1数据挖掘的定义

所谓的数据挖掘是从大量数据中搜索和提取有价值的信息的过程。数据挖掘技术包括统计数学、数据可视化、机械学习和人类智能等多门学科。利用数据挖掘技术，可以有效地集中数据，计算和分析不同数据之间的相似性，明确施工环境的影响因素和内部机制。有效确定各种影响因素的影响。(2)强调未来数据或缺失数据的科学预测(3)数据的有效分类，不同类型的不同或相同类型的共同属性，有助于建筑物的运行和节能调整。设计④可以找到数据之间的关联性，可以找到HVAC系统的各种参数，如压力、回风量、室内外温度和湿度之间的关联度，可以决定操作规则。详细的熟练程度可以为HVAC系统控制测量提供可靠的基础。

2HVAC数据挖掘技术应用现状

2.1迈HVAC控制系统故障检测与诊断

耗电量较为耗时，该方法对其应用有一定的限定。在HVAC系统中检测和诊断故障的过程中，使用数据挖掘技术分别挖掘和记录HVAC系统中正常和运行中故障过程的传感器数据，并记录空调系统的运行状况数据。它将完成。通过建立相应的数学模型来实时在线检测HVAC故障，确定HVAC运行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，有效提高工作效率。

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。储冰空调系统具有结构热特性、室内设计温度、室外温度和湿度等多种影响因素。预测冰箱空调负荷需要收集相关数据，选择合理的模型，进行专业的训练。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，合理分配所需的冷冻量到冰箱和冰箱。在电费谷中，我们提前管理冰箱，在电费高峰期制定有效的运营措施。冷冻已经优化，可以有效地减少冰量。有效预测和控制冷冻空调的负荷，有效降低设备运行成本，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HVAC的相关技术知识。作为数据挖掘专家，您必须能够使用计算机编程工具。有效地组织和分析数据，以便您能够训练模型。但我国目前在数据挖掘方面的人才较少，这严重影响了我国HVAC行业大数据的进一步发展。

3.2少数据获取渠道

建立健康的楼宇自动化系统的建筑物并不多。大部分建筑物没有全面的监控数据。存储位置相对封闭独立。同时，由于没有建立数据共享机制，因此数据获取通道较少。无法完成记录，严重浪费数据，没有充分利用数据，只能反映楼宇自动化系统的运行状态。

3.3数据挖掘的弱概念

近年来，数据挖掘技术是一项新技术，需要来自许多不同学科的知识。考虑到不同数据之间的相互联系，规律和价值，HVAC行业并不十分了解它们，数据挖掘的概念薄弱，对HVAC行业数据挖掘技术的快速发展产生了重大影响。给

3.4技术约束

面对所有影响因素，当今的现有模型和技术并非都能够适应。除了对建设环境的特定影响外，各种影响因素也相互影响，难以分析。非常昂贵，很难有效掌握存在的各种法律。同时，用户在使用现有技术时会有一定的不便，必须实施一次性软件包才能为用户提供比较简单的界面。

3.5成本约束

收集与建筑物相关数据的过程，除了需要相应的设备配置外，还需要有效地开发出比较健全的建筑系统，并且需要指派专家进行相关操作。毕竟这个项目的投资成本大幅度增加。

4 HVAC应用数据挖掘技术的实施措施

4.1高效提供相应的数据挖掘技术课程

目前，我国大多数高校开设的暖通空调课程主要侧重于流体力学，工程热力学，传热等相关专业理论知识课程。在高效工程机械自动控制原理课程中，主要机械和设备的自动控制不能解释分析和处理大量数据的需要。因此，暖通空调专业的学生需要开设与数据挖掘技术相关的课程，以培训更专业的数据分析技术的人才来满足社会发展的需求。

4.2政府部门提供相应的政策支持

作为政府部门，需要制定相应的支持政策，提供一定的财政支持，建立建筑能源消耗监测系统，规范数据记录的格式。另外，通过建立与暖通空调行业大数据相关的公共数据库，积极鼓励科研机构和公司分享非机密数据，提高数据信息的透明度，这是很多研究人员的研究。需要方便和减少数据收集的难度。

4.3深化数据挖掘概念

在当今时代，到处都有大量的数据信息，只有使用它，才能评价和挖掘数据的潜在价值。暖通空调行业需要深化数据挖掘的概念，有效转变自身的思维方式，深刻理解数据挖掘技术的特征，有效地发现不同数据之间的内部联系，以提高工作效率。