能耗

引言在我国的建筑能耗中，建筑能耗是占比非常大的一部分。随着“零能耗建筑”的提出，对建筑的节能设计显得尤为重要。然而，零能耗设计仅在理论上可行，完全零能耗将会导致建筑成本的大幅提高[1-3]。目前，“近零能耗建筑”被广泛认可。由于我国的气候特征、居民生活习惯的不同，发达国家的相关指标体系不适用于我国。因此，近零能耗建筑要根据我国的气候特征和实际条件，通过对建筑能耗的控制，使建筑能耗消耗量尽可能地降低，使居民在所处环境舒适的前提下，建筑能耗也能降到最低。近零能

大，所产生的系统能耗也随之增多，如何针对大中型信息系统的海量能耗数据进行精准有效测算和管理，也逐渐成为能耗管理领域面临的新课题。基于大数据技术设计一种针对海量能耗信息的管理系统，能够有效地解决上述问题，其设计的核心思想为：借助大数据技术构建海量能耗信息数据的多层次分布式采集、分析和管理平台，实现对能耗数据的精准采集、分析和有效管理，全面均衡高效地管理海量能耗数据，为能量信息的科学使用提供依据，本系统的设计正是基于上述需求。1.2 系统整体架构本系统采用B/

速增长[1].高能耗主要来源于处理器层次和数据中心层次的能耗.因此迫切需要探讨能耗和资源利用率的关系，以寻找一个最佳的资源利用率来降低能耗.1 相关工作CPU利用率越高，能耗越高.系统能效是单位时间内的运算量与能耗的比值.因此，探索CPU利用率的最佳点来最大化能效是研究热点.宋杰等[2]提出了一种通过CPU利用率和频率计算能效的方法，得出了当CPU利用率达到100%时能效达到最大值的结论；肖丁等[3]提出了一种基于分段式CPU利用率的能耗模型，将CPU能耗

因素的影响，使得能耗（能源消耗）大数据具有多源、多模态的动态性和不确定性。如果把影响设备的用能因素看作能耗因子（能耗属性）α，那么设备的用能过程就可抽象为能耗因子α通过迁移 f作用于用能系统A的过程，或者是能耗因子α对用能系统A的 f-属性入侵。显然，工业用能系统的能耗动态变化规律与能耗因子之间存在着某种关系，人们希望通过这个关系掌握工业用能系统的能耗与能耗因子之间的动态规律，为企业能源管理提供决策依据和技术支持。设 U={u1(x),u2(x),…,un

额完成2016年能耗强度及总量目标2016年，经全区上下共同努力，黄浦区能耗强度及总量实现“双控”，其中单位增加值能耗下降3.87%，超额完成市下达的单位增加值能耗下降3%以上的目标，单位增加值能耗继续处于全市最低水平之一；能源消费总量126.55万t标准煤，同比增长1.67%，超额完成市下达的能耗年度增长控制在4%以内的目标，全区能源消费总量得到有效控制。（区发改委）

黄浦区单位增加值能耗同比下降4.89%，能耗总量64.03万t标准煤，同比下降0.31%，超进度完成市下达的年度节能目标，能耗强度及总量实现“双控”（上海市下达指标为单位增加值能耗同比下降2.5%以上，能耗总量同比增长3%以内）。（区发改委）

5%，万元GDP能耗同比下降4.41%，在经济保持较快增长的同时，实现能源使用效率进一步提高。前三季度，第二产业万元增加值能耗同比下降4.47%，其中工业同比下降5.07%，是拉动全市万元GDP能耗下降的主要因素。有14个区县万元GDP能耗下降率完成了进度目标，其中10个区县万元GDP能耗下降率超出全市平均水平。武清区、津南区万元GDP能耗下降率分别为5.53%、5.46%，位居全市前列。