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上海民用建筑能耗统计报告.doc

上海民用建筑能耗统计报告

edwardchu
2012-06-25 0人阅读 举报 0 0 暂无简介

简介:本文档为《上海民用建筑能耗统计报告doc》,可适用于经济金融领域

上海市民用建筑能耗调查统计~年度工作报告上海市城乡建设和交通委员会年月一、工作基本情况样本情况·年新增大型公共建筑有效样本量栋。·本次统计房地资源局信息中心共提供年度竣工的大型公共建筑共栋附加年新增未匹配到能耗信息的栋建筑合计栋。经本市电力、燃气部门根据建筑地址匹配到其中栋建筑的能耗数据。为保证大型公共建筑样本数据的有效性当年统计样本量中未匹配到能耗信息的建筑将不统计在样本范围内。本次大型公共建筑的统计样本量在去年栋的基础上增加栋。度大型公共建筑上报样本量应计栋。具体见下表:年度大型公共建筑样本情况汇总表单位:(栋)建筑类型样本量年新增样本量合计样本大型公共建筑·政府办公建筑的样本量在原来栋的基础上保持不变。·根据能耗统计报表制度年度能耗统计工作为年报不包括中小型公共建筑和居住建筑能耗统计情况。统计量汇总历年数据统计量汇总表(单位:栋)类型年年年年样本量抽样样本量抽样样本量抽样样本量抽样大型公共建筑政府办公楼中小型公共建筑居住建筑共计注:按住建部要求年度小于平米的政府办公楼不作为统计对象年度能耗统计不包含中小型公建和居住建筑大型公共建筑按建筑功能面积占比建筑类型建筑面积(万平方米)占总面积百分比总能耗(吨标煤)占总能耗百分比办公建筑商场建筑宾馆饭店建筑综合建筑其他建筑合计  图年度大型公共建筑按建筑功能统计量分布图能耗汇总建筑类型电量单位面积能耗(kwhm)年年年年大型公共建筑政府办公建筑中小型公共建筑居住建筑二、工作的方式和做法统计内容城镇民用建筑在使用过程中的各种能源消耗量。包括:电、煤、天然气、液化石油气、人工煤气、集中供热耗热量、集中供冷耗冷量、其他能源、太阳能热水系统集热器面积、太阳能光伏发电系统等。统计对象对政府办公建筑和大型公共建筑的基本信息和能耗统计采取全面调查方式对每一栋政府办公建筑和大型公共建筑建立“民用建筑能耗统计台帐”。对居住建筑、中小型公共建筑(不含政府办公建筑)、以及为民用建筑提供集中供热(冷)的锅炉(机)房(制冷站)采取抽样调查方式并对调查对象建立相应的台帐。数据采集范围对政府办公建筑和大型公共建筑的基本信息和能耗统计采取全面调查方式。数据主要来源制度的建设开创了上海市民用建筑能耗统计与其它城市不同的工作模式使能耗统计的权威性、准确性处于较高的水平。其中数据主要来源如下:、房屋样本基本信息主要由本市房地局信息中心提供。、政府办公建筑基本信息主要由本市房地局提供本市机关事务管理部门复核。、房屋电力数据由本市电力管理部门采集并提供。、房屋燃气数据由本市燃气管理部门采集并提供。、可再生能源能源数据主要由可再生能源项目备案管理部门采集统计。建立上海市民用建筑能耗统计信息系统建立一个上海市民用建筑能耗统计信息系统无疑是本项目的重要一环。海量的数据大量的计算没有一个信息系统来处理是不可能完成的。而且信息系统的建设也为规划上海市的建筑节能发展为上海市制定科学准确的节能政策奠定了基础。(见图能耗统计信息系统主要界面)主要数据首先必须建立基础数据数据库。基础数据包括详细名称、详细地址、竣工时间、建筑类型、建筑功能、建筑层数、建筑面积、供热方式、供冷方式等。基础数据还包括所属街道(镇)行政区代码、档案代码(每栋建筑所赋予的唯一编码)等。城镇民用建筑基本信息基层表(建节能基表)”详细描述了以上数据项。第二类数据是能耗数据上海主要是电、煤、天然气、液化石油气、人工煤气等能耗数据。