一种基于建筑碳排特征参数的园区碳效诊断方法及系统

1.一种基于建筑碳排特征参数的园区碳效诊断方法，其特征在于，包括，预设优化决策库，其包括气象数据的历史值、特征参数的历史值、设备的历史运行方法和目标建筑的历史运行方法，在同一个气象数据的历史值下，特征参数的历史值、设备的历史运行方法和目标建筑的历史运行方法一一对应；所述特征参数的历史值包括目标建筑的特征参数的历史值和同类别建筑的特征参数的历史值；获取园区建筑的多类用能数据和气象数据的日级值，对所述多类用能数据通过拟合，得到园区建筑碳排特征参数模型，所述园区建筑包括目标建筑和同类别建筑；以日为时间尺度，通过所述的园区建筑碳排特征参数模型得到特征参数的日级值，以月或者年为时间尺度，通过所述的园区建筑碳排特征参数模型得到特征参数的中长期值；通过聚类算法在气象数据的历史值中选取所述气象数据的日级值对应的气象数据类似值；获取所述气象数据的类似值在预设的优化决策库中对应的目标建筑的特征参数的历史值和同类别建筑的特征参数的历史值；将所述特征参数的日级值和目标建筑的特征参数的历史值和同类别建筑的特征参数的历史值进行大小对比，根据特征参数预设的优化约束得到最优的第一结果，将第一结果对应的特征参数的历史值作为日级最优特征参数，将所述日级最优特征参数对应的设备的历史运行方法作为日级诊断结果；更新优化决策库，所述特征参数的日级值作为新增的特征参数的历史值更新，所述日级诊断结果作为新增的设备的历史运行方法更新，和气象数据的日级值作为新增的气象数据的历史值更新；将所述特征参数的中长期值和更新后的优化决策库中的目标建筑的特征参数的历史值进行数值大小对比，根据特征参数预设的优化约束得到最优的第二结果，将第二结果对应的特征参数的历史值作为中长期最优特征参数，将所述中长期最优特征参数对应的目标建筑的历史运行方法作为中长期诊断结果；所述对所述多类用能数据通过拟合，得到园区建筑碳排特征参数模型具体包括，在进行拟合之前，将所述多类用能数据中的零值数据筛选出来并删除，得到非零数据；通过独立森林算法将所述多类用能数据中的异常数据筛选出来并删除，得到处理后的数据；通过预设的动态碳排因子和处理后的数据，计算得到每日基准碳排密度、制冷碳排密度和制热碳排密度，对所述日基准碳排密度、制冷碳排密度和制热碳排密度根据最小二乘法分段拟合碳排密度趋势线，得到园区建筑碳排特征参数模型；所述特征参数的日级值和特征参数的中长期值均包括基准碳排密度b 0 、碳排热启动点h 1 、碳排冷启动点c 1 ；在将所述中长期最优特征参数对应的目标建筑的历史运行方法作为中长期诊断结果的步骤后，还包括如下步骤：对所述日级诊断结果和所述中长期诊断结果分别通过预设的加权计算模型进行评估，得到碳效优化效果；所述碳效优化效果包括日级诊断结果的碳效优化效果和中长期诊断结果的碳效优化效果；所述通过预设的加权计算模型进行评估具体包括，所述预设的权重计算模型对特征参数的日级值进行权重分配，得到特征参数的日级值对应的权重；所述预设的权重计算模型对特征参数的中长期值进行权重分配，得到特征参数的中长期值对应的权重；对所述特征参数的日级值、特征参数的日级值对应的权重和所述日级最优特征参数进行加权计算，得到日级诊断结果的碳效优化效果；对所述特征参数的中长期值、特征参数的中长期值分别对应的权重和所述中长期最优特征参数进行加权计算，得到中长期诊断结果的碳效优化效果。 2.根据权利要求1所述的一种基于建筑碳排特征参数的园区碳效诊断方法，其特征在于，所述通过聚类算法在气象数据的历史值中选取所述气象数据的日级值对应的气象数据的类似值步骤，具体包括，所述气象数据的历史值通过聚类算法中的K均值聚类分析算法进行处理，将气象数据的历史值分为不同的簇，将气象数据的值和每个簇的中心点进行比较，得到距离最近的簇，作为气象数据的类似值。 3.根据权利要求1所述的一种基于建筑碳排特征参数的园区碳效诊断方法，其特征在于，所述预设的权重分配模型通过过滤式特征选择法分析特征参数的日级值或者特征参数的中长期值对能耗密度的影响，根据影响为特征参数的日级值或者特征参数的中长期值的分配权重。 4.