《建筑能耗模擬用人行為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集技術(shù)導(dǎo)則》

ICS號

CCS號

團體標準

團體標準編號

代替團體標準編號

建筑能耗模擬用人行為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集

技術(shù)導(dǎo)則

Technicalguidelinesforbasicdataacquisitionof

occupantbehaviorinbuildingenergyconsumption

simulation

(征求意見稿)

XXXX-XX-XX發(fā)布XXXX-XX-XX實施

中國建筑節(jié)能協(xié)會發(fā)布

1總則

1.0.1為指導(dǎo)和規(guī)范建筑能耗模擬相關(guān)的人行為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集與應(yīng)用，建立符合我國國

情的各類民用建筑人行為標準數(shù)據(jù)集，特制定本導(dǎo)則。

1.0.2本導(dǎo)則適用于辦公、酒店、商場、住宅等民用建筑全性能模擬過程中，生成各種

人行為描述參數(shù)所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集、處理和分析。

1.0.3建筑能耗模擬中人行為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集、處理和分析方法除應(yīng)符合本導(dǎo)則外，尚

應(yīng)符合國家現(xiàn)行標準的規(guī)定。

1

2術(shù)語與符號

2.1術(shù)語

2.1.1建筑用能行為occupantenergy-relatedbehaviorinbuildings

與建筑環(huán)境和能耗直接且密切相關(guān)的使用模式、使用狀況等，如人員移動、開窗、遮陽

調(diào)節(jié)、照明、空調(diào)供暖設(shè)備使用、電器設(shè)備使用等行為。

2.1.2人員移動occupantmovement

人在建筑及房間位置的變化，即房間內(nèi)的人員數(shù)量與人員位置分布。包括人員進入或離

開某個房間，以及人員移動到房間內(nèi)的某個位置。

2.1.2人員動作occupantaction

人員基于感知到的周圍環(huán)境與以往經(jīng)驗的總和進行比較，從而有意識或無意識控制周圍

人工環(huán)境物理參數(shù)的動作，主要體現(xiàn)在房間設(shè)備對象的狀態(tài)變化上。

2.1.3建筑模擬用人行為occupantbehaviorinbuildingenergysimulation

建筑性能模擬中用于預(yù)測人員所在位置、建筑內(nèi)各類設(shè)備對象的運行狀態(tài)和人員對于設(shè)

備控制使用特征的模型和方法。

2.1.4位移模型movementmodel

刻畫和描述室內(nèi)人員數(shù)量與位置特征的分布，追蹤人員在建筑中的移動，解決房間有沒

有人、有多少人等基本問題。

2.1.5動作模型actionmodel

刻畫和描述室內(nèi)人員對某設(shè)備控制使用特征的分布，以及動作發(fā)生與時間或環(huán)境等因素

的關(guān)聯(lián)性。

2.1.6人行為數(shù)據(jù)occupantbehaviordata

通過各類傳感器、移動互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、問卷調(diào)查、環(huán)境參數(shù)測試裝置等方式獲取的與人

員行為活動相關(guān)的數(shù)據(jù)。

2.1.7人員移動數(shù)據(jù)occupantmovementdata

用于表示人員的移動規(guī)律，可根據(jù)不同的模擬目的選擇對應(yīng)的采集方法。

2.1.8人員動作數(shù)據(jù)occupantactiondata

用于表示人對設(shè)備的調(diào)控規(guī)律，可根據(jù)不同的設(shè)備選擇對應(yīng)的采集方法。

2.1.9接觸式測量contactmeasurement

使用直接接觸人員的方式采集人員位移及動作，應(yīng)以不對室內(nèi)人員形成負擔為原則。

2

2.1.10非接觸式測量non-contactmeasurement

通過不直接接觸人員的設(shè)備采集人員位移及動作，應(yīng)充分考慮室內(nèi)人員隱私問題。

2.1.11可穿戴設(shè)備wearablesensor

直接將傳感器與人員身上的配件相結(jié)合的一種便攜式設(shè)備，可與各類終端及互聯(lián)網(wǎng)連接

從而采集多種人員信息，如人體代謝率、人員位置等。

2.1.12異常數(shù)據(jù)abnormaldata

不滿足相關(guān)國家標準中規(guī)定的正常取值范圍的可疑數(shù)據(jù)。

2.1.13缺失數(shù)據(jù)missingdata

由于傳感器數(shù)據(jù)缺失、調(diào)查類數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)后處理缺失導(dǎo)致數(shù)據(jù)的不完整性。

3

2.2符號

E(xi)——平均值

T——溫度，℃

u——閾值參數(shù)，℃

l——尺度參數(shù)，℃

k——形狀參數(shù)

c——事件對于隨環(huán)境因素變化的基本函數(shù)形式產(chǎn)生的附加影響

α——常參數(shù)

Δτ——模擬步長

r——開關(guān)比

VIF——方差膨脹因子

TOL——容差

Y——遮陽設(shè)備使用狀態(tài)特征值

E——室內(nèi)照度水平，lux

D——燈具開關(guān)狀態(tài)

L2(xi,xj)——待填補樣本已知屬性與完整樣本的歐式距離

σ——標準差

μ——均值

νi——殘差

IQR——四分位間距

x*——待轉(zhuǎn)換變量的轉(zhuǎn)換值

xmin——最小值

xmax——最大值

4

3建筑用能行為描述方法

3.1人員移動

3.1.1宜使用固定作息表和基于馬氏鏈與事件的室內(nèi)人員移動模型兩種方式來描述人員

移動行為，其中固定作息表法應(yīng)符合本導(dǎo)則3.1.2的規(guī)定，基于馬氏鏈與事件的室內(nèi)人員移動

模型法應(yīng)符合本導(dǎo)則3.1.3~3.1.7的規(guī)定。

3.1.2固定作息表以房間人員逐時在室率表示。房間人員逐時在室率為房間逐時人數(shù)與房

間最多人數(shù)的比值。根據(jù)房間設(shè)置的最多人數(shù)及逐時在室率，即可計算逐時房間人數(shù)。人員

作息表的模型通式按下式計算：

??=?(??)(3.1.2)

