| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1. 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外能耗监控系统发展现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内能耗监控系统发展现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 物联网技术发展现状 | 第13-14页 |
| 1.3 物联网技术应用于建筑能耗监控系统的必要性 | 第14页 |
| 1.4 研究内容及论文结构 | 第14-16页 |
| 2. 公共建筑能耗监控系统相关技术概述 | 第16-26页 |
| 2.1 感知层相关技术 | 第16-18页 |
| 2.1.1 串行通信接口技术 | 第16-17页 |
| 2.1.2 LonWorks总线技术 | 第17-18页 |
| 2.1.3 传感器技术 | 第18页 |
| 2.2 网络层相关技术 | 第18-22页 |
| 2.2.1 ZigBee技术 | 第19-21页 |
| 2.2.2 GPRS技术 | 第21-22页 |
| 2.2.3 Wi-Fi技术 | 第22页 |
| 2.2.4 以太网技术 | 第22页 |
| 2.3 应用层相关技术 | 第22-24页 |
| 2.3.1 云计算技术 | 第23页 |
| 2.3.2 IPv6技术 | 第23-24页 |
| 2.3.3 M2M技术 | 第24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-26页 |
| 3. 公共建筑能耗监控系统总体方案设计 | 第26-38页 |
| 3.1 各同类建筑能耗监控系统拓扑结构对比 | 第26-27页 |
| 3.2 建筑能耗监控系统优化策略分析 | 第27-29页 |
| 3.3 能耗数据采集子系统设计 | 第29-33页 |
| 3.3.1 建筑能耗分项计量 | 第29-31页 |
| 3.3.2 运行环境参数的采集 | 第31页 |
| 3.3.3 能耗采集方式及设备选择 | 第31-32页 |
| 3.3.4 基于ZigBee技术的能耗数据采集系统 | 第32-33页 |
| 3.4 能耗数据传输子系统设计 | 第33-34页 |
| 3.5 能耗数据存储子系统 | 第34-36页 |
| 3.6 用能信息发布子系统 | 第36页 |
| 3.7 本章小结 | 第36-38页 |
| 4. 公共建筑能耗监控系统关键设备软硬件设计 | 第38-52页 |
| 4.1 CC2530芯片简介 | 第38-40页 |
| 4.2 智能终端采集节点设计 | 第40-44页 |
| 4.2.1 智能终端采集节点硬件设计 | 第40-43页 |
| 4.2.2 智能终端采集节点软件设计 | 第43-44页 |
| 4.3 ZIGBEE/以太网网关设计 | 第44-48页 |
| 4.3.1 ZigBee/以太网网关硬件设计 | 第44-47页 |
| 4.3.2 ZigBee/以太网网关软件设计 | 第47-48页 |
| 4.4 实验室仿真 | 第48-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 5. 公共建筑能耗预测研究 | 第52-62页 |
| 5.1 预测常用方法 | 第52-56页 |
| 5.1.1 经验预测法 | 第52页 |
| 5.1.2 传统预测法 | 第52-53页 |
| 5.1.3 现代预测法 | 第53-56页 |
| 5.2 公共建筑能耗特性分析 | 第56页 |
| 5.3 基于GM-BP神经网络模型的能耗预测 | 第56-61页 |
| 5.3.1 建立GM-BP神经网络预测模型 | 第56-58页 |
| 5.3.2 模型实例分析 | 第58-61页 |
| 5.4 能耗预测的节能意义 | 第61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 6. 公共建筑能耗监控系统监控界面设计 | 第62-72页 |
| 6.1 系统的功能需求分析 | 第62-64页 |
| 6.2 开发工具的选择 | 第64-65页 |
| 6.3 监控系统与数据库的连接 | 第65-66页 |
| 6.4 系统界面设计 | 第66-71页 |
| 6.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 7. 总结与展望 | 第72-74页 |
| 7.1 总结 | 第72页 |
| 7.2 展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录 | 第78-80页 |
| 1. 图表索引 | 第78-80页 |
| 硕士阶段发表论文及参与项目情况 | 第80-82页 |
| 1. 硕士阶段发表论文 | 第80页 |
| 2. 硕士阶段参与项目 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82页 |