图能耗统计信息系统主要界面数据接口数据接口包括基础数据的接口主要面向房地局的房屋基础数据。第二类是能耗数据接口面向供电局、燃气公司等数据。第三类面向住建部完成数据的上传住建部功能。数据处理数据处理包括主要包括以下部分:数据手工输入功能。数据从表具自动汇总至楼宇的功能:一个楼宇可能有几个甚至更多的表具系统能自动进行汇总。数据拆分功能:有时几个楼宇会共用一个或几个表具系统根据各楼宇面积自动分拆能耗。数据甄别功能:由于数据来源于各个系统因此会产生一些不匹配的数据造成数据错误。系统能自动甄别该类数据然后通过调研纠正错误。报表生成功能。能耗统计主要报表表号表名基层报表建节能基表城镇民用建筑基本信息统计基层表建节能基表城镇民用建筑能耗信息统计基层表建节能基表新建建筑节能信息统计基层表建节能基表城镇既有建筑节能改造信息统计基层表建节能基表城镇可再生能源建筑规模化应用信息统计基层表综合报表建节能综表城镇民用建筑基本信息统计分类综合表建节能综表城镇民用建筑能耗信息统计综合表建节能综表城镇国家机关办公建筑能耗信息统计综合表建节能综表城镇大型公共建筑能耗信息统计分类综合表建节能综表城镇中小型公共建筑能耗信息统计分类综合表建节能综表城镇居住建筑能耗信息统计分类综合表台帐建能耗台城镇民用建筑能耗统计台帐统计分析功能:包括数理统计分析及各类曲线、图表的自动生成。成为能源监测信息平台的基础之一年下半年上海市被住建部正式列为国家机关办公建筑和大型公共建筑能耗监测第三批试点城市。随即上海市开展了能源监测信息平台的建设工作。上海市能源监测信息平台不仅仅局限于建筑能耗分项计量的监测功能从策划建设开始就制定了建设一个上海市建筑节能领域的综合信息集成平台的目标定位。因此民用建筑能耗统计就成为该平台的基础之一。为上海市建设交通委在建筑节能领域中服务、管理、统计、分析、决策的提供重要支持。图能源监测信息平台中能耗统计的部分界面三、工作的保障情况指导思想受上海市建设交通委委托上海市建科院承担了本市民用建筑能耗统计工作。建筑用能是能源消耗的主要组成部分同时建筑节能也是节约能源的重要领域因此能耗统计工作被视为上海市加快建筑节能工作的契机。通过能耗统计项目的实施为上海市建筑能耗建立大量的数据从而为全面规划上海市的建筑节能发展为上海市制定科学准确的建筑节能政策奠定基础。在这样的指导思想下为上海市能耗统计建立长效机制健全制度建设建立能耗统计信息平台就是首要考虑的问题。制度建设年月日建管办召开由建管办、房地局、燃气集团、供电局、统计局、经委、教委、旅委等单位参加的“能耗统计、能效公示会议”会议介绍了能耗统计的方案并动员相关专业部门协助统计工作。年月日上海市建筑节能办依据月日“能耗统计、能效公示会议”的精神向各有关单位发了“关于落实建设部、财政部实施建筑能耗公示和统计报表制度的通知”(沪建节办()号)。年月日建管办正式向建设部科技司上报“关于报送《上海市民用建筑能耗数据采集系统实施方案》的报告”(沪建建管()号)。年月日上海市建设交通委、上海市机关事务管理局、上海市统计局等家委办局联合印发了《关于进一步加强本市民用建筑能耗统计调查工作的通知》(沪建交联〔〕号)。民用建筑能耗统计文件汇总表序号发布单位文号文件名称发布时间上海市建筑节能办公室沪建节办()号关于落实建设部、财政部实施建筑能耗公示和统计报表制度的通知年月日上海市建筑业管理办公室沪建建管()号关于报送《上海市民用建筑能耗数据采集系统实施方案》的报告年月日上海市建设和交通委员会办公室关于提请协办建设部民用建筑能耗调查统计工作与公示的函年月日上海市建设和交通委员会、上海市人民政府机关事务管理沪建交联号关于报送政府机构办公建筑基本信息调查统计表的通知年月日上海市建设和交通委员会上海市建设和交通委员会关于报送《上海市城镇民用建筑能耗统计报表》的函年月日上海市建设和交通委员