式中：??——房間逐時在室率，0≤??≤1；

??——第i個小時。

3.1.3基于馬氏鏈與事件的室內(nèi)人員移動模型可用來描述人員個體的隨機移動過程。其基

本想法是將人員個體的日?；顒优c位置移動用移動事件和馬尓可夫隨機過程（MarkovChain，

簡稱馬氏鏈）來近似。模型建立應(yīng)符合以下規(guī)定：

1以建筑房間作為位置單元，人員位置以房間編號標識；

2基于個體的移動過程描述，不同人員個體的移動過程相互獨立；

3采用馬爾可夫鏈表示人員移動隨機過程；

4為日?；顒佣x移動事件，各個事件通過修改馬爾可夫轉(zhuǎn)移矩陣來驅(qū)動人員移動過程；

5根據(jù)人員位置初始狀態(tài)，進行馬尓可夫鏈數(shù)值模擬，生成人員逐時位置、統(tǒng)計各房間

人員狀況等。

3.1.4人員的位置移動伴隨或包含在一系列日?；顒雍褪录?，稱為事件機制，例如上

班、下班、開會、起床、睡覺等，都會引起人員位置的變化。宜引入移動事件反映這些日常

活動在人員移動過程中的作用。

3.1.5隨機走動的主要數(shù)值特征應(yīng)包括人員在各個房間停留的時間比例和人員在各個房

間平均每次逗留的時間。

3.1.6辦公建筑中的典型事件包括上班、下班、午餐、會議等，這些典型事件的特征參數(shù)

應(yīng)包括起始時間、結(jié)束時間、平均上班/下班/出發(fā)/返回時間等。

3.1.7住宅建筑中的典型事件包括起床、睡覺、上班、下班等，這些典型事件的特征參數(shù)

應(yīng)包括起始時間、結(jié)束時間、平均起床/睡覺/上班/下班時間等。

3.2人員動作

3.2.1人員動作包括人員對房間內(nèi)部空調(diào)、照明、設(shè)備及窗戶的開關(guān)等使用或控制行為。

3.2.2人員動作可采用固定作息表、條件概率模型、Logistic模型等三種方法進行描述，

5

其中固定作息表法應(yīng)符合本導(dǎo)則3.2.3的規(guī)定，條件概率模型法應(yīng)符合本導(dǎo)則3.2.4的規(guī)定，

Logistic模型法應(yīng)符合本導(dǎo)則3.2.5的規(guī)定。

3.2.3人員動作的固定作息表即房間照明、設(shè)備、空調(diào)、供暖、通風等運行作息，用來描

述房間各類裝置的逐時使用情況，應(yīng)根據(jù)房間功能類型和典型日類型進行設(shè)置。房間各類裝

置使用作息表的模型應(yīng)符合以下規(guī)定，并按下式計算：

??=?(??)(3.2.3)

式中：??——作息表逐小時值，0≤??≤1；

??——第i個小時。

1房間空調(diào)（供暖）作息表包括設(shè)定溫濕度和啟停狀態(tài)兩部分?？照{(diào)（供暖）設(shè)定溫濕

度分別用溫度值、相對濕度值表示?？照{(diào)（供暖）啟停狀態(tài)用0和1來表示，0表示關(guān)

閉，1表示開啟。

2房間照明或設(shè)備作息表以房間照明燈具或家用/辦公設(shè)備的逐時使用率表示。房間照明

（設(shè)備）逐時使用率是房間逐時照明（設(shè)備）功率與房間最大照明（設(shè)備）功率的比

值。根據(jù)房間設(shè)置的照明（設(shè)備）最大功率及逐時使用率計算逐時房間照明（設(shè)備）

功率。

3房間通風作息表以房間的逐時通風換氣次數(shù)表示。房間逐時通風換氣次數(shù)是房間逐時

通風量體積流量與房間體積的比值，應(yīng)根據(jù)實際情況確定。

3.2.4人員動作的條件概率模型將人員動作視為由特定的時間、事件或物理環(huán)境條件所

觸發(fā)、并按一定概率隨機發(fā)生。條件概率模型應(yīng)從開動作和關(guān)動作分別描述，分為環(huán)境反饋

型和時間型兩大類，應(yīng)符合以下規(guī)定：

1環(huán)境反饋型條件概率用于描述與室內(nèi)外物理環(huán)境因素相關(guān)的動作，例如開暖氣、開空調(diào)、

開燈、開窗等動作，其發(fā)生受環(huán)境因素（如室內(nèi)溫度、照度、CO2濃度等）刺激和影

響。環(huán)境反饋型條件概率按下式計算：

1)動作發(fā)生概率與環(huán)境因素正相關(guān)：

????

?()

?={1?????,?>?(3.2.4?1)

0?≤?

2)動作發(fā)生概率與環(huán)境因素負相關(guān)：

????

?()

?={1???Δτ,?<?(3.2.4?2)

0?≥?

式中：P——動作發(fā)生的概率；

x——環(huán)境變量，如溫度、濕度、照度、CO2濃度、太陽直射強度等各類環(huán)境

變量；

6

Δτ——模擬計算采用的時間步長；

u——閾值參數(shù)，表征人體感受環(huán)境刺激的閾值特征，量綱與x相同；x?u表

示環(huán)境變量x偏離閾值的大??；

1

?

l——為尺度參數(shù)，表征環(huán)境刺激的比例因子；令?=?(??)?，則?的量綱

???

與x相同，是環(huán)境變量x的無量綱化；

?

k——形狀參數(shù)，表征動作隨環(huán)境變化的敏感性，k值越大，使用者對于該自

變量因素越敏感，概率變化曲線越陡峭。

2時間型條件概率用于與時間或事件相關(guān)的動作，即動作發(fā)生在某些特殊時刻，如進出

門時，上下班時，起床或睡覺時。時間型條件概率按下式計算：

1)動作發(fā)生概率為常數(shù)：

?,?=?

?={0(3.2.4?3)

0,?≠?0

2)動作發(fā)生概率與時長（如出門離去）有關(guān)：

??

?(?????)

?={1???,?=?0(3.2.4?4)

0,?≠?0

3人員動作的條件概率模型與人員移動隨機模型類似，都是針對人員個體進行定義的。

對于多人房間，可結(jié)合個體行為獨立性假設(shè)，模擬得到人員群體的行為結(jié)果。

3.2.5人員動作的Logistic模型描述方法應(yīng)符合下列規(guī)定：

1Logistic模型按下式計算（以開關(guān)空調(diào)為例）：

1

?=×100%(3.2.5)

1+????(??+?)

