/ 时间 / 

2020年10月15日 8:30-12:00

 / 主持人 / 

李百战 重庆大学“国家级低碳绿色建筑（科技部）国际联合研究中心”主任/教授

肖   武 中国航空规划建设发展有限公司专业总师

 / 地  点 /  

湖滨国际大酒店4F 西区9会议室

2020年10月15日上午，第22届全国暖通空调制冷学术年会期间，《大数据方法及应用》专题交流会在4F西区9会议室顺利召开。共有8位来自高校、设计院和企业的专家学者进行了报告，百余位代表参加了此次会议。

       首先进行的报告是清华大学燕达副教授，报告题目为《暖通空调大数据方法研究与尝试》，报告提出需要不断深入研究暖通空调大数据分析方法，逐步实现暖通空调设计优化、运行管理以及技术创新与大数据的深度结合。将暖通空调大数据与技术结合，对暖通空调大数据分析方法进行思考讨论。

       重庆大学刘猛教授随后进行了《大中取小--室内热环境营造大数据挖掘的一些尝试和思考》报告发言，报告从从大数据的多种类和数量大的主要特点，结合专业学科的具体特点和需求，介绍了大数据预处理的重要性，并针对空调设置习惯，使用时段，能耗水平等方面挖掘具体研究问题的尝试。结合关联分析，社会化聆听等手段获取有价值的室内热环境营造小数据。

       第三位发言的是同济大学潘毅群教授，报告题目为《数据驱动模型在多尺度能耗预测和能效优化中应用》，报告中提出建筑是以高维特征为输入、以多尺度能效为输出的系统，该理念为引入数据分析方法提供了新的视角。从多尺度建筑能耗预测和能效优化相关研究的归纳总结出发，分别提出针对建筑能耗预测的最小变量集构建方法。介绍了针对空调系统层面的性能综合评价方法，以及针对区域尺度的负荷预测搜索算法。

       随后天津大学丁研副教授进行了题为《基于人员活动模式识别的建筑用能需求预测》的报告，报告中讲到借助GPS得到的不同人员定位，利用热力轨迹图表示人员在校园区间内不同时刻的聚集程度，并利用贝叶斯分类最终确定不同人员转移类型及相关比例。结合人的移动和动作两个方面，形成基于大数据的运行时间表，提高了建筑能耗仿真的精确度。

       同济大学许鹏教授在《建筑能耗大数据预测现状与不足》中报告中讲到，在建筑能耗模拟行业，皇冠上的钻石就是准确地预测建筑负荷与能耗。报告中讨论了国内大数据驱动模型的研究现状和不足，类比了其他行业的数据模型，对于特征工程和数据探索的研究不足，是目前暖通空调大数据模型的重要缺陷。最后提出未来算法研究不应是重点，而模型融合可以显著提升模型准确性。

       随后发言的是武汉科技大学的陈敏博士，报告题目为《基于数据分析的综合医院门诊人员分布特性和通风需求》，报告基于医院运行管理数据、网络社交平台数据、政府机构公报年报数据和11个城市29家医院的实地调研数据，分析了候诊区人员逐时、逐日、季节性分布特性，空间非均匀差异性分布特性、时空耦合迁移特性，采用非线性动态预测法和修正系数法建立了不同诊疗模式下的候诊区人流量预测模型，提出了以变应变，满足动态变化的新风需求的保障措施理念。

      浙江大学陈淑琴副教授的《基于数据驱动的区域建筑用能管理模型及应用》报告，汇总了近十年来的负荷侧区域建筑用能管理研究进展，并以两个高校案例，从用能行为、热环境、能耗等方面，开发了校园建筑用能管理模型，并加以应用。报告中提出了当前基于数据驱动的用能管理研究所存在的问题。

      广东美的暖通设备有限公司先行研究主任工程师丁云霄在会上作了《建筑友好型中央空调智能化技术》的报告，介绍了美的在建筑中央空调智能化技术路线，从产品全生命周期的角度进行智能化大数据应用，实现选型，定制，调试，节能运行，运行维护，节能改造的智能化服务。对运行节能潜力大数据挖掘进行了案例分析，基于舒适性识别节能控制可实现10%以上节能效果。

       随着互联网、物联网、云计算及信息技术的飞速发展，暖通空调系统大量历史积累数据以及实时监测数据为技术发展提供了新契机。未来还将在大数据存储设备和平台、传感器监测和精度、数据质量和清洗、数据分析尺度以及模拟和模型精度等方面进行深入探讨。