会沪建交号上海市建设和交通委员会关于表彰上海市民用建筑能耗统计调查工作先进集体和先进个人的决定年月日上海市建筑业管理办公室关于委托开展本市国家机关办公建筑和大型公共建筑能耗调查统计核查工作的通知年月日上海市建筑业管理办公室沪建建管号关于报送民用建筑可再生能耗统计报表的通知年月日上海市建筑业管理办公室关于报送“上海市民用建筑能耗统计调查先进个人推荐表”的通知年月日上海市建设和交通委员会、上海市统计局、上海市经济委员会、上海市房屋土地资源管理局、上海市人民政府机关事务管理局沪建交联号关于进一步加强本市民用建筑能耗统计调查工作的通知年月日以上文件的发布特别是号文的发布确立了上海市民用建筑能耗统计调查制度和工作格局充分利用本市房屋、电力和燃气等社会信息公共资源建立一个数据传输平台形成一个资源整合、操作便捷、统一管理、数据共享的民用建筑房屋基础数据和能耗基础数据的网络传输基本模式。四、数据审核与分析鉴于民用建筑能耗统计样本量大简单的算术平均不能反映真正的能耗情况。因此年我们和上海财经大学应用统计研究中心合作对年度至年度大型公建和政府办公楼的能耗数据进行了数理分析。建筑能耗数据的插补数据插补的目的是通过数据的插补更好更全面的利用已有数据的信息以期准确描述建筑的能耗特征。通过数据试算我们采用热卡插补法(HotDecking)。热卡插补是指进行插补的数据来自于同一次调查。对于一个包含缺失值的变量热卡填充法在数据库中找到一个与它最相似的对象然后用这个相似对象的值来进行填充。热卡填充法是最流行的插补方法之一我们在此采用的是分层热卡插补如果调查中有辅助信息X可以利用就可以用辅助信息进行分层通过分层使层内个单元就有更多的同质性然后在层内进行热卡插补。第一步:全部数据的小数值归零。鉴于有的建筑数据会出现波动剧烈的情况即同一个建筑的数据值相差巨大。若不修正一定会被判定为异常值。故首先应把其中的小数值归零然后重新进行插补。也就是说首先分别对每个建筑的数据(横向每行)进行小数值的判断对被判定为小数值的数据用零进行替换。注意:此步面向全体数据无能耗类型的区分。判定小数值的准则:<%则该月数据被判定为小数值。第二步:数据的初步删节、电力数据的删节()若一建筑电力数据全为(即一行数据全为)则把这一建筑从列表中删除。因为对这类数据只能采用分层均值法由临近面积的建筑的数据进行插补若采用此方法对能耗分析不能提供更多有用信息。()对于电力数据数据不足一整年即连续数据不足个月则把这一建筑从列表总删除。因为电力数据具有季节特征数据不足一整年数据量太少数据缺少某月份的季节特征形不成完整的有效信息。、天然气和煤气数据的删节()若一建筑天然气或煤气数据全为(即一行数据全为)则把这一建筑从列表中删除。因为对这类数据只能采用分层均值法由临近面积的建筑的数据进行插补若采用此方法对能耗分析不能提供更多有用信息。()对于燃气数据若一建筑燃气数据不足半年即连续数据不足个月则把这一建筑从列表总删除。因为天然气和煤气数据相对较少应谨慎删除。且连续使用半年以上才可以较全面显示建筑的燃气能耗。第三步:数据的插补、电力数据的插补()由于电力数据有明显的季节特征故采用同月份均值插补。即用其他年份同月份数据的平均值去插补缺失的同月份的电力数据。例如:若已知年月份和年月份的电力数据插补年月份的电力数据插补公式为:若已知年月份的电力数据插补年月份的电力数据和年月份的电力数据插补公式为:、天然气和煤气数据的插补()对于天然气和煤气缺失数据均用已知月份数据的平均值进行插补。第四步:数据的进一步删节删除年平均电耗高于千瓦时平方米低于千瓦时平方米的建筑建筑能耗不合理数据的剔除第一步:数据的预处理、能耗转换这一过程的目的是把所有的数据转换为统一标准的能耗值。