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申请/专利权人：同方德诚(山东)科技股份公司

摘要：本发明涉及电子数字数据处理技术领域，具体涉及基于机器学习的建筑能耗数据采集分析方法及系统，包括：获得影响数据的滞后性，根据能耗数据和存在滞后性的影响数据之间的差异，获得新影响数据，根据能耗数据的独立成分分量与新影响数据的相关性修正能耗数据并聚类，获取异常数据，进一步对能耗资源分配进行优化。本发明通过对数据之间进行相关性分析，对能耗数据与影响因素的关系实现更全面准确的量化，通过异常数据为能源分配优化提供数据支持，以避免能源分配不合理，导致建筑物内部运行不正常的问题，从而通过合理分配能源，能够降低建筑物能耗，提高能源利用效率。

主权项：1.基于机器学习的建筑能耗数据采集分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取能耗数据以及若干个影响数据；构建分析窗口，获取分析窗口遍历能耗数据以及若干个影响数据时，若干个局部极大值点以及对应的极大值时间点；根据影响数据中的极大值时间点和分析窗口获得任意影响数据的若干个时间区间，根据影响数据的时间区间的数量与能耗数据的局部极大值点的数量差异，判断影响数据是否存在滞后性；根据存在滞后性的影响数据与能耗数据中所有时间区间的长度均值差异，获得滞后时长，利用滞后时长对存在滞后性的影响数据进行修正，获得新影响数据；获取能耗数据的若干个独立成分分量；根据任意新影响数据与独立成分分量的皮尔逊相关系数，获得新影响数据的相关独立成分分量；根据相关独立成分分量之间的皮尔逊相关系数获得独立成分分量的扩张系数；利用能耗数据的所有独立成分分量的扩张系数，对能耗数据进行修正，获得修正能耗数据，对修正能耗数据进行聚类，根据聚类结果获得异常修正能耗数据；根据异常修正能耗数据对能耗资源分配进行优化；所述根据相关独立成分分量之间的皮尔逊相关系数获得独立成分分量的扩张系数，包括的具体步骤如下：首先，预设第二邻域半径，获取任意一天新影响数据对应的相关独立成分分量，以及在第二邻域半径内若干个能耗数据中的相关独立成分分量，其中表示第天任意新影响数据对应的相关独立成分分量，获取任意一天能耗数据的独立成分分量与邻域半径下所有能耗数据的独立成分分量之间的皮尔逊相关系数，记为，表示第天与第天任意新影响数据对应相关独立成分分量之间的皮尔逊相关系数；然后，根据相关独立成分分量之间的皮尔逊相关系数获得扩张因子，具体计算方法为： ；其中，表示第天与第天任意新影响数据对应相关独立成分分量之间的扩张因子；表示第二邻域半径内任意新影响数据的所有相关独立成分分量，对应皮尔逊相关系数的平均值；表示第天与第天任意新影响数据对应相关独立成分分量之间的皮尔逊相关系数；最后，根据扩张因子和皮尔逊相关系数获得扩张系数；所述扩张系数的获取方法如下：根据扩张因子和皮尔逊相关系数获得扩张系数，具体计算方法为： ；其中，表示第天任意新影响数据对应相关独立成分分量的扩张系数；表示第天与第天任意新影响数据对应相关独立成分分量之间的扩张因子；表示第天与第天任意新影响数据对应相关独立成分分量之间的皮尔逊相关系数；所述利用能耗数据的所有独立成分分量的扩张系数，对能耗数据进行修正，获得修正能耗数据，对修正能耗数据进行聚类，根据聚类结果获得异常修正能耗数据，包括的具体步骤如下：首先，获取任意能耗数据的所有独立成分分量的扩张系数的均值，记为能耗数据的扩张系数，获取一年内所有能耗数据的扩张系数，利用线性归一化方法，对所有能耗数据的扩张系数进行归一化处理，记为，表示第天能耗数据的归一化扩张系数；然后，利用归一化扩张系数对能耗数据进行修正，获得修正能耗数据，具体获取方法为： ；其中，表示第天修正能耗数据；表示第天能耗数据的归一化扩张系数，表示第天能耗数据；表示第天能耗数据中所有数据点的均值；表示第天能耗数据中所有数据点的均值；表示第天能耗数据中所有数据点的均值。

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