1. 本选题研究的目的及意义
随着我国工业化和城镇化进程的加速推进，建筑行业规模不断扩大，但同时也带来了能源消耗剧增和环境污染问题。
建造车间作为建筑工业化发展的重要生产基地，其能耗水平直接影响着建筑行业的整体能耗及可持续发展能力。
因此，开展建造车间智能能耗管理研究，对于降低建筑行业能耗、促进绿色建造具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，国内外学者在建造车间能耗管理方面开展了大量研究，取得了一定的成果，但仍存在一些不足。
1. 国内研究现状
国内学者在建造车间能耗管理领域的研究主要集中在以下几个方面：
1.能耗现状调查与分析:多数研究集中于对建造车间能耗现状进行调查分析，识别高耗能环节和设备[1]。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将以数据驱动为核心，针对建造车间能耗管理问题，开展以下几方面研究：
1.建造车间能耗特征分析:-深入分析建造车间生产流程及设备构成，梳理主要能耗环节和设备。
-收集并预处理建造车间历史能耗数据，包括电力、水、燃气等。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与定性分析相结合、理论研究与案例分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与现状分析:通过查阅国内外相关文献，了解建造车间能耗管理领域的研究现状、发展趋势和关键技术，分析现有研究方法的优势和不足，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.数据采集与处理:收集目标建造车间的历史能耗数据、生产数据、设备运行数据等，并对数据进行清洗、去噪、插补等预处理，构建完整、准确、可靠的数据库，为后续分析和建模提供数据支撑。
3.能耗特征分析与预测模型构建:采用统计分析、数据挖掘等方法，对建造车间能耗数据进行深入分析，识别高耗能环节和关键影响因素。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.数据驱动的建造车间能耗精细化分析:突破传统依靠经验和人工统计的分析方法，利用数据挖掘技术对建造车间多源异构数据进行深度挖掘和分析，识别高耗能环节、设备和关键影响因素，为制定精准化节能策略提供依据。
2.基于多源数据的建造车间能耗预测模型:区别于传统的单一数据源预测模型，本研究将综合考虑历史能耗数据、气象数据、生产计划等多源数据，构建高精度的能耗预测模型，提高预测结果的准确性和可靠性，为能耗调度和优化提供更精准的决策支持。
3.考虑多目标协同优化的智能能耗调度策略:不同于传统的单目标优化方法，本研究将构建考虑生产效率和能源效率的多目标优化模型，并设计有效的求解算法，制定满足多目标约束的智能能耗调度策略，实现建造车间生产效率和能源效率的协同优化，最大限度地提高企业的综合效益。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 周艳红,王立,李星.数据驱动的车间能源效率提升方法综述[J].计算机集成制造系统,2022,28(12):3309-3321.
[2] 齐二石,周文举,陶飞,等.面向智能工厂的能源管理系统架构与关键技术[J].机械工程学报,2020,56(17):218-231.
[3] 王东,王时龙,张映锋,等.基于CPS的离散型制造车间能耗预测方法[J].计算机集成制造系统,2021,27(02):363-373.