根据权利要求3所述的一种基于建筑碳排特征参数的园区碳效诊断方法，其特征在于，特征参数的日级值对应的权重和特征参数的中长期值对应的权重均包括用电权重和用气权重；对所述用电权重和用气权重通过加权计算可以得到用电能效提升幅度和用气能效提升幅度。 5.根据权利要求4述的一种基于建筑碳排特征参数的园区碳效诊断方法，其特征在于，所述碳效优化效果为所述用电能效提升幅度和用气能效提升幅度的综合提升幅度；所述碳效优化效果表达式为：P S ＝P E ×p×v E +P Q ×(1-p)×v Q ；式中，p为该建筑在用电能耗占比(％)；v E 为用电的动态碳排因子，v Q 为用气的动态碳排因子，P_E为用电能效提升幅度，P_Q为用气能效提升幅度。 6.一种基于建筑碳排特征参数的园区碳效诊断系统，其特征在于，包括，第一模块，预设的优化决策库，其中包括气象数据的历史值、特征参数的历史值、设备的历史运行方法和目标建筑的历史运行方法，在同一个气象数据的历史值下，特征参数的历史值、设备的历史运行方法和目标建筑的历史运行方法一一对应；所述特征参数的历史值包括目标建筑的特征参数的历史值和同类别建筑的特征参数的历史值；模型构建模块，获取园区建筑的多类用能数据和气象数据的日级值，对所述多类用能数据通过拟合，得到园区建筑碳排特征参数模型，所述园区建筑包括目标建筑和同类别建筑；特征提取模块，以日为时间尺度，通过所述的园区建筑碳排特征参数模型得到特征参数的日级值，以月或者年为时间尺度，通过所述的园区建筑碳排特征参数模型得到特征参数的中长期值；日级诊断模块，通过聚类算法在气象数据的历史值中选取所述气象数据的日级值对应的气象数据类似值；获取所述气象数据的类似值在预设的优化决策库中对应的目标建筑的特征参数的历史值和同类别建筑的特征参数的历史值；将所述特征参数的日级值和目标建筑的特征参数的历史值和同类别建筑的特征参数的历史值进行数值大小对比，根据特征参数预设的优化约束得到最优的第一结果，将第一结果对应的特征参数的历史值作为日级最优特征参数，将所述日级最优特征参数对应的设备的历史运行方法作为日级诊断结果；更新模块，更新优化决策库，所述特征参数的日级值作为新增的特征参数的历史值更新，所述日级诊断结果作为新增的设备的历史运行方法更新，和气象数据的日级值作为新增的气象数据的历史值更新；中长期诊断模块，将所述特征参数的中长期值和更新后的优化决策库中的目标建筑的特征参数的历史值进行数值大小对比，根据特征参数预设的优化约束得到最优的第二结果，将第二结果对应的特征参数的历史值作为中长期最优特征参数，将所述中长期最优特征参数对应的目标建筑的历史运行方法作为中长期诊断结果；所述对所述多类用能数据通过拟合，得到园区建筑碳排特征参数模型具体包括，在进行拟合之前，将所述多类用能数据中的零值数据筛选出来并删除，得到非零数据；通过独立森林算法将所述多类用能数据中的异常数据筛选出来并删除，得到处理后的数据；通过预设的动态碳排因子和处理后的数据，计算得到每日基准碳排密度、制冷碳排密度和制热碳排密度，对所述日基准碳排密度、制冷碳排密度和制热碳排密度根据最小二乘法分段拟合碳排密度趋势线，得到园区建筑碳排特征参数模型；所述特征参数的日级值和特征参数的中长期值均包括基准碳排密度b 0 、碳排热启动点h 1 、碳排冷启动点c 1 ；在将所述中长期最优特征参数对应的目标建筑的历史运行方法作为中长期诊断结果的步骤后，还包括如下步骤：对所述日级诊断结果和所述中长期诊断结果分别通过预设的加权计算模型进行评估，得到碳效优化效果；所述碳效优化效果包括日级诊断结果的碳效优化效果和中长期诊断结果的碳效优化效果；所述通过预设的加权计算模型进行评估具体包括，所述预设的权重计算模型对特征参数的日级值进行权重分配，得到特征参数的日级值对应的权重；所述预设的权重计算模型对特征参数的中长期值进行权重分配，得到特征参数的中长期值对应的权重；对所述特征参数的日级值、特征参数的日级值对应的权重和所述日级最优特征参数进行加权计算，得到日级诊断结果的碳效优化效果；对所述特征参数的中长期值、特征参数的中长期值分别对应的权重和所述中长期最优特征参数进行加权计算，得到中长期诊断结果的碳效优化效果。