提升建筑能耗监测系统数据质量的分层级协调优化方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61803067
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    24.0万
  • 负责人：
    赵亮
  • 依托单位：
    大连理工大学
  • 学科分类：
    F0302.控制系统与应用
  • 结题年份：
    2021
  • 批准年份：
    2018
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

1. Target. The proposal will focus on the large scale building energy monitoring system under complex network environment. .2. Significance. The research result will be important theoretical significance for the solution of data quality problems in building energy consumption monitoring system under complex network conditions. Also, it will be important significance for energy saving and emission reduction and application prospect during the process of optimization of energy saving operation, energy saving transformation, improve building function, reduce building energy consumption and promote the development of building intelligent control technology..3. Contents. (1) RS485 channel structure parameter optimization research for building energy consumption monitoring system. (2) Transmission layer fuzzy adaptive transmission method for building energy consumption monitoring system. (3) Anomaly data intelligent identification and repair processing method for building energy consumption monitoring system in the application layer..4. Methodology. Method of combining with theoretical research, control simulation, technological development and experiment in laboratory.
1.研究对象：复杂网络环境工况下大规模建筑能耗监测系统.2.研究意义：本项目的研究不仅对解决复杂网络工况下的建筑能耗监测系统数据质量难题，具有重要的理论意义，而且对建筑能源系统优化运行管理、节能改造、提升建筑功能、降低建筑能耗、促进建筑智能控制技术发展，具有重要的节能减排意义和应用前景。.3.研究内容：（1）建筑能耗监测系统RS485信道结构参数优化研究；（2）建筑能耗监测系统传输层模糊自适应传输方法研究；（3）建筑能耗监测系统应用层异常数据智能辨识及修复处理方法研究。.4.研究方法：本项目将总体上采取RS485信道和时延差预测的理论建模，模糊自适应传输方法及反距离加权时空异常数据辨识的控制仿真、和RS485总线传输特性及自适应传输控制的试验研究相结合的研究方法。

结项摘要

本项目针对建筑能耗监测系统存在的数据质量问题，从感知层数据获取过程、传输层数据传输过程以及应用层数据处理过程入手，通过理论与试验研究，解决了一类闭式循环供热空调水系统节能控制的基础性问题，提出适用于实际工程应用分层级协调优化方法，为建筑能耗数据分析、能效指标评价、节能诊断提供理论和方法。本项目取得了如下研究成果： 1）优化了感知层数据采集网络拓扑，重点研究无线传感器网络在建筑内的应用，对比分析了Zigbee和Lora网络的性能；2）开发出面向群智能建筑的CPN网关，用于处理感知层与群智能云端的通信、数据传输，同时有效解决了数据阻塞问题；3）针对建筑能耗大数据数据质量难题，开发了一种具有数据质量诊断与修复功能的建筑能耗数据采集器。项目资助发布论文共11篇，其中SCI检索7篇，EI检索4篇，授权发明专利1项，授权软件著作权4项，培养硕士7名。

项目成果

期刊论文数量（7）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（4）
专利数量（1）
Multi-Points Indoor Air Quality Monitoring Based on Internet of Things
基于物联网的多点室内空气质量监测
  • DOI：
    10.1109/access.2021.3073681
  • 发表时间：
    2021-01-01
  • 期刊：
    IEEE ACCESS
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Liu, Zhibin;Wang, Guangwen;Yang, Guangfei
  • 通讯作者：
    Yang, Guangfei
Study on the Improved Electrical and Thermal Performance of the PV/T Façade System
PV/T立面系统改善电热性能的研究
  • DOI：
    10.1155/2020/3013691
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    International Journal of Photoenergy
  • 影响因子：
    3.2
  • 作者：
    Ruobing Liang;Yan Gao;Peng Wang;Chao Zhou
  • 通讯作者：
    Chao Zhou
Review of the internet of things communication technologies in smart agriculture and challenges
智慧农业物联网通信技术回顾及挑战
  • DOI：
    10.1016/j.compag.2021.106352
  • 发表时间：
    2021-09-09
  • 期刊：
    COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE
  • 影响因子：
    8.3
  • 作者：
    Tao, Wen;Zhao, Liang;Liang, Ruobing
  • 通讯作者：
    Liang, Ruobing
Performance Evaluations of LoRa Wireless Communication in Building Environments
LoRa 无线通信在建筑环境中的性能评估
  • DOI：
    10.3390/s20143828
  • 发表时间：
    2020-07-01
  • 期刊：
    SENSORS
  • 影响因子：
    3.9
  • 作者：
    Liang, Ruobing;Zhao, Liang;Wang, Peng
  • 通讯作者：
    Wang, Peng
Design and Implementation of an IoT-Based Indoor Air Quality Detector With Multiple Communication Interfaces
基于物联网的多通信接口室内空气质量检测仪的设计与实现
  • DOI：
    10.1109/jiot.2019.2930191
  • 发表时间：
    2019-07
  • 期刊：
    IEEE Internet of Things Journal
  • 影响因子：
    10.6
  • 作者：
    Zhao Liang;Wu Wenyan;Li Shengming
  • 通讯作者：
    Li Shengming

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  • 发表时间：
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  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    仲崇权;赵亮
  • 通讯作者：
    赵亮

其他文献

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分子纳米磁体磁滞可逆光调控的研究
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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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