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申请/专利权人：兰州理工大学

摘要：本发明公开了一种个体行为‑群体能耗影响模式挖掘方法，包括如下步骤：S1、将能耗时序数据转换为点云数据；S2、对能耗点云数据进行持续同调特征提取及聚类分析；S3、进行面向个体行为‑群体能耗影响模式研究的关联分析，步骤如下：S31、多属性能耗消费行为特征设计；S32、向群体多属性能耗消费行为数据采集；S33、面向群体多属性能耗消费行为数据提取；S34、进行关联分析；S35、根据关联分析结果解释群体能耗影响模式。本发明有助于综合利用监测数据和经验数据量化用户行为对建筑能耗的影响，还有助于有针对性的改善用户用能行为，从而实现建筑节能。本发明可有效、准确地挖掘和解释个体能源相关行为对群体能耗的影响。

主权项：1.一种个体行为-群体能耗影响模式挖掘方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、将能耗时序数据转换为点云数据，包括如下子步骤：S11、获取群体能耗数据，记为N为能耗数据个数；其中，Yi＝Yi1,Yi2,...,Yim表示第i个群体的能耗数据具有m个能耗幅值样点；S12、对Yi进行希尔伯特变换，取得幅值包络时间序列Xi＝Xi1,Xi2,...,Xim，令Xi＝Xit；S13、对幅值包络时间序列Xi＝Xit进行延迟嵌入处理得到点云空间Xit＝{Xit,Xit+τ,Xit+2τ,...,Xi[t+d-1τ]}；其中，τ为时间延迟，d为点云空间嵌入维数；最终获取由X1t～XNt组成的点云数据集C；S2、对能耗点云数据进行持续同调特征提取及聚类分析；持续同调特征提取方法为：对N组能耗点云数据C构建Rips复形，获取相应的N个持续同调图PDi及持续条形码图PBi；并提取以下向量化特征：1Wasserstein距离；20维条形码的数目；30维条形码中次长的长度；41维条形码的数目；51维条形码中最长的长度；最终得到N组对应能耗时序数据的持续同调特征其中，Ai＝Ai1,Ai2,...,Ai5表示第i组数据提取的5个特征；聚类分析方法为：应用K均值算法将新样本空间的向量划分为k个簇，获取每条能耗时序数据Yi的类别Ci∈[1,2,...,k]；S3、进行面向个体行为-群体能耗影响模式研究的关联分析，步骤如下：S31、多属性能耗消费行为特征设计：假设有能耗时序数据每个个体的能耗消费行为特征集合为其中，每个能耗时序数据对应的个体数为M，L为行为特征数，i＝1,2,...,N,j＝1,2,...,M；S32、向群体多属性能耗消费行为数据采集：通过问卷调查的方式采集个体能源消费行为，结合李克特量表设计规则，对能源消费行为特征属性进行量化；每个特征指标由一组陈述组成，每组陈述设置“总是”、“经常”、“偶尔”、“很少”、“从不”五种回答，分别记为5、4、3、2、1，即S33、面向群体多属性能耗消费行为数据提取：基于群体中所有个体行为的特征，提取群体中各特征属性的最大值、最小值、众数、中位数和平均值五个统计指标，分别如下所示： 其中，l＝1,2,...,L,i＝1,2,...,N,j＝1,2,...,M；S34、进行关联分析：采用灰色关联度分析方法，将能耗模式聚类结果Ci∈[1,2,...,k]及多属性能耗行为特征数据Qilmax,Qilmin,Qilmode,Qilmedian,Qilmean进行关联分析；最终选择相关系数最大群体行为特征指数，即Wl＝maxfQil,C，f.,.表示关联分析；S35、根据关联分析结果解释群体能耗影响模式：将筛选后各个行为特征的群体层面行为的相关向量Wl,l＝1,2,...,L，与能耗聚类结果C再次进行关联分析；根据关联程度，对各行为的重要性进行排序，找出典型能源相关行为模式。

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