(shù)據(jù)采集(jí)，過程(chéng)監控，能源介(jiè)質消(xiāo)耗分析，能耗(hào)管理等(děng)全(quán)過(guò)程的自動(dòng)化，科(kē)學(xué)化管理(lǐ)，使(shǐ)能(néng)源管理，能源生產(chǎn)以及(jí)使(shǐ)用(yòng)的全過(guò)程有機(jī)結合起來，運(yùn)用(yòng)先進(jìn)的數據處理與(yǔ)分析(xī)技(jì)術，進行離綫生產(chǎn)分析與管(guǎn)理(lǐ)，實(shí)現全廠能源係(xì)統(tǒng)的統(tǒng)一(yī)調度，優化能源(yuán)介(jiè)質(zhì)平衡，有效(xiào)利(lì)用能源(yuán)，提(tí)高能源(yuán)質量，降低(dī)能(néng)源(yuán)消(xiāo)耗，達(dá)到(dào)節能(néng)降(jiàng)耗和提(tí)升整體能(néng)源管理水平(píng)的(dí)目(mù)的。

能耗(hào)概況

預付費管理(lǐ)

1）登陸(lù)管理(lǐ)：管理操作(zuò)員賬戶(hù)及(jí)權限(xiàn)分配(pèi)，查看係統(tǒng)日(rì)誌等功(gōng)能
；

2）係(xì)統配(pèi)置(zhì)：對建(jiàn)築，通(tōng)訊管理(lǐ)機，儀(yí)表(biǎo)及默認參(cān)數(shù)進行(háng)配(pèi)置(zhì)
；

3）用戶(hù)管(guǎn)理(lǐ)：對(duì)商鋪用戶執行(háng)開戶，銷戶，遠程分(fēn)合閘，批量操作及記(jì)錄查詢(xún)等操作
；

4）售(shòu)電管(guǎn)理：對(duì)已開(kāi)戶的表進行遠程售(shòu)電，退電(diàn)，衝正及(jí)記(jì)錄(lù)查詢等操作
；

5）售水(shuǐ)管理(lǐ)：對(duì)已(yǐ)開(kāi)戶的表進行(háng)遠(yuǎn)程(chéng)售水，退水，記錄查詢(xún)等操作
；

6）報表(biǎo)中心(xīn)：提供售電(diàn)，售(shòu)水財務(wù)報(bào)表，用(yòng)能(néng)報(bào)表，報警(jǐng)報表(biǎo)等查(chá)詢(xún)，本係統(tǒng)所有的報(bào)表(biǎo)及記錄查詢(xún)，都(dū)支持excel格式導出(chū)。

預付(fù)費看板(bǎn)

充電樁管理(lǐ)

通過物聯網技(jì)術，對(duì)接(jiē)入係(xì)統的充電樁站點(diǎn)和(hé)各(gè)個(gè)充電(diàn)樁進(jìn)行不間(jiān)斷地(dì)數(shù)據采集和監控，同時對各類故(gù)障(zhàng)如充電機(jī)過溫保(bǎo)護(hù)，充電(diàn)機輸入(rù)輸出過壓，欠壓(yā)，絕緣檢測故障(zhàng)等一係列(liè)故障進(jìn)行(háng)預(yù)警。雲平台(tái)包含(hán)了充電(diàn)收(shōu)費(fèi)和充電樁運(yùn)營的所(suǒ)有功能，包括城市(shì)級大屏，交易管理(lǐ)，財務管(guǎn)理(lǐ)，變壓(yā)器(qì)監(jiān)控(kòng)，運營分析，基礎數(shù)據管理等功能。

智(zhì)能(néng)照明(míng)

智(zhì)能照明(míng)通(tōng)過(guò)物聯(lián)網技術對(duì)安(ān)裝(zhuāng)在城市(shì)各區(qū)域(yù)的室內照明(míng)，城市路(lù)燈(dēng)等照明(míng)回(huí)路的用(yòng)電狀態(tài)進(jìn)行不間(jiān)斷地數據監測，也可以實現定(dìng)時開(kāi)關策略(lüè)配(pèi)置(zhì)及後台遠程(chéng)管(guǎn)理和移動管(guǎn)理等(děng)，降(jiàng)低(dī)路燈設(shè)施(shī)的維護難度和(hé)成本(běn)，提(tí)升管(guǎn)理(lǐ)水平，並(bìng)達到一(yī)定(dìng)節能減掛的效果(guǒ)。

