智能建筑能源管理优化：基于六年真实世界数据集的机器学习与多目标决策研究

为解决建筑能耗占全球能源消耗40%但高质量数据稀缺的难题，Honda Research Institute Europe团队发布了一个包含72个电表、9个热表及气象站数据的六年期（2018-2023）智能建筑能源数据集。该数据集通过层次化计量结构和多级数据处理（含异常标记与校正），支持EMS（能源管理系统）、CHP（热电联产）优化、负荷预测及异常检测等应用，为降低碳排放和运营成本提供了真实场景基准。

　　

在全球能源转型背景下，建筑能耗占欧盟和美国初级能源消耗的40%，但高质量能源数据的稀缺严重制约了能效优化研究。现有数据集往往因采集成本高、设备故障或商业保密而难以获取，且缺乏长期、多层级计量结构的数据。为此，Honda欧洲研究院联合德国达姆施塔特工业大学等机构，发布了首个涵盖六年完整周期（2018-2023）的智能建筑能源数据集，覆盖COVID-19疫情期间的运营变化，为机器学习与优化算法提供了真实场景验证平台。

研究团队在德国奥芬巴赫的工业设施中部署了72个电表、9个热表和气象站，采集了包括光伏系统（PV，749 kW_p）、燃气热电联产机组（CHP，199 kW_el）及中央制冷系统（1550 kW）的逐分钟数据。通过Modbus/RTU协议和时序数据库（influxdb）构建采集体系，并开发了包含手动标注、规则检测（零值/跃变/间隙）、时间对齐及多级插值的处理流水线。特别针对冷却主表V.K21机械故障等典型问题，采用下游子表数据重构技术，最终生成103 GB的标准化数据集（含1 min/15 min/1h分辨率版本）。

数据记录与验证
数据集通过层次化计量结构（图1）整合了电、热、气象三类数据，其中电力数据包含相位级电压（U_1-3）、电流（I_1-3）及功率因数（PF），热力数据涵盖流量（q_v）与温差（T_diff）。验证显示3.1%时间存在数据间隙，但通过周周期克隆填充和功率-能量联合校正（公式3-10），平均相对误差仅0.28%。桑基图（图5）揭示设施62%电力依赖电网，CHP和PV分别贡献22%和16%能源，而排放实验室占60%总耗电。

技术亮点

1. 时间漂移校正：利用电网频率瞬态特性（图9），以VisualGateway同步数据为基准对齐非同步网关数据；
2. 异常处理创新：对CHP线干扰导致的H1.Z19相位不对称（2022年3-11月）实施数据剔除；
3. 冗余设计：2023年加装的ZE系列电表（如H4.ZE50）为硬件故障提供备份数据源。

结论与意义
该研究首次公开了涵盖建筑能源全链条的长期真实数据，其层次化计量和严格质量控制为EMS（如模型预测控制MPC）、负荷分解（图8工作日/周末模式）及多目标优化（文献12-16）提供了基准。数据集已用于降低13%年度能耗（图6），并通过PV扩容（2020年）和CHP调制策略更新（2023年）验证了动态调控价值。未来可扩展至网络推断（文献23-25）或数字孪生系统，推动建筑领域碳中和进程。

（注：所有数据及处理代码已开源于Dryad和GitHub，符合CC BY-NC-ND 4.0协议）