建筑暖通空调对数据挖掘技术的应用本文首先介绍了数据挖掘的定义以及 HVAC 数据挖掘技术的当前应用情况，然后详细分析了 HVAC 在使用数据挖掘技术的过程当中遇到的限制。提出暖通空调。使用数据挖掘技术引入空调的策略非常重要。1 数据挖掘的定义所谓的数据挖掘是从大量数据中查找和提取有价值的信息的过程。数据挖掘技术包括许多学科，例如统计数学，数据可视化，机器学习和人类智能。借助数据挖掘技术，您可以：（1）可以有效地对数据进行聚类，可以计算和分析不同数据之间的相似性，并阐明施工环境的影响因素和内部机制。有效地确定各种影响因素的影响。（2）强调对未来数据或缺失数据的科学预测；（3）数据的有效分类，不同类型之间的差异或相同类型的共同属性，有助于建筑物的运转和节能调整。并进行设计；④您可以找到数据之间的相关性，可以找到 HVAC 系统的各种参数，例如压力，回风量，室内外温度和湿度之间的相关程度，您可以决定操作规则。详细的熟练程度可为HVAC 系统控制测量提供可靠的基础。2HVAC 数据挖掘技术的应用现状2.1HVAC 控制系统故障检测与诊断功耗很耗时，此方法对其应用有一定的限制。在 HVAC 系统中检测和诊断故障的过程使用数据挖掘技术来分别挖掘和记录 HVAC 系统中正常和运转中的故障过程的传感器数据，并记录空调系统的运转情况数据。将会完成。通过建立相应的数学模型来实时在线检测HVAC 故障，确定 HVAC 运转状态并有效诊断故障，可以有效地依靠技术人员的技术储备。减少并启用 HVAC 有效降低空调系统的维护时间成本和维护时间成本，有效提高个人在工作当中的效率。2.2 储冰空调负荷的预测与控制对于负荷预测，对储冰空调的需求非常高。储冰空调系统具备许多影响因素，例如结构热特性，室内设计温度，室外温度和湿度以及维持太阳辐射强度。预测冰冰箱空调负荷需要收集相关数据，选择合理的模型并进行专门的培训。在确保一定精度的条件下，每小时预测第二天的冷却负荷。以第二天的电费为主要标准，我们将合理分配所需要的制冷量至冰箱和冰柜。在电费谷中，我们将提前管理冰块存储，并在电费高峰期制定有效的运营措施。制冷已进行了优化，可有效减少冰量。有效预测和控制冰蓄冷空调的负荷，可以有效降低设备运转成本，有效提高用户的经济效益。使用 HVAC 数据挖掘技术的 3 个流程限制因素3.1 缺乏数据挖掘人才在 HVAC 行业中使用数据挖掘技术时，必须在对数据信息非常敏感的同时获得 HV...