監控頁麵

安全用(yòng)電

安(ān)全用(yòng)電采用自(zì)主(zhǔ)研發的剩餘電流(liú)互感器，溫(wēn)度傳感(gǎn)器，電氣火災探測器，對引發(fā)電(diàn)氣火(huǒ)災(zāi)的主要(yào)因(yīn)素（導綫溫(wēn)度(dù)，電流和(hé)剩(shèng)餘電流）進行不間斷(duàn)的(dí)數(shù)據跟(gēn)蹤(zōng)與統(tǒng)計分(fēn)析(xī)，並將(jiāng)發(fā)現的各種隱(yǐn)患信息(xī)及時(shí)推送(sòng)給企(qǐ)業(yè)管(guǎn)理(lǐ)人(rén)員，指(zhǐ)導企業實(shí)現第(dì)一時間的排查(chá)和(hé)治理(lǐ)，達到消除潛在(zài)電氣火(huǒ)災(zāi)安(ān)全隱患，實現(xiàn)“防患(huàn)於(yú)未(wèi)然(rán)"的目的(dí)。

智慧(huì)消防

通過雲平台進行數據(jù)分析，挖(wā)掘(jué)和趨勢(shì)分(fēn)析，幫(bāng)助(zhù)實現科學(xué)預(yù)警(jǐng)火災，網(wǎng)格化(huà)管理，落實多(duō)元責任監管(guǎn)等(děng)目標(biāo)。補充了原先針對“九(jiǔ)小場(cháng)所(suǒ)"和(hé)危(wēi)化(huà)品生(shēng)產(chǎn)企業無法有效(xiào)監控的(dí)空白，適應於所(suǒ)有公(gōng)建(jiàn)和(hé)民(mín)建，實(shí)現了(liǎo)無(wú)人(rén)化(huà)值(zhí)守(shǒu)智(zhì)慧消(xiāo)防，實現(xiàn)智(zhì)慧消(xiāo)防(fáng)“自動化"，“智(zhì)能(néng)化"，“係統(tǒng)化(huà)"，用(yòng)電(diàn)管理(lǐ)“精細化"的實際(jì)需(xū)求(qiú)。

（5）係(xì)統(tǒng)硬件配置(zhì)

6結論

綜(zōng)上所述，隨(suí)著(zhuó)物聯網(wǎng)技術的進步(bù)和智(zhì)慧城(chéng)市(shì)的發展，基於物聯(lián)網(wǎng)技術構(gòu)建建(jiàn)築物(wù)能(néng)耗感知預測(cè)係(xì)統(tǒng)，可以(yǐ)使建(jiàn)築物(wù)能耗(hào)可(kě)視化，存(cún)儲(chǔ)歷(lì)史(shǐ)數據，賦能(néng)城市管理水平，提(tí)高(gāo)建(jiàn)築(zhù)管(guǎn)理能力(lì)以及(jí)能源使(shǐ)用(yòng)效率(shuài)。

參(cān)考(kǎo)文獻

[1] 於(yú)佳怡(yí)，周(zhōu)銳，鐘偉.物聯(lián)網(wǎng)技(jì)術在建(jiàn)築(zhù)能(néng)耗感(gǎn)知(zhī)預測係統(tǒng)中(zhōng)的應(yīng)用(yòng)探析

[1] 胡瑩堅(jiān).基(jī)於LoRa技術的(dí)建築物能(néng)耗監(jiān)測係(xì)統在(zài)人防(fáng)地下(xià)室中的(dí)實(shí)現[J].現(xiàn)代建(jiàn)築(zhù)電氣(qì)，2020，11（8）：28-30.

[2] 陳(chén)輝.基於神(shén)經網(wǎng)絡(luò)分(fēn)析(xī)的建築物耗能仿(fǎng)真模型分(fēn)析(xī)[J]. 佳(jiā)木(mù)斯大學學報(bào)(自然(rán)科學(xué)版)，2022，40（1）：13- 15+138.

[3] 侯驍虎 . 高(gāo)校校(xiào)園(yuán)能(néng)耗監(jiān)測綜合管(guǎn)理(lǐ)平台(tái)的設計與(yǔ)實(shí)現(xiàn)

[4] 企業微電網設計(jì)與應用(yòng)手(shǒu)冊2022.0