式中：p——行為狀態(tài)的發(fā)生概率（空調(diào)開著或關(guān)著的概率）；

x——熱環(huán)境變量（如室內(nèi)溫度、室外溫度等）（℃）；

b、c——擬合系數(shù)，沒有明確的物理意義。

2Logistic模型中的概率通常針對房間設(shè)備（如空調(diào)、窗戶、照明燈具等）的運行狀態(tài)進

行定義，適合描述人員群體的行為規(guī)律。

7

4描述參數(shù)及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)定義

4.1固定作息表及所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

4.1.1固定作息表法所需采集的數(shù)據(jù)根據(jù)被測行為確定，可以是逐時狀態(tài)數(shù)據(jù)，也可以是

逐時動作數(shù)據(jù)。若所采集基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為動作數(shù)據(jù)，則應(yīng)將動作及其對應(yīng)時刻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成為狀態(tài)

數(shù)據(jù)使用。

4.1.2人員逐時在室狀態(tài)固定作息表以典型日內(nèi)的人員逐時在室率表示。所需采集的基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)包括逐時在室人數(shù)、或者人員移動動作及其對應(yīng)時刻。人員逐時在室率（%）按下式計算：

第?小時在室人員數(shù)量

?=(4.1.2)

?典型日在室人員最大數(shù)量

式中：?——人員逐時在室率；

?——典型日內(nèi)?時。

4.1.3窗戶逐時使用狀態(tài)固定作息表以典型日內(nèi)的逐時開窗狀態(tài)、逐時通風換氣次數(shù)或逐

時通風量表示。所需采集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括逐時的窗戶開關(guān)狀態(tài)（窗戶開關(guān)動作及其對應(yīng)時刻）、

逐時的通風換氣次數(shù)或逐時的通風量。逐時開窗狀態(tài)、逐時通風換氣次數(shù)或逐時通風量的描

述應(yīng)符合以下規(guī)定：

1逐時窗戶開關(guān)狀態(tài)由0,1表示，0表示窗戶關(guān)閉，1表示窗戶開啟；

2逐時通風換氣次數(shù)宜用最大通風換氣次數(shù)與逐時通風換氣次數(shù)比例共同表示，其中逐時

通風換氣次數(shù)比例（%）按下式計算：

第?小時通風換氣次數(shù)

?=(4.1.3?1)

?典型日最大通風換氣次數(shù)

式中：?——逐時通風換氣比例；

?——典型日內(nèi)?時。

3逐時通風量宜用最大小時通風量與逐時通風量比例共同表示，其中逐時通風量比例（%）

按下式計算：

第?小時通風量

?=(4.1.3?2)

?典型日最大小時通風量

式中：?——逐時通風比例；

?——典型日內(nèi)?時。

4.1.4照明逐時使用狀態(tài)固定作息表以典型日內(nèi)的逐時照明開關(guān)時間表示。所需采集的基

礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括照明個數(shù)、各照明功率、各照明逐時使用狀態(tài)、或者照明開關(guān)動作及其對應(yīng)時刻。

逐時照明開關(guān)時間的描述應(yīng)符合以下規(guī)定：

8

1照明逐時使用狀態(tài)由0,1表示，0表示照明關(guān)閉，1表示照明開啟；

2逐時照明開關(guān)時間（%）按下式計算：

第?小時處于開啟狀態(tài)的照明功率總和

?=(4.1.4)

?照明總功率

式中：?——逐時照明開關(guān)時間；

?——典型日內(nèi)?時。

4.1.5設(shè)備逐時使用狀態(tài)固定作息表以典型日內(nèi)的設(shè)備逐時使用率表示。所需采集的基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)包括設(shè)備個數(shù)、各設(shè)備功率、各設(shè)備逐時使用狀態(tài)、或者設(shè)備開關(guān)動作及其對應(yīng)時刻。

設(shè)備逐時使用率的描述應(yīng)符合以下規(guī)定：

1設(shè)備逐時使用狀態(tài)由0,1表示，0表示設(shè)備關(guān)閉，1表示設(shè)備開啟；

2逐時設(shè)備使用率（%）按下式計算：

第?小時處于開啟狀態(tài)的設(shè)備功率總和

??=(4.1.5)

設(shè)備總功率

式中：?——逐時設(shè)備使用率；

?——典型日內(nèi)?時。

4.1.6遮陽逐時使用狀態(tài)固定作息表以典型日內(nèi)的逐時遮陽使用狀態(tài)表示，0表示遮陽關(guān)

閉，1表示遮陽開啟。所需采集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括遮陽逐時使用狀態(tài)、或者遮陽開關(guān)動作及其對

應(yīng)時刻。

4.1.7空調(diào)逐時使用狀態(tài)固定作息表由逐時空調(diào)運行狀態(tài)、空調(diào)逐時溫度兩部分來描述。

逐時空調(diào)運行狀態(tài)以典型日內(nèi)的逐時空調(diào)啟停狀態(tài)表示，0表示空調(diào)關(guān)閉，1表示空調(diào)開啟。

所需采集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括逐時空調(diào)啟停狀態(tài)、或者空調(diào)開關(guān)動作及其對應(yīng)時刻。空調(diào)逐時溫

度所需采集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為空調(diào)逐時設(shè)定溫度?？照{(diào)逐時溫度（℃）按下式計算：

第?小時空調(diào)設(shè)定溫度為?1的頻次第?小時空調(diào)設(shè)定溫度為??的頻次

??=??1+··+???(4.1.7)

