實時數據庫在建筑能耗監測系統中的運用與研究

摘" 要：研究建筑能耗監測系統實時數據庫運用，揭示了實時數據庫顯著提升系統實時性、數據處理能力及能源管理效率的優勢。設計基于實時數據庫的建筑能耗監測系統，通過數據采集子系統采集建筑能耗的監測數據，并經虛擬專用網絡將采集的數據傳輸至實時數據庫，利用離散布谷鳥算法解碼建筑能耗數據，提高數據分析與處理效率，用戶在終端設備上可實時查詢建筑能耗監測數據，實現建筑能耗監測。

關鍵詞：建筑能耗" "監測系統" "實時數據庫" 解碼

中圖分類號：TP391

Application and Research of Real-Time Database in Building Energy Consumption Monitoring System

HE Yiting

Huaqing College， Xi 'an University of Architecture and Technology， Xi' an， Shaanxi Province， 710000 China

Abstract： This article conducts research on the application of real-time database in building energy consumption monitoring system， reveals the significant advantages of real-time database in improving system real-time performance， data processing capacity and energy management efficiency. It designs a building energy consumption monitoring system based on a real-time database. The monitoring data of building energy consumption is collected through the data collection subsystem， and the collected data is transmitted to a real-time database through a virtual private network. The discrete cuckoo algorithm is used to decode the building energy consumption data， improving the efficiency of data analysis and processing. Users can query the building energy consumption monitoring data in real time on terminal devices， achieving building energy consumption monitoring.

Key Words： Building energy consumption; Monitoring system; Real-time database; Decode

建筑能耗監測系統作為實現建筑節能目標的關鍵技術手段，已成為節能管理不可或缺的工具。它通過實時監測和詳實記錄建筑的能源消耗情況，為管理者提供了全面、準確的數據支持，從而有效指導能源使用和優化決策[1]。在信息化快速發展的背景下，實時數據庫的應用日益受到重視，這種數據庫系統專門針對實時數據處理而設計，能夠滿足建筑能耗監測系統的關鍵[2]。本研究旨在深入探討實時數據庫在建筑能耗監測系統中的應用效果，分析其在實時性、吞吐量和數據處理能力方面的優勢。前人研究雖已對建筑能耗監測系統的構建和應用進行了廣泛探討，但在實時數據庫的集成與應用方面，仍存在研究不足和實際應用的挑戰。本研究緊貼當前研究熱點，通過對比分析，揭示實時數據庫在提升監測系統性能中的作用。通過本研究，期望為建筑能耗監測系統的優化提供理論依據和實踐指導，同時為相關領域的研究提供新的視角和方法。

1" 建筑能耗監測系統的實時數據庫架構與實現

1.1" 系統的總體結構

建筑能耗監測系統是一個復雜而關鍵的節能管理工具，它通過實時監測和記錄建筑的能源消耗情況，為管理者提供全面、準確的數據支持。這個系統包括多個組成部分，如采集子系統、第三方運營中心、移動、遠程監控與管理設備、國家數據中心等，它們共同協作，確保數據的實時采集、傳輸、存儲、分析和處理。

實時數據庫（Real-Time Database，RTDB）是一種專門設計用于處理實時數據的數據庫系統，能夠在規定的時間內對數據進行處理并返回結果，以滿足實時性要求[3]。將實時數據庫應用于建筑能耗監測系統中，可以顯著提升系統性能，使得系統能夠更好地服務于建筑能耗管理和節能減排工作。系統功能的增強體現在數據集成、數據分析、報警與通知、智能優化和歷史數據查詢等方面，有助于全面了解和優化建筑能耗情況。圖1為基于實時數據庫的建筑能耗監測系統總體結構圖。