转换标准见下表: 能源种类折合标煤系数电kgcekW•h燃气天然气kgcem人工煤气kgcem、数据的初始化这一过程的目的是得到每个建筑的单位面积能耗值。无论是仅电数据表还是电气数据表都用一样的公式进行转换。即如下公式所示:、数据的分类和强影响点的删除()数据的分类对于统一能耗数据、按以下分类标志进行分类:政府办公建筑、商场建筑、宾馆饭店建筑、非政府办公建筑和其他建筑。()强影响点的删除在剔除异常值之前通常为了避免强影响点数据对统计分析的巨大影响我们需要对强影响点数据进行删除。根据对数据的统计分析我们发现℅以上的建筑的单位面积能耗月平均值在~之间。我们对强影响点定义如下:若建筑的单位面积能耗月平均值大于则该建筑的能耗数据被认定为强影响点。计算方法:若建筑单位面积能耗月平均值>,则该建筑能耗数据被认定为强影响点予以删除。第二步:异常值的剔除对于异常值的剔除主要有两类方法:单变量的异常值检验和多变量的异常值检验。单变量异常值检验的过程是从单个变量出发检验异常值结合本项目的数据情况具体来说就是以每一列数据为一个变量运用在单变量异常值检验中介绍的某个适合的方法进行检验挑选出此变量中的异常值。一共有列数据就有个变量。对每个变量进行单变量异常值检验。在结束上述过程后然后考察每个建筑的具体情况也就是横着看每一行数据的情况如果某建筑的能耗数据中被判定为异常值的数据个数超过事先设定的标准则该建筑的能耗数据就被认定为异常值将该建筑的所有数据予以剔除。用单变量异常值检验剔除异常值优点是方法较简单易于操作适合变量较少的情况。缺点是把整体数据拆成一个一个的部分进行研究会造成信息丢失(如丢失了变量与变量之间的关联信息等)对分析的结果造成一定的影响。而且对于异常值个数的判定标准没有统一的设定方法标准的设定有主观性容易对分析的结果造成影响。多变量异常值检验主要有两种方法马氏平方距离法和回归诊断法。根据我们的数据情况由于辅助变量难以选取故回归诊断法显然不合适。马氏平方距离法是把变量综合起来考察构造每个建筑的能耗值到中心能耗的马氏距离如果是正常数据那么建筑的能耗值应该在中心的附近也就是说到中心的马氏距离会比较平均。如果某个建筑的能耗值到中心能耗值的马氏距离非常大以至于超过了事先给定的标准。那我们就有理由怀疑该建筑的能耗是异常值对该建筑的所有数据予以剔除。多变量异常值检验法可以综合变量的信息从整体的角度出发对异常值进行检验而且决定数据是否异常时的标准值的设定有确定的方法。马氏平方距离法在实践中经常被采用故我们决定采用多变量异常值检验法对异常值进行检验具体来说就是采用马氏平方距离法。这里需要特别说明的是对认定为异常值的数据予以剔除并不是说数据一定出现了错误而是说由于异常值的存在会对我们从整体上分析建筑总能耗带来不利的影响异常值的存在往往会不合理的拉高或降低建筑的能耗影响统计分析结果的准确性和客观性。对予以剔除的数据不是弃之不用而是另建表予以定性研究。()计算统一能耗数据马氏平方距离首先对统一能耗数据表中的每个建筑给出编码:从~“统一能耗数据表中的建筑总数(用表示)”然后对每个建筑中的能耗数据给出编号:从~“该建筑的能耗数据总数(用表示)”。定义变量表示第个建筑在第个月的能耗数据。例如根据本项目的数据情况从1到筛选出的建筑总数从1到表示第个建筑在第个月的统一能耗数据。第个建筑马氏平方距离计算公式:其中即为第个建筑在所有月份的能耗数据(即横向看的第行的能耗数据)。即为该类所有建筑在第个月的能耗数据的算术平均值(即竖着看的第列的能耗数据的平均值)。为每一列的能耗数据的算术平均值组成的列向量。为矩阵的逆矩阵。矩阵中的某个元素如就是首先用能耗数据的第列的每个元素减去第列的均值然后用第列的每个元素减去第列的均值然后把各自减去各自均值后的两列数据对应元素相乘(即列的第一个元素乘以列的第一个元素列的第二个元素乘以列的第二个元素如此类推。)全部相加后最后乘上系数既得。