第?小時各空調(diào)設(shè)定溫度總頻次第?小時各空調(diào)設(shè)定溫度總頻次

式中：?——空調(diào)設(shè)定溫度；

?——典型日內(nèi)?時；

?——第?小時采集到的不同空調(diào)設(shè)定溫度數(shù)。

4.2位移模型參數(shù)及所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

4.2.1人員位移模型數(shù)據(jù)主要分為人員移動數(shù)據(jù)和人員在室率數(shù)據(jù)。

4.2.2應(yīng)根據(jù)事件發(fā)生機制定義工作日內(nèi)會導(dǎo)致人員移動行為的典型事件，根據(jù)人員移動

的時間和空間特征，獲得人員在典型事件之間的轉(zhuǎn)移概率。

9

4.2.3人員在建筑中的分布情況可通過熱圖的形式獲取或表達。

4.3動作模型參數(shù)及所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

4.3.1影響人員動作的參數(shù)可根據(jù)所需的動作模型需求設(shè)定，行為數(shù)據(jù)可利用智能插座或

者攝像頭等方式獲取，物理環(huán)境因素可利用傳感器設(shè)備獲取，生理、心理等主觀因素可通過

問卷或生理監(jiān)測設(shè)備獲取。

4.3.2動作模型所需的參數(shù)采集時長和周期需要根據(jù)模型而定。

4.3.3用能設(shè)備的動作模型應(yīng)符合下列規(guī)定：

1建筑中的設(shè)備散熱量考慮受設(shè)備種類、功率和開啟比例等因素影響。

2辦公設(shè)備以計算機為例，建立人員對該類設(shè)備的動作模型需要確定的影響因素有人員

作息時間表、計算機配置比例、計算機運行狀態(tài)、人員使用行為習慣和人員不同離開

時長關(guān)閉計算機的概率。

3計算機影響因素的數(shù)據(jù)采集周期和間隔應(yīng)根據(jù)動作模型而定。

4生活設(shè)備的使用應(yīng)基于人員對該類設(shè)備的動作模型需要，確定關(guān)鍵影響因素，如人員

作息時間表和人員用能的消耗水平等。

4.3.4照明的動作模型應(yīng)符合下列規(guī)定：

1影響建筑中照明負荷的因素主要是照明的功率和照明開啟數(shù)量。

2人員產(chǎn)生開燈行為的室內(nèi)工作面照度范圍應(yīng)根據(jù)案例建筑中人員的光環(huán)境需求和偏好

而定。

3單人辦公房間內(nèi)，建立人員對照明設(shè)備的動作模型需要確定的影響因素除了環(huán)境因素，

還包括基于特定事件的行為習慣和節(jié)能意識。

4多人辦公房間內(nèi)，建立人員對照明設(shè)備的動作模型需要確定的影響因素除了以上所述

的因素外，還應(yīng)考慮人員在室率對照明開啟數(shù)量的分布影響。

4.3.5開關(guān)窗動作模型應(yīng)符合下列規(guī)定：

1影響開關(guān)窗動作的因素主要是開關(guān)窗動作的發(fā)生時刻和與開關(guān)窗行為有顯著相關(guān)的環(huán)

境參數(shù)，通常為室內(nèi)溫度、室外溫度、室內(nèi)濕度、室外濕度、室內(nèi)CO2濃度等。

2建立室內(nèi)人員對開關(guān)窗的動作模型所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要包括開關(guān)窗的動作時刻、動作

時刻對應(yīng)的環(huán)境參數(shù)、以及該時刻對應(yīng)的開關(guān)窗動作。

4.3.6空調(diào)啟停的動作模型應(yīng)符合下列規(guī)定：

1影響建筑中空調(diào)啟停動作的因素主要是其相關(guān)的熱環(huán)境參數(shù)，通常為室內(nèi)溫度、室外

溫度等。

2建立人員對空調(diào)的動作模型所需的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要包括開關(guān)空調(diào)的動作時刻、動作時刻

對應(yīng)的熱環(huán)境參數(shù)、以及該時刻對應(yīng)的空調(diào)開關(guān)動作等。

10

5基礎(chǔ)數(shù)據(jù)獲取方法

5.1獲取方式

5.1.1人行為數(shù)據(jù)包括人員移動數(shù)據(jù)和人員動作數(shù)據(jù)。人員移動數(shù)據(jù)可采用接觸式設(shè)備、

非接觸式設(shè)備、移動互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)、問卷調(diào)查方式獲取，人員動作數(shù)據(jù)可采用設(shè)備調(diào)控行為

測試裝置、環(huán)境參數(shù)測試裝置獲取。在測試過程中，為了便于分析人行為數(shù)據(jù)，各測試設(shè)備

的時間應(yīng)同步，宜具備時鐘校正功能，宜具備相同的測試起始時間和采樣時間步長。

5.1.2使用接觸式設(shè)備采集人員位移及動作應(yīng)以不對用戶形成負擔為原則，可使用基于

Wifi型號的室內(nèi)人員識別、佩戴可穿戴設(shè)備、佩戴射頻識別傳感器、三軸加速器或座椅壓力

傳感器等設(shè)備。

5.1.3使用非接觸式設(shè)備采集人員的位移及動作應(yīng)考慮室內(nèi)人員隱私，可通過攝像頭、深

度相機、熱成像儀、毫米波雷達、被動式紅外傳感器、CO2傳感器等設(shè)備，結(jié)合統(tǒng)計分析或

機器學(xué)習算法獲取人員在室和活動的情況，從而獲得室內(nèi)人員數(shù)量及移動規(guī)律，宜采用傳感

器融合技術(shù)提高檢測準確性。非接觸式數(shù)據(jù)獲取方式可根據(jù)表5.1.3中各類型檢測方法的特點

進行選取。

表5.1.3不同類型非接觸式檢測方法

非接觸式數(shù)據(jù)現(xiàn)有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理

采集數(shù)據(jù)類型隱私問題

獲取方式設(shè)施復(fù)雜程度

攝像頭、深度相是否有人、人員數(shù)目、

無有高

機人員軌跡、人員姿態(tài)

是否有人、人員數(shù)目、

熱成像儀部分部分高

人員軌跡、人員姿態(tài)

是否有人、人員數(shù)目、

毫米波雷達無無中

人員軌跡、人員姿態(tài)

被動式紅外傳

是否有人、人員數(shù)目無無低

感器（PIR）

CO2傳感器是否有人、人員數(shù)目部分無低

5.1.4建筑內(nèi)總?cè)藬?shù)可通過手機、電腦等移動終端采集的定位大數(shù)據(jù)獲取。采用此方法獲

取建筑內(nèi)總?cè)藬?shù)時，應(yīng)考慮建筑類型及建筑尺寸。數(shù)據(jù)需注明建筑類型、采集時間以及采集

樣本占總體的比例。

5.1.5可通過問卷調(diào)查的方法獲取建筑人員位置信息以及行為習慣。問卷調(diào)查過程需根據(jù)

11

調(diào)查目的以及研究內(nèi)容確定問卷調(diào)查內(nèi)容及對象，樣本數(shù)可參考表5.1.5。

表5.1.5不同規(guī)模問卷調(diào)查樣本容量范圍

總體規(guī)模抽樣比

100人以下50%以上

100-999人20%-50%

1000-4999人10%-30%

5000-9999人3%-15%

10000-100000人1%-5%

100000人以上1%以下

5.1.6人員對設(shè)備的調(diào)控行為應(yīng)使用設(shè)備調(diào)控行為測試裝置進行獲取，包括用電設(shè)備開關(guān)

及檔位、開關(guān)窗行為及窗戶開度、遮陽裝置開度等，相關(guān)儀器設(shè)備如電量記錄儀、磁開關(guān)記

錄儀、攝像頭、超聲波記錄儀、拉繩位移記錄儀、手機APP等。

5.1.7記錄人員對設(shè)備的調(diào)控行為的同時，應(yīng)測試相對應(yīng)的環(huán)境參數(shù)，包括溫濕度、照度、

CO2、VOC、PM2.5等，進而分析人員對設(shè)備調(diào)控行為的觸發(fā)條件模型。

5.2采集方法

5.2.1基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的采集包括人員移動數(shù)據(jù)的采集和人員動作數(shù)據(jù)的采集兩個部分，其中人

員移動數(shù)據(jù)的采集應(yīng)符合本導(dǎo)則5.2.2~5.2.7的規(guī)定，人員動作數(shù)據(jù)的采集應(yīng)符合本導(dǎo)則