由圖1可知，該系統主要包括由數據采集子系統、數據中轉站、市節能監控中心辦公室、國家數據中心和移動、遠程監控與管理設備、虛擬專用網絡等組成。通過數據采集子系統采集建筑能耗的監測數據，并經虛擬專用網絡將采集的建筑能耗監測數據傳輸至實時數據庫，利用離散布谷鳥算法解碼建筑能耗數據，提高數據分析與處理效率，全部用戶或機構均可以在移動終端、客戶端、瀏覽器實時查詢建筑能耗監測與統計數據，完成建筑能耗監測能力。

1.2" 系統的數據流程設計

該系統數據流程設計是將關系數據庫與實時數據庫相結合，完成建筑能耗監測數據的處理與整合。其中：通過關系數據庫存儲歷史能耗數據，為以后的統計工作提供歷史能耗數據支持；另外，通過實時數據庫實施實時能耗信息的采集、傳送、質量控制、遠程診斷、管理、上報和展示，將兩者結合為用戶提供能耗數據服務。

在構建能耗監測系統中，監測儀表的數據首先通過預設協議高效匯集至數據采集子系統的實時數據庫內。針對既有的配電監控系統，若其已符合能耗數據采集標準，系統將利用過程控制對象鏈接與嵌入協議（Object Linking and Embedding for Process Control，OPC）協議直接從配電監控核心設備中提取實時的能耗數據，隨后實現這些數據與數據中心實時數據庫的即時同步。數據中心則依托OPC、簡單郵件傳輸協議（Simple Mail Transfer Protocol，SMTP）傳輸控制協議（Transmission Control Protocol，TCP）、可擴展標記語言（Extensible Markup Language，XML）以及文件傳輸協議（File Transfer Protocol，FTP）等多種技術手段，向不同層級、類型的系統提供全面的能耗信息服務。為進一步擴展系統能力，若需增設數據中轉環節，流程將稍作調整：數據采集子系統首先將捕獲的實時能耗數據同步至新設的數據中轉站，再由中轉站作為橋梁，將這些數據無縫對接至數據中心，后續的數據處理與共享流程保持不變。此外，為了保障歷史能耗數據的可追溯性與安全性，數據采集子系統的實時數據庫會定期執行數據歸檔操作，將累積的能耗信息存入一個暫存且支持轉發的關系型數據庫中。隨后，通過利用對象鏈接與嵌入數據庫訪問（Object Linking and Embedding， Database，OLEDB）這一強大的數據訪問接口，系統能夠定時將這些歷史能耗數據遠程傳輸并安全存儲在數據中轉站或數據中心的相應關系數據庫中，以確保數據的長期保存與高效利用。這一系列措施不僅優化了數據流動路徑，還顯著降低了信息冗余與重復處理的風險[4]。

1.3" 數據中心實時數據庫的架構設計

數據中心實時數據庫是該系統重要組成部分，數據中心實時數據庫架構如下。

1.3.1" 數據源層

此層廣泛覆蓋全市，集成了各類建筑中的同源及異源數據采集子系統實時數據庫。為確保數據流通無阻，同構系統運用TCP/IP協議直接將實時能耗數據傳送至數據中心，而異構系統則巧妙借助OPC技術，實現將數據高效傳輸至數據中心。

1.3.2" 實時數據服務層

作為數據中心的基石，該層聚焦于數據的整合、精細化處理、嚴格的質量控制、安全存儲及多樣化應用。首先，通過實時數據庫構建與數據源層的數據橋梁，匯聚來自各子系統的實時與歷史能耗數據。其次，依據預設參數對數據進行深度處理與質量控制，生成包括報警、事件、趨勢分析及故障診斷在內的綜合信息。處理后的數據及其衍生信息被妥善保存至關系型數據庫中，以備后續分析之用。同時，該層還充當了信息服務的樞紐，為本地及遠程用戶提供多樣化的訪問接口，確保數據的流通與共享[5]。

1.3.3" 應用層

應用層直接面向兩類用戶群體：數據中心本地用戶以及廣泛分布的其他數據中心用戶。這一層不僅支持本地用戶通過多樣化的終端實時訪問與交互數據，還實現了與其他數據中心系統的無縫對接，促進了能耗數據的跨平臺、跨系統共享與應用。

