本发明属于能效监测，更具体地说，是涉及基于电耗数据的建筑空调能效诊断方法及系统。
背景技术：
1、能源问题一直以来都是社会发展的重要问题，随着世界飞速发展，能源消耗量越来越大，能源问题越来越严峻，随着人们生活水平越来越高，人们对室内环境热舒适要求不断提高，导致建筑的能耗问题越来越明显。据统计建筑能耗占全国总能耗比例逐年提升，无论是居住建筑，商业建筑还是办公建筑，其空调能耗也在不断提高，对于空调系统能耗，许多学者对已经安装的大型公共建筑能耗现状进行了测试分析，发现既有建筑空调系统运行能耗普遍偏高，造成系统能源浪费现象。因此，公共建筑空调系统的节能潜力还存在很大的空间，必须重视空调系统的节能工作。
2、现有技术中存在基于电耗数据的建筑空调能效诊断的方案，例如，中国发明专利（cn115754513a）公开了一种基于电耗数据的建筑空调能效诊断系统，包括：在建筑内选定检测区域，启动检测区域内的空调系统。测量出在特定时间段内，检测区域内各物体热量的变化情况以及检测区域与外部之间热量交换的情况；确定出空调系统中各部件的能量损耗值。将检测区域内热量变化总值以及能量损耗值相加，将相加的结果与输入空调系统的电能进行比较，判断出空调系统的能效水平，上述能效诊断实际上是一种较为粗犷的诊断方法，导致诊断准确度不高。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于电耗数据的建筑空调能效诊断方法及系统，用于提高建筑空调能效诊断的准确度。
2、为解决上述技术问题，本发明具体提供下述技术方案：基于电耗数据的建筑空调能效诊断方法，具体包括步骤：
3、s1：获取所述建筑空调的电耗数据；
4、s2：对所述电耗数据进行数据预处理操作；
5、s3：将经过所述s2预处理的电耗数据输入至第一能效诊断模型，得到所述建筑空调的各个系统的初步能效；
6、s4：获取所述建筑空调的各个系统的能效权重；
7、所述s4具体为：
8、s4.1：获取用于能效权重计算的数据；
9、s4.2：建立能效权重计算模型；
10、s4.3：通过所述能效权重计算模型计算空调各系统的能效权重计算分数；
11、s4.4：根据所述能效权重计算分数计算各个系统的能效权重；
12、s5：根据所述能效权重以及所述建筑空调的各个系统的初步能效计算所述建筑空调的能效。
13、优选地，所述s1中，获取所述建筑空调的电耗数据包括：冷却水系统电耗数据、冷水机组系统电耗数据、冷冻水系统电耗数据。
14、优选地，所述电耗数据为冷却水系统、冷水机组系统和冷冻水系统过去一年的电耗数据；其中，每个系统每天记录15个点的电耗数据，分别于每天早7点至晚上9点的每小时记录一次。
15、优选地，所述s2中，所述预处理操作包括数据清洗、数据补足、数据归一化。
16、优选地，采用离近点处的线性趋势填充法对所述缺失值进行填充。
17、优选地，采用最大-最小归一化对所述电耗数据进行数据归一化预处理。
18、优选地，所述最大-最小归一化的公式为：
19、；
20、其中，为归一化后的第i个数据，xi为归一化前的第i个数据，xmin为该数据中的最小值，xmax为该数据中的最大值。
21、优选地，所述第一能效诊断模型包括：冷却水系统能效诊断模型，冷水机组系统能效诊断模型和冷冻水系统能效诊断模型。
22、优选地，所述s4.2中，所述能效权重计算模型包括冷却水系统能效权重计算模型、冷水机组系统能效权重计算模型和冷冻水系统能效权重计算模型。
23、根据本发明的另一方面，提供一种基于电耗数据的建筑空调能效诊断系统，所述系统采用上述的一种基于电耗数据的建筑空调能效诊断方法，所述系统还包括：
24、数据获取模块，用于获取所述建筑空调的电耗数据；
25、数据预处理模块，用于对所述电耗数据进行数据预处理操作；
26、第一能效诊断模型，用于将经过所述数据预处理模块预处理的电耗数据输入至第一能效诊断模型，得到所述建筑空调的各个系统的初步能效；
27、能效权重获取模块，用于获取所述建筑空调的各个系统的能效权重；
28、建筑空调能效诊断模块，用于根据所述能效权重以及所述建筑空调的各个系统的初步能效计算所述建筑空调的能效。
29、本发明与现有技术相比较具有如下有益效果：
30、本发明首先对空调系统的各个系统分别计算能效，然后根据空调系统的运行工况计算各个系统的能效权重；然后通过计算得到空调系统的能效权重；提高了能效诊断的准确性；
31、同时，通过考虑反应各个系统运行工况的各个系统在短时期内的平均功率，即运行工况不同从而影响到各个能效权重不同，这样进一步提高了空调系统能效诊断的准确性。
1.一种基于电耗数据的建筑空调能效诊断方法，其特征在于，具体包括步骤：
2.根据权利要求1所述的基于电耗数据的建筑空调能效诊断方法，其特征在于，所述s1中，获取所述建筑空调的电耗数据包括：冷却水系统电耗数据、冷水机组系统电耗数据、冷冻水系统电耗数据。
3.根据权利要求2所述的基于电耗数据的建筑空调能效诊断方法，其特征在于，所述电耗数据为冷却水系统、冷水机组系统和冷冻水系统过去一年的电耗数据；其中，每个系统每天记录15个时间点的电耗数据，分别于每天早7点至晚上9点的每小时记录一次。
4.根据权利要求1所述的基于电耗数据的建筑空调能效诊断方法，其特征在于，所述s2中，所述预处理操作包括数据清洗、数据补足、数据归一化。
5.根据权利要求4所述的基于电耗数据的建筑空调能效诊断方法，其特征在于，采用离近点处的线性趋势填充法对缺失值进行填充。
6.根据权利要求4所述的基于电耗数据的建筑空调能效诊断方法，其特征在于，采用最大-最小归一化对所述电耗数据进行数据归一化预处理。
7.根据权利要求6所述的基于电耗数据的建筑空调能效诊断方法，其特征在于，所述最大-最小归一化的公式为：
8.根据权利要求1所述的基于电耗数据的建筑空调能效诊断方法，其特征在于，所述第一能效诊断模型包括：冷却水系统能效诊断模型，冷水机组系统能效诊断模型和冷冻水系统能效诊断模型。
9.根据权利要求1所述的基于电耗数据的建筑空调能效诊断方法，其特征在于，所述s4.2中，所述能效权重计算模型包括冷却水系统能效权重计算模型、冷水机组系统能效权重计算模型和冷冻水系统能效权重计算模型。
10.一种基于电耗数据的建筑空调能效诊断系统，其特征在于，所述系统采用权利要求1-9任一项所述的一种基于电耗数据的建筑空调能效诊断方法，所述系统还包括：