5.2.8~5.2.12的規(guī)定。

5.2.2室內(nèi)人員移動數(shù)據(jù)用于獲取人員的移動規(guī)律，可根據(jù)不同的模擬目的選擇對應(yīng)的采

集方法，包括人移動軌跡、房間是否有人、房間人員數(shù)量、建筑內(nèi)人員密度和人員在室率等

數(shù)據(jù)。

5.2.3房間是否有人可用于判定房間內(nèi)的設(shè)備是否發(fā)生調(diào)控行為的可能性，宜使用一個或

多個被動式紅外傳感器、毫米波雷達布置在房間內(nèi)，儀器測量范圍應(yīng)能覆蓋整個房間，測量

步長宜不低于1min一次。

5.2.4房間人員數(shù)量能夠可用于確定室內(nèi)人員發(fā)熱量、室內(nèi)人員行為交互等信息，在沒有

隱私要求的房間宜采用攝像頭配合人臉識別的方法進行采集，在隱私要求較高的房間宜采用

座椅壓力、人員計數(shù)器等設(shè)備，數(shù)據(jù)記錄時間步長宜不低于1min一次。

5.2.5人移動軌跡用來描述人在室外和室內(nèi)、不同房間之間、同一房間內(nèi)部的移動規(guī)律，

沒有隱私要求情況下宜使用攝像頭采集，在隱私要求較高時宜使用基于Wifi型號的室內(nèi)人員

識別、佩戴可穿戴設(shè)備、佩戴射頻識別傳感器采集，可用的數(shù)據(jù)采集設(shè)備參見附錄A。

12

5.2.6建筑內(nèi)人員在室情況可以通過人員密度和人員在室率反映。應(yīng)根據(jù)建筑能耗模擬目

的，對不同空間、時間尺度選擇不同的人員密度和人員在室率獲取方式。

5.2.7室內(nèi)人員的動作數(shù)據(jù)用于獲取人對設(shè)備的調(diào)控規(guī)律，可根據(jù)不同的設(shè)備選擇對應(yīng)的

采集方法，設(shè)備調(diào)控行為、環(huán)境參數(shù)、人員位移的采集時間應(yīng)保持一致。

5.2.8室內(nèi)人員的動作數(shù)據(jù)用于獲取人對設(shè)備的調(diào)控規(guī)律，可根據(jù)不同的設(shè)備選擇對應(yīng)的

采集方法，設(shè)備調(diào)控行為、環(huán)境參數(shù)、人員位移的采集時間應(yīng)保持一致。

5.2.9采暖/空調(diào)行為應(yīng)采集空調(diào)器開關(guān)情況、環(huán)境溫度和人員是否在室狀況，可采集空調(diào)

器設(shè)定溫度、環(huán)境濕度、人員進入室內(nèi)時間和停留時間，測量步長不低于1min一次。

5.2.10開/關(guān)窗行為應(yīng)采集窗的開啟和關(guān)閉狀態(tài)、人員是否在室狀況，可采集窗的開度、

室內(nèi)外溫濕度、空氣品質(zhì)等參數(shù)，凈化器行為應(yīng)采集凈化器的開啟和關(guān)閉狀態(tài)、人員是否在

室狀況，可采集凈化器開啟檔位、室內(nèi)外空氣品質(zhì)等參數(shù)，測量步長不低于1min一次。

5.2.11遮陽行為應(yīng)采集遮陽裝置的開啟和關(guān)閉狀態(tài)、人員是否在室狀況，可采集遮陽裝置

的開度、室內(nèi)照度、室外太陽輻射照度、眩光等參數(shù)，照明行為應(yīng)采集燈具的開啟、關(guān)閉和

檔位狀態(tài)、人員是否在室狀況，可采集室內(nèi)照度、照度均勻度等參數(shù)，測量步長不低于1min

一次。

5.2.12個體舒適裝置調(diào)控行為應(yīng)采集裝置的開啟和關(guān)閉狀態(tài)、人是否在個體舒適裝置調(diào)控

的微環(huán)境中，可采集不同種類個體舒適裝置的檔位、對應(yīng)的環(huán)境狀態(tài)參數(shù)等，測量步長不低

于1min一次。

13

6基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量與預(yù)處理

6.1基礎(chǔ)數(shù)據(jù)質(zhì)量要求

6.1.1人行為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的質(zhì)量要求應(yīng)符合以下規(guī)定：

1應(yīng)對第5章所述方法獲取的人行為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制。質(zhì)量控制過程中應(yīng)包含對

數(shù)據(jù)的準確性、完整性和一致性三個要素的檢驗。

2應(yīng)根據(jù)模擬用途以及所選擇的行為描述方法，從數(shù)據(jù)采集范圍、周期以及采集頻率三

個層面分析并檢驗人行為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的完整性要素。

3人行為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的準確性應(yīng)根據(jù)所獲取的數(shù)據(jù)類型，參照現(xiàn)行國家和行業(yè)相關(guān)標準進

行測量精度的檢驗。

4應(yīng)根據(jù)不同獲取方法所采集的數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，對數(shù)據(jù)進行一致性檢驗。

5在對人行為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制時，宜采用計算機自動處理和人工審核校驗相結(jié)合

的方法進行。

6.1.2典型時間表的樣本采集數(shù)量和采集周期應(yīng)根據(jù)其數(shù)據(jù)獲取方法和行為類別進行確定。

6.1.3動作與位移模型應(yīng)符合以下規(guī)定：

1對于獲取人員動作和位移的部分傳感器，其檢測量程和精度要求應(yīng)符合表6.1.3的規(guī)定。

表6.1.3部分傳感器的量程以及精度要求

測試參數(shù)量程精度

干球溫度-10~50℃±0.5℃

相對濕度10~100%±5%

空氣流速0~5m/s±（0.05+5%讀數(shù)）m/s

黑球溫度0~60℃±0.5℃

定向輻射熱-2kW/m2~2kW/m2±5W/m2

表面溫度~10~60℃±1℃

PIR半徑3~5m/

超聲波185平方米/

2數(shù)據(jù)采集范圍應(yīng)涵蓋人員使用和活動的主要區(qū)域，被采集對象應(yīng)具有代表性。

3數(shù)據(jù)的采集周期以及采集頻率，宜根據(jù)建筑類型以及具體行為類別進行確定。

6.2基礎(chǔ)數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

6.2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理應(yīng)符合以下一般規(guī)定：

14

1在數(shù)據(jù)質(zhì)量控制過程中，宜按照數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成與規(guī)約、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與離散化三個

基本步驟對人行為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。

2應(yīng)根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)類別和模擬應(yīng)用場景等要求選擇不同的數(shù)據(jù)清洗方法。

3當存在多種數(shù)據(jù)源時，宜采用數(shù)據(jù)集成與規(guī)約對人行為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。

