【摘 要】
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冷源系统的异常运行可能导致设备性能退化、室内热舒适性降低,甚至会引发安全事故,同时可能产生20%的能耗浪费。随着物联网、传感器技术的发展,冷源系统积累了海量的运行数据,利用数据挖掘技术,可从这些数据中及时发现冷源系统异常运行状态,并有效消除风险隐患,对于减轻设备耗损、防止重大事故发生以及助力建筑节能领域实现“双碳目标”具有重要意义。冷源系统具有的工况多样、模式复杂特点,使其异常运行状态的检测与诊断
【基金项目】
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广东省自然科学基金资助（项目编号:2017A030310162,2018A030313352）；
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冷源系统的异常运行可能导致设备性能退化、室内热舒适性降低,甚至会引发安全事故,同时可能产生20%的能耗浪费。随着物联网、传感器技术的发展,冷源系统积累了海量的运行数据,利用数据挖掘技术,可从这些数据中及时发现冷源系统异常运行状态,并有效消除风险隐患,对于减轻设备耗损、防止重大事故发生以及助力建筑节能领域实现“双碳目标”具有重要意义。冷源系统具有的工况多样、模式复杂特点,使其异常运行状态的检测与诊断难度较大。聚类分析通过聚类实现相似数据归类,在工况划分、模式划分上具有优势。本文以夏热冬暖地区某办公建筑冷源系统为研究对象,从能耗与设备运行数据两个角度,开展了基于融合聚类的异常检测与诊断方法研究,主要内容如下:（1）针对现有工况划分方法大多依赖于外部参数的直接划分,划分结果较为复杂不利于工程应用或仅包含部分典型工况的问题,提出基于SSE指标的日用能聚类分析方法,并通过外部参数进行修正,最后划分为“低峰、中峰、高峰”3类日用能工况,适用于工程实际;在基础上,建立了基于日用能工况的逐时能耗基准,及时诊断异常能耗,以充分挖掘节能潜力,冷源系统的总节能率为2.21%。（2）针对设备运行状态异常标签难以获取的问题,建立基于COPOD和孤立森林融合的二分类异常检测模型,为其异常标记提供依据;面向设备的异常运行数据,利用KPCA提取关键特征信息,并结合Davies-Bouldin指数和KMeans++聚类算法实现异常运行模式的多类别划分,为提高关联规则挖掘的准确性奠定基础。（3）针对设备运行数据维数高、异常原因难以解释的问题,提出了基于嵌入法和递归特征消除法的两步特征选择方法,在保留特征的可解释性前提下,选择关键异常指示特征;在此基础上,采用Apriori算法挖掘出351条异常运行模式的关联规则,可结合领域知识对其进行分析解读,并建立诊断规则库,为异常原因追溯提供指导。（4）提出了基于贝叶斯优化Light GBM的运行模式在线异常诊断方法,该多分类模型的平均Kappa值为0.9256,平均诊断准确率达到96.86%;并提出了基于COPOD和孤立森林算法的风险预警评估方法,为冷源系统运行风险评估提供理论依据。
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