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作者与机构
本研究的主要作者包括Xue Liu、Yong Ding、Hao Tang和Feng Xiao。他们分别来自重庆大学的绿色建筑与建成环境联合国际研究实验室（Joint International Research Laboratory of Green Buildings and Built Environments）和低碳与绿色建筑国家国际研究中心（National Centre for International Research of Low-carbon and Green Buildings），以及西南财经大学工商管理学院（School of Business Administration, Southwestern University of Finance and Economics）。该研究于2021年发表在期刊《Energy & Buildings》上。

学术背景
建筑行业消耗了全球约40%的初级能源，并产生了超过30%的二氧化碳排放。因此，提高建筑能源管理效率对实现可持续发展目标至关重要。随着智能电表的普及，建筑电力消耗数据的实时获取成为可能，这为理解能源使用模式和改进建筑能源管理提供了新的途径。然而，现有研究多集中于能源使用模式的识别方法，而对模式的解释性和应用性关注较少。因此，本研究旨在提出一种基于数据挖掘（Data Mining, DM）的通用框架，用于提取典型电力负荷模式（Typical Electricity Load Patterns, TELPs）并挖掘隐藏在模式中的有用信息，以提高建筑电力消耗数据的解释性和应用价值。

研究流程
本研究的工作流程分为三个阶段：数据准备、TELPs识别和知识发现。
1. 数据准备阶段：包括数据预处理、数据分段和数据归一化。数据预处理主要是检测和去除缺失值和异常值，数据分段将原始时间序列数据转化为每日电力负荷曲线（Daily Electricity Load Profiles, DELPs），数据归一化则通过将每小时电力消耗数据归一化为每日最大电力负荷，以捕捉时间变化而非幅度差异。
2. TELPs识别阶段：首先定义了五个统计特征来表征每日电力负荷曲线的形状特征，以减少数据维度。然后，采用两步聚类分析方法：第一步使用基于密度的噪声应用空间聚类（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise, DBSCAN）算法检测DELPs中的异常值，第二步使用K均值（K-means）算法对相似的DELPs进行聚类，以提取TELPs。
3. 知识发现阶段：使用分类与回归树（Classification and Regression Tree, CART）算法挖掘TELPs与动态影响因素之间的关系，生成可解释的决策规则。

研究对象与样本
研究选取了重庆的三座办公楼作为案例研究对象，其电力消耗数据来自重庆市的能源消耗监测平台（Energy Consumption Monitoring Platform, ECMP）。每座建筑的数据包含约300条每日电力负荷曲线，时间跨度为2012年8月1日至2013年8月20日。

主要结果
1. 异常值检测：DBSCAN算法成功检测出每座建筑中不超过5%的异常DELPs，为后续聚类分析提供了高质量的数据基础。
2. TELPs提取：K均值聚类分析为每座建筑提取了4至5个TELPs，这些模式反映了建筑在不同工作条件下的电力消耗特征。例如，建筑A033的五个TELPs分别代表了不同的电力消耗峰值和持续时间。
3. 知识发现：CART算法生成的决策规则表明，日平均室外温度和日期类型（工作日或非工作日）是区分TELPs的主要因素。例如，建筑A033在工作日且高温条件下表现出最高的电力消耗，而在非工作日且温和季节条件下电力消耗较低。
4. 异常检测应用：通过比较预期模式和实际模式，研究还展示了该框架在早期检测异常电力负荷曲线方面的潜在应用。例如，建筑A155的某些异常曲线在非工作日和低温条件下表现出与预期模式不符的电力消耗特征。

结论与意义
本研究提出的框架为建筑电力消耗数据的分析提供了一种系统化的方法，能够有效提取典型电力负荷模式并挖掘隐藏在模式中的有用信息。该框架不仅提高了聚类结果的解释性，还为建筑管理者提供了一种早期检测异常电力负荷曲线的工具。此外，该研究还填补了现有文献在知识发现方面的空白，为建筑能源管理提供了新的视角。

研究亮点
1. 提出了一种基于数据挖掘的通用框架，结合了无监督学习和有监督学习技术，显著提高了建筑电力消耗数据的解释性和应用价值。
2. 开发了一种新的两步聚类方法，通过DBSCAN算法检测异常值，并通过K均值算法提取典型电力负荷模式，克服了传统单步聚类方法的局限性。
3. 展示了该框架在早期检测异常电力负荷曲线方面的潜在应用，为建筑能源管理提供了新的工具。
4. 通过案例研究验证了该框架的有效性，为未来的大规模数据集应用奠定了基础。

其他有价值的内容
研究还探讨了该框架的局限性，例如特征定义方法对数据多样性的适应性不足，以及未考虑与用户行为相关的动态影响因素。未来的研究将致力于开发更具适应性的特征提取方法，并探索该框架在建筑子系统电力消耗数据分析中的应用。