6.2.2數(shù)據(jù)清洗應(yīng)符合以下規(guī)定：

1缺失數(shù)據(jù)處理應(yīng)符合以下規(guī)定：

1）人行為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的缺失通常包含傳感器數(shù)據(jù)缺失、調(diào)查類數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)后處理缺

失。在對人行為數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗時，應(yīng)對上述數(shù)據(jù)缺失進行處理。

2）缺失數(shù)據(jù)處理方法主要包括保留缺失項、直接刪除和缺失值填補。應(yīng)根據(jù)人行為數(shù)

據(jù)類別以及缺失情況進行選擇。

3）可采用均值填補法、線性插值法、回歸填補法和KNN填補法等相關(guān)方法對人行為數(shù)

據(jù)缺失值進行填補，具體缺失值處理方法見附錄B.1-B.3。

2異常數(shù)據(jù)處理應(yīng)符合以下規(guī)定：

1）應(yīng)根據(jù)6.1.2至6.1.4節(jié)中的規(guī)定，將不滿足相關(guān)國家標準中規(guī)定的正常取值范圍的

數(shù)據(jù)視作可疑數(shù)據(jù)。

2）可采用萊茵達準則、箱線法和聚類法等方法判斷數(shù)據(jù)的正確性，并對可疑數(shù)據(jù)進行

標識，具體方法見附錄B.4-B.6。

3）宜進一步對異常數(shù)據(jù)進行人工校核以避免誤刪正確的異常數(shù)據(jù)。

4）對具有高頻噪音的時序類數(shù)據(jù)（如CO2濃度等），宜采用小波算法等時頻分析方法

對其進行去噪處理，具體方法及步驟見附錄B.7。

6.2.3數(shù)據(jù)集成與規(guī)約應(yīng)符合以下規(guī)定：

1人行為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)之間通常存在較大的相關(guān)性，宜采用相關(guān)分析等方法對人行為數(shù)據(jù)進

行一致性檢驗后，將多源數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一集成和存儲。

2人行為相關(guān)數(shù)據(jù)通常具有特征多和數(shù)據(jù)量大等特點，宜采用主成分分析等數(shù)據(jù)規(guī)約方

法實現(xiàn)降低數(shù)據(jù)維度的目的，具體方法及步驟見附錄B.8。

6.2.4數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換與離散化應(yīng)符合以下規(guī)定：

1在對具有不同量綱的人行為相關(guān)數(shù)據(jù)進行處理和分析時，為避免量級較小數(shù)據(jù)的效果

被掩蓋，可采用z-score和min-max等標準化方法將所采集的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為無量綱的數(shù)值，

具體方法及步驟見附錄B.9-B.10。

2在采用基于離散型變量的數(shù)學(xué)方法建立人行為相關(guān)模型時，宜采用分箱法和聚類法等

方法對連續(xù)型變量進行數(shù)據(jù)離散化處理。

15

7基礎(chǔ)數(shù)據(jù)分析方法

7.1環(huán)境因素的影響分析

7.1.1分析環(huán)境因素對用能行為的影響時，可用描述性統(tǒng)計，單因素分析，聚類分析，獨

立樣本t檢驗，多因素方差分析，皮爾遜（Pearson）相關(guān)系數(shù)，斯皮爾曼(Spearman)相關(guān)系數(shù)，

加權(quán)法，共線性診斷檢驗，Kaplan-Meier生存分析等方法。

7.1.2對調(diào)查總體所有變量的有關(guān)數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計包括數(shù)據(jù)的頻數(shù)分析、集中趨勢分析、

離散程度分析、分布以及一些基本的統(tǒng)計圖形。

7.1.3單因素分析是在一個時間點上對某一變量的分析，目的在于描述事實。

7.1.4聚類分析是將物理或抽象對象的集合分組為由類似的對象組成的多個類的分析過

程，其目標就是在相似的基礎(chǔ)上收集數(shù)據(jù)來分類。

7.1.5獨立樣本t檢驗是對于相互獨立的兩個來自正態(tài)總體的樣本，利用獨立樣本的T檢

驗來檢驗這兩個樣本的均值和方差是否來源于同一總體。

7.1.6多因素方差分析是對一個獨立變量是否受多個因素或變量影響而進行的方差分析。

7.1.7皮爾遜（Pearson）相關(guān)系數(shù)可用于檢驗兩個連續(xù)變量之間是否存在線性相關(guān)，相關(guān)

系數(shù)在-1到1之間，越接近1或-1，相關(guān)性越強。

7.1.8斯皮爾曼(Spearman)相關(guān)系數(shù)可用于分析不服從正態(tài)分布的數(shù)據(jù)可采用斯皮爾曼相

關(guān)系數(shù)，即描述兩個變量之間的關(guān)聯(lián)程度與方向。斯皮爾曼相關(guān)主要用于解決分類變量和連

續(xù)變量相關(guān)的問題。

7.1.9加權(quán)法指相應(yīng)參數(shù)乘以權(quán)重系數(shù)的分析方法?？捎糜诜治瞿承﹨?shù)對空調(diào)開啟率的

綜合影響。例，當室內(nèi)溫度和室外溫度綜合影響人行為時，采用加權(quán)分析這兩個參數(shù)的影響

程度。

7.1.10共線性診斷是檢驗自變量間是否存在近似的線性關(guān)系，即某個自變量是否能近似

的用其他自變量的線性函數(shù)來描述。

7.1.11Kaplan-Meier生存分析用于研究單一變量對生存的影響。

7.1.12環(huán)境因素對建筑用能行為的影響的分析可按照表7.1.11選擇分析方法。

表7.1.11建筑用能行為分析方法-環(huán)境因素

分析目的分析方法

證明研究普遍性獨立樣本t檢驗

單因素分析

兩個連續(xù)變量加權(quán)分析

皮爾遜相關(guān)系數(shù)

相關(guān)性分析-環(huán)境因素

兩個及以上連續(xù)變量多因素方差分析

共線性診斷

分類變量斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)