2" 建筑能耗數據的解碼與處理方法

建筑能耗數據是建筑節能管理的重要基礎，能夠反映建筑的能源消耗情況，為制定節能措施提供依據。實時數據庫能夠有效地存儲和管理建筑能耗數據，方便進行實時監測和分析。然而，傳統的數據解碼方法效率較低，無法滿足實時數據庫的需求。因此，本文提出了一種基于離散布谷鳥算法的建筑能耗數據解碼方法，以提高解碼效率。離散布谷鳥算法是一種基于群體智能的優化算法，通過模擬布谷鳥的覓食行為，搜索問題的最優解。該算法具有收斂速度快、全局搜索能力強的特點，適用于解決復雜的優化問題。

建筑能耗數據原始序列用表示，基于離散布谷鳥算法的建筑能耗數據解碼流程公式如下：

表示，基于離散布谷鳥算法的建筑能耗數據解碼流程公式如下：

式（1）中：表示序列長度；表示每個指令信號頻率分量；表示在該算法下監測指令寄生巢選擇概率的實際偏移量；表示監測指令實施系數，；表示偏移權重；表示建筑能耗數據解碼后序列。

式（1）中：表示序列長度；表示每個指令信號頻率分量；表示在該算法下監測指令寄生巢選擇概率的實際偏移量；表示監測指令實施系數，；表示偏移權重；表示建筑能耗數據解碼后序列。該公式通過迭代計算，逐步逼近最優解，最終得到解碼后的建筑能耗數據序列。

離散布谷鳥算法能夠有效地提高監測節點對數據處理的效率與準確性，主要表現在以下幾個方面：

（1）優化響應策略：算法能夠根據監測節點的狀態和能耗數據的特點，動態調整節點的響應策略，例如調整數據采集頻率、優化數據傳輸路徑等，從而提高數據處理的效率。

（2）優化趨近策略：算法能夠根據能耗數據的分布情況和變化趨勢，動態調整節點的趨近策略，例如選擇合適的解碼參數、調整解碼算法的搜索范圍等，從而提高數據解碼的準確性。

鑒于原始建筑能耗數據與經解碼的建筑控制數據在序列結構上的差異，智能化通信節點能夠靈活地傳輸建筑能耗數據信息，這一特性確保了監測數據庫的存儲機制能夠保持穩定，不受數據序列形態轉變的影響。具體而言，采用離散布谷鳥算法對能耗數據進行解碼的過程，主要作用于優化監測節點對數據處理的效率與準確性，即影響節點的響應與趨近策略，而并不直接改變數據序列本身的格式或內容，能夠滿足實時數據庫的需求。

3" 結語

通過研究建筑能耗監測系統實時數據庫運用表明，實時數據庫技術能夠顯著提升建筑能耗監測系統的實時性和數據處理能力。同時，本研究還針對建筑能耗監測系統的特點，對實時數據庫進行了相應的優化和改進，如增強了對大規模數據的處理能力、提高了并發控制的效率等。這些改進使得實時數據庫在建筑能耗監測系統中的表現更加出色盡管實時數據庫在建筑能耗監測系統中表現出了顯著的優勢。

參考文獻

[1]高林帥，丁曉欣.基于數字孿生的近零能耗建筑大數據能耗監測系統設計[J].住宅與房地產，2021（31）：15-16.

[2]高曉佳，穆宇晨.實時數據庫在建筑能耗監測系統中的運用[J].電子技術與軟件工程，2021（4）：156-157.

[3]曹禮勇，鐘永彥，陳娟，等.基于BLE和Wi-Fi的建筑能耗監測系統設計[J].工程設計學報，2021，28（5）：654-661.

[4]孫鴻昌.云基智慧建筑能耗預測與優化方法研究及應用[D].濟南：山東大學，2023.

[5]劉可，徐小東，王偉，等.近30年城市形態與建筑能耗關聯性研究綜述[J].建筑學報，2023（S1）：120-127.