1數據挖掘的定義

所謂的數據挖掘是從大量數據中搜索和提取有價值的信息的過程。數據挖掘技術包括統計數學、數據可視化、機械學習和人類智能等多門學科。利用數據挖掘技術，可以有效地集中數據，計算和分析不同數據之間的相似性，明確施工環境的影響因素和內部機制。有效確定各種影響因素的影響。(2)強調未來數據或缺失數據的科學預測(3)數據的有效分類，不同類型的不同或相同類型的共同屬性，有助于建筑物的運行和節能調整。設計④可以找到數據之間的關聯性，可以找到HVAC系統的各種參數，如壓力、回風量、室內外溫度和濕度之間的關聯度，可以決定操作規則。詳細的熟練程度可以為HVAC系統控制測量提供可靠的基礎。

2HVAC數據挖掘技術應用現狀

2.1邁HVAC控制系統故障檢測與診斷

耗電量較為耗時，該方法對其應用有一定的限定。在HVAC系統中檢測和診斷故障的過程中，使用數據挖掘技術分別挖掘和記錄HVAC系統中正常和運行中故障過程的傳感器數據，并記錄空調系統的運行狀況數據。它將完成。通過建立相應的數學模型來實時在線檢測HVAC故障，確定HVAC運行狀態并有效診斷故障，可以有效地依靠技術人員的技術儲備。減少并啟用HVAC有效降低空調系統的維護時間成本和維護時間成本，有效提高工作效率。

2.2儲冰空調負荷的預測與控制

對于負荷預測，對儲冰空調的需求非常高。儲冰空調系統具有結構熱特性、室內設計溫度、室外溫度和濕度等多種影響因素。預測冰箱空調負荷需要收集相關數據，選擇合理的模型，進行專業的訓練。在確保一定精度的條件下，每小時預測第二天的冷卻負荷。以第二天的電費為主要標準，合理分配所需的冷凍量到冰箱和冰箱。在電費谷中，我們提前管理冰箱，在電費高峰期制定有效的運營措施。冷凍已經優化，可以有效地減少冰量。有效預測和控制冷凍空調的負荷，有效降低設備運行成本，有效提高用戶的經濟效益。

使用HVAC數據挖掘技術的3個流程限制因素

3.1缺乏數據挖掘人才

在HVAC行業中使用數據挖掘技術時，必須在對數據信息非常敏感的同時獲得HVAC的相關技術知識。作為數據挖掘專家，您必須能夠使用計算機編程工具。有效地組織和分析數據，以便您能夠訓練模型。但我國目前在數據挖掘方面的人才較少，這嚴重影響了我國HVAC行業大數據的進一步發展。

3.2少數據獲取渠道

建立健康的樓宇自動化系統的建筑物并不多。大部分建筑物沒有全面的監控數據。存儲位置相對封閉獨立。同時，由于沒有建立數據共享機制，因此數據獲取通道較少。無法完成記錄，嚴重浪費數據，沒有充分利用數據，只能反映樓宇自動化系統的運行狀態。

3.3數據挖掘的弱概念

近年來，數據挖掘技術是一項新技術，需要來自許多不同學科的知識。考慮到不同數據之間的相互聯系，規律和價值，HVAC行業并不十分了解它們，數據挖掘的概念薄弱，對HVAC行業數據挖掘技術的快速發展產生了重大影響。給

3.4技術約束

面對所有影響因素，當今的現有模型和技術并非都能夠適應。除了對建設環境的特定影響外，各種影響因素也相互影響，難以分析。非常昂貴，很難有效掌握存在的各種法律。同時，用戶在使用現有技術時會有一定的不便，必須實施一次性軟件包才能為用戶提供比較簡單的界面。

3.5成本約束

收集與建筑物相關數據的過程，除了需要相應的設備配置外，還需要有效地開發出比較健全的建筑系統，并且需要指派專家進行相關操作。畢竟這個項目的投資成本大幅度增加。

4 HVAC應用數據挖掘技術的實施措施

4.1高效提供相應的數據挖掘技術課程

目前，我國大多數高校開設的暖通空調課程主要側重于流體力學，工程熱力學，傳熱等相關專業理論知識課程。在高效工程機械自動控制原理課程中，主要機械和設備的自動控制不能解釋分析和處理大量數據的需要。因此，暖通空調專業的學生需要開設與數據挖掘技術相關的課程，以培訓更專業的數據分析技術的人才來滿足社會發展的需求。

4.2政府部門提供相應的政策支持

作為政府部門，需要制定相應的支持政策，提供一定的財政支持，建立建筑能源消耗監測系統，規范數據記錄的格式。另外，通過建立與暖通空調行業大數據相關的公共數據庫，積極鼓勵科研機構和公司分享非機密數據，提高數據信息的透明度，這是很多研究人員的研究。需要方便和減少數據收集的難度。

4.3深化數據挖掘概念

在當今時代，到處都有大量的數據信息，只有使用它，才能評價和挖掘數據的潛在價值。暖通空調行業需要深化數據挖掘的概念，有效轉變自身的思維方式，深刻理解數據挖掘技術的特征，有效地發現不同數據之間的內部聯系，以提高工作效率。