16

連續(xù)變量

使用模式聚類分析

7.2非環(huán)境因素的影響分析

7.2.1分析非環(huán)境因素對用能行為的影響時，可考慮一天中不同時間段、工作日/周末、季

節(jié)、建筑類型、建筑高度、建筑朝向等因素。常用的方法有單因素ANOVA檢驗、獨立樣本t

檢驗。

7.2.2非環(huán)境因素的描述應(yīng)符合以下規(guī)定：

1對于一天中不同時間段的影響分析，應(yīng)將一天中的時間按照需要劃分為相同的區(qū)間，

計算在每個區(qū)間內(nèi)對應(yīng)的開窗/空調(diào)/照明/遮陽概率，描述時間對開窗行為的影響。

2對于工作日/周末的影響分析，應(yīng)通過匯總被測建筑分別在工作日和周末的日均開窗/空

調(diào)/照明/遮陽時長，對比分析出室內(nèi)人員在工作日和周末的開窗/空調(diào)/照明/遮陽行為不

同之處。

3對于不同季節(jié)的影響分析應(yīng)對比不同季節(jié)下，開窗/空調(diào)/照明/遮陽時長、日均開窗/空

調(diào)/照明/遮陽次數(shù)等參數(shù)的差別。

4對于不同建筑類型的影響分析：對比在相同因素下，不同建筑類型的開窗/空調(diào)/照明/

遮陽概率，得出其對應(yīng)的開窗行為特征，并通過對比得出幾種類型建筑的區(qū)別。

5對于建筑物高度的影響分析應(yīng)符合以下規(guī)定：

1）對于單棟建筑，應(yīng)將超高層建筑按照避難層劃分為低層、中層及高層區(qū)三部分，記

錄的數(shù)據(jù)同時按朝向劃分。記錄該建筑不同朝向、不同高度的開窗/遮陽比例。

2）對于多棟建筑，應(yīng)通過對比每棟建筑在同一時刻開窗/遮陽比例的不同，得出其不同

建筑高度的開窗/遮陽行為特征。

6對于建筑物朝向的影響分析，應(yīng)記錄一棟建筑不同朝向在相同時刻的開窗/遮陽比例，

分析其不同朝向?qū)﹂_窗/遮陽行為的影響。

7.2.3單因素ANOVA檢驗用于確定三個及其以上的數(shù)據(jù)組之間的均值是否具有統(tǒng)計差異。

7.2.4獨立樣本t檢驗的具體原理及應(yīng)用方法見7.1.4。

7.2.5非環(huán)境因素對建筑用能行為的影響的分析按照表7.2.5選擇分析方法。

表7.2.5建筑用能行為分析方法-非環(huán)境因素

分析目的分析方法

證明研究普遍性獨立樣本t檢驗

兩個分類變量獨立樣本t檢驗

相關(guān)性分析-非環(huán)境因素

兩個以上分類變量單因素ANOVA檢驗

使用模式聚類分析

7.3建筑用能行為特征分析

17

7.3.1室內(nèi)人員位移特征可使用以下指標分析，每個指標對應(yīng)的推薦用圖/表見附錄C.0.1。

1占用率/在室率（%），即人員在某時刻在室時長與總測試時長比值。

2房間人數(shù)（人），即室內(nèi)人員數(shù)量。

3工作日與周末在室比例（%），即工作日在室總時長與周末在室總時長之比。

4轉(zhuǎn)移概率（%），即人員在時刻τ處于位置i時，在時刻τ+1處于位置j的概率，亦即

人員在時刻τ從子空間i出發(fā)，下一時刻移動到子空間j的概率。

5在室/空置概率（%），即反映在一定時間下人員在室/不在室內(nèi)的可能性大小。

6占用/空置時長（h），即綜合反映建筑中在測試階段人員在室內(nèi)/房間空置的時間長度。

7人員每日活動時長（min），即在每天的活動中，第一次“到達”和最后一次“離開”

的時間的差值對應(yīng)于“每日活動”的持續(xù)時間。

8每日/每周累計在室時長（min），即在測試期間內(nèi)，人員每天/每周在室內(nèi)的總時長。

9各時刻在室時長（min），即一天24小時中，每一時刻對應(yīng)的人員在室時長。

10人員日均離開/到達房間次數(shù)（次），即房間每日已占用的活動數(shù)目與空置活動數(shù)目。

7.3.2窗戶使用行為特征可使用以下指標分析，每個指標對應(yīng)的推薦用圖/表見附錄C.0.2。

1單次開啟時長（分鐘）即某一次窗戶保持打開狀態(tài)的時長。

2每小時開啟時長（分鐘/小時）即窗戶保持開啟狀態(tài)的總小時數(shù)占總測試小時數(shù)的百分

比。

3日均開窗時長（分鐘/天）即各被測房間窗戶開啟總時長與測試天數(shù)的比值。

4總開窗時長（分鐘）即在測試期間，各被測房間的窗戶開啟總時長，通常采用柱狀圖

來表示，被測房間作為橫坐標，窗戶開啟時長作為縱坐標。

5日均開窗次數(shù)（次/天）即測試期間窗戶狀態(tài)由關(guān)閉至開啟的次數(shù)與總測試天數(shù)的比值。

6開/關(guān)窗次數(shù)（次）即將各測試因素劃分為不同的區(qū)間，在某區(qū)間內(nèi)，窗戶由關(guān)閉狀態(tài)

到打開狀態(tài)（由打開狀態(tài)到關(guān)閉狀態(tài)）的次數(shù)。

7窗戶狀態(tài)改變概率（%）即在某一時間段內(nèi)，窗戶狀態(tài)改變的次數(shù)占總次數(shù)的比值。

8開/關(guān)窗頻率（%）即在某一時間段內(nèi)的窗戶狀態(tài)由關(guān)閉到打開（由打開到關(guān)閉）這一

動作發(fā)生的次數(shù)除以總開/關(guān)窗次數(shù)。

9開窗概率/開窗頻率/開啟率（%）即將各測試因素劃分為不同的區(qū)間，在某區(qū)間內(nèi)，窗

戶處于開啟狀態(tài)的數(shù)量占窗戶狀態(tài)記錄總和的百分比即為對應(yīng)的開窗概率，通常使用

點線圖來表示，各因素劃分的區(qū)間作為橫坐標，開窗概率作為縱坐標。

10開窗比例（%）即被測建筑在某因素的影響下開啟的窗扇數(shù)占所有的窗扇數(shù)的比值。

11開關(guān)比即所收集到的各房間的數(shù)據(jù)中，每個房間窗戶打開狀態(tài)與關(guān)閉狀態(tài)的比值，理

想中的開關(guān)比的等于或接近于1，除可描述開窗特征外，還可用于對建模數(shù)據(jù)進行篩選，

按下式計算：

18

?0

?=(7.3.2)

?1

式中：?0——窗戶為“開狀態(tài)”的數(shù)據(jù)量，

?1——窗戶為“關(guān)狀態(tài)”的數(shù)據(jù)量，

?——開關(guān)比，%。

7.3.3空調(diào)使用行為特征可使用以下指標分析，每個指標對應(yīng)的推薦用圖/表見附錄C.0.3。

1逐時開啟率（%）應(yīng)符合以下規(guī)定：

1）對于單臺設(shè)備，逐時開啟率（%）為每小時運行的累積時長與一小時之比。

2）對于多臺設(shè)備，逐時開啟率（%）為每小時開啟空調(diào)器數(shù)量與空調(diào)器總樣本量之比。

2每日開啟率（%）應(yīng)符合以下規(guī)定：：

1）對于單臺設(shè)備，每日開啟率（%）為當日空調(diào)器運行的累積時長與24小時之比。

2）對于多臺設(shè)備，每日開啟率（%）為當日開啟空調(diào)器數(shù)量與空調(diào)器總樣本量之比。

3基于影響因素的開啟率（%），即在影響因素的單位范圍內(nèi)，空調(diào)器開啟時間與監(jiān)測時

間之比。影響因素指環(huán)境因素或非環(huán)境因素，其可為連續(xù)變量或分類變量。

4基于影響因素的累計開啟率（%），即在影響因素的指定范圍內(nèi)，空調(diào)器開啟率之和。

5單次運行時長（h），即空調(diào)器在每一次相鄰的開啟動作與關(guān)閉動作之間所運行的時長。

6單次運行時長t小時的占比（%），即單次運行時長t的數(shù)量與單次運行時長總樣本數(shù)

量之比。

7單次運行時長累積概率（%），即在單次運行時長的指定范圍內(nèi)，空調(diào)器開啟率之和。

8日均開啟時長（小時），即空調(diào)器在監(jiān)測時期的總運行時長與運行天數(shù)之比。

9在開啟日的運行次數(shù)（次），即若某天空調(diào)器開啟，空調(diào)器在該開啟日所運行的次數(shù)

（每一次相鄰的開啟與關(guān)閉動作記為一次運行）。

10在第ｔ時刻的開啟比例（%），即空調(diào)器在第ｔ時刻運行的累積時長與空調(diào)器在所有

時刻運行的累積時長之比。

11開啟/關(guān)閉動作發(fā)生在t時刻的占比（%），即開啟/關(guān)閉動作發(fā)生在第ｔ時刻的運行次

數(shù)與空調(diào)器總運行次數(shù)之比。

12溫度設(shè)定值（℃），即非連續(xù)性操作時設(shè)定的空調(diào)器運行溫度；連續(xù)性操作時最后設(shè)

定的空調(diào)器運行溫度。

13日均溫度設(shè)定動作頻次（次），即對空調(diào)器進行溫度設(shè)定動作的次數(shù)與運行天數(shù)之比。

14日均開啟頻次（次），即空調(diào)器在監(jiān)測時期的總開啟次數(shù)與運行天數(shù)之比。

15日均能耗（kWh/day），即空調(diào)器在監(jiān)測時期的總能耗與運行天數(shù)之比。

16整夜運行率（%），即空調(diào)器整晚運行的天數(shù)與總運行天數(shù)之比（若空調(diào)器在23時至

次日6時之間的95%時間內(nèi)處于開啟狀態(tài)，則定義為整晚運行）。

7.3.4遮陽行為特征可使用以下指標分析，每個指標對應(yīng)的推薦用圖/表見附錄C.0.4。

19

1遮陽調(diào)節(jié)概率（%），即遮陽位置被調(diào)整的次數(shù)與總實測次數(shù)之比。

2遮陽上調(diào)比例（%），即遮陽設(shè)備上調(diào)（增加開啟面積）的次數(shù)與總實測次數(shù)之比。

3遮陽下調(diào)比例（%），即遮陽設(shè)備下調(diào)（增加關(guān)閉面積）的次數(shù)與總實測次數(shù)之比。

4遮擋率（%），即遮陽設(shè)備關(guān)閉面積與總面積之比。

5日均調(diào)節(jié)次數(shù)（次），即調(diào)整遮陽設(shè)備動作的次數(shù)與監(jiān)測天數(shù)之比。

6遮陽設(shè)備使用狀態(tài)特征值Y，按下式取值：

0，遮陽設(shè)備完全打開

Y={Xi，遮陽設(shè)備關(guān)閉面積與完全關(guān)閉面積之比(7.3.4)

1，遮陽設(shè)備完全關(guān)閉

7遮陽特征值Y的比例（%），即相應(yīng)Y取值的數(shù)量與所有取值數(shù)量之比。

7.3.5室內(nèi)照明行為特征可使用以下指標分析，每個指標對應(yīng)的推薦用圖/表見附錄C.0.5。

1累計開燈時長（h），即測試（計算）期間燈具開啟的總時長。

2累計開燈次數(shù)（h），即測試（計算）期間燈具開啟的總次數(shù)。

3單次開燈時長（h），即每次開燈之后（直至關(guān)閉）燈具所開啟的時長。

4單次關(guān)燈時長（h），即每次關(guān)燈之后（直至打開）燈具所關(guān)閉的時長。

5每次開燈最大時長（h），即每次開燈之后（直至關(guān)閉）燈具所開啟的最大時長。

6每次開燈最短時長（h），即每次開燈之后（直至關(guān)閉）燈具所開啟的最短時長。

7開燈照度閾值（lux），即當室內(nèi)照度高于一定水平后，開燈動作發(fā)生的概率恒為0，

則稱該照度水平為開燈照度閾值。

8平均開燈時數(shù)（h），即測試（計算）期間燈具開啟的平均時數(shù)。

9最低開燈照度（lux），即室內(nèi)要求達到的最低照度水平。

10關(guān)燈延遲時間（h），即人員離開到燈關(guān)閉所延遲的時間。

11開（關(guān)）燈概率（%），即反映在一定條件下開（關(guān)）燈動作發(fā)生的可能性大小。

12平均每日人員在室時間（h），即測試（計算）期間人員在室的平均時長。

13平均每日照明使用時間（h），即測試（計算）期間室內(nèi)照明的平均時長。

14照明開啟比率（%），即在某一時間段，開啟的燈具數(shù)占燈具總數(shù)的百分比。

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附錄A適用于隱私要求較高的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集設(shè)備

設(shè)備名稱精度范圍使用介紹

可長時間持續(xù)監(jiān)測人員身體活動情

三軸加速器±1.0g~±5.0g況，其體積小、重量輕、功耗低、成

本低，非常適合應(yīng)用于收集人員信息

對于用戶的活動范圍可以實現(xiàn)全方

無線路由器位覆蓋，無需佩戴任何設(shè)備，不侵犯

用戶個人隱私

易于佩戴，實時監(jiān)控人員心率、代謝

智能手環(huán)率等生理參數(shù)，配有三軸加速劑、陀

螺測試儀、GPS等裝置

人數(shù)檢測準確率：

98.12%Kinect攝像機與計算機中SDK和API

KinectDK深度相機

姿態(tài)檢測準確率：相結(jié)合可實現(xiàn)人員檢測。

83%

安裝相機對應(yīng)的計