矩阵中的所有元素都按同样方法算出。通过上述步骤计算出每个建筑的马氏平法距离。()剔除统一能耗数据表中的不合理数据由于各类建筑在每个月的单位面积能耗数据较少服从正态分布故我们不能利用传统的卡方()检验法进行异常值的剔除。就算各类建筑每月的单位面积能耗都服从正态分布从数据实证角度来看采用卡方()检验法进行检验剔除的数据过多。由于数据的调查需要花费大量的成本和精力故我们应该基于谨慎的态度和保护数据的原则来剔除不合理数据。马氏距离衡量的是每个建筑的能耗到该类建筑重心的距离正常建筑的能耗数据都会聚集在重心的周围在重心的周围均匀分布。重心类比于一个圆的中心建筑的能耗数据就在圆心的周围均匀分布。如果某个建筑到重心的距离过大以至超出了正常的范围我们就有理由认为该建筑的能耗数据为异常值予以剔除。由于马氏距离是已经标准化了的距离根据数据实证分析的统计结果我们发现马氏距离的正常范围为~。当某建筑的马氏距离大于时该建筑的能耗数据肯定是异常值因为它偏离该类建筑的平均能耗值的正常范围。因此我们设定马氏距离等于为临界值也就是说判定马氏距离大于的建筑为异常值。()马氏距离不存在的情形当矩阵的逆矩阵不存在时(此种情形并不多见一般在样本量较少时可能出现)将无法计算该类建筑的马氏距离。对于这种情况我们采用单变量异常值检验的方法具体方法如下:首先计算该类建筑里每个建筑在所有时期的单位面积能耗的算术平均值然后计算()的算术平均值然后计算的样本方差最后计算的标准化值若则该类建筑里的第个建筑被认定为异常值予以剔除。各类建筑的单位面积能耗范围估计在完成了数据的插补和异常值的剔除后我们得到了能从整体上真实反映各种类型建筑的能耗的数据。在此进程中我们将对各类建筑的能耗范围给出估计。我们所估计出的是各类建筑的单位面积能耗范围(单位:)建筑的单位面积能耗数据会随着进驻人员多少的不同、时间的不同、季节的变化等因素而变化。我们运用统计学中区间估计的方法给出建筑单位面积能耗范围的估计。由于估计时的条件不同例如是否知道总体分布是否知道总体方差是大样本还是小样本是重复抽样还是不重复抽样所以估计总体单位面积能耗范围的公式也有所不同。对于总体分布在很多情况下我们遇到的总体为非正态分布但中心极限定理告诉我们当样本容量足够大无论总体服从什么分布的抽样分布将近似服从正态分布。对于总体方差显然本项目中总体方差是未知的。对于样本大小问题要看各类数据表的样本容量的情况时为大样本时为小样本。在实际工作中在样本较少的情况下即样本容量时我们采用分布而对于大样本则通常采用标准正态分布来构造总体单位面积能耗的范围估计。对于抽样问题本项目中的数据来源于普查数据故不存在抽样问题。在正式进行数据分析之前我们首先要明确的是所要分析的建筑能耗的时间段类型和建筑能耗的范围类型。时间段类型分为:按每个月、按每年和按全部年份。能耗范围类型分为:某类建筑单位面积能耗个体的范围估计和某类建筑单位面积能耗平均值的范围估计。第一步:按时间段类型的数据的初步处理、按每月类型在按每月类型下数据不用处理。、按每年类型我们需要计算出该类建筑能耗数据表中的每个建筑的单位面积能耗数据在每年的算术平均值得到该类建筑的“统一能耗净值数据每年均值表”。公式如下:、按全部年份类型我们需要计算出该类建筑能耗数据表中的每个建筑的单位面积能耗数据在全部年份的算术平均值得到该类建筑的“统一能耗净值数据全部年份均值表”。公式如下:第二步:能耗范围的估计按时间段类型得到该类建筑的统一能耗净值数据均值表后在这一步中我们给出该类建筑的单位面积能耗的范围估计。举例来说根据目前数据的情况如果数据是按每月类型分析的每个月会得到一个能耗范围的估计也就说一共会得到个按月能耗范围的估计如果数据是按每年类型分析的会得到个年份(、和)的能耗范围估计如果数据是按全部年份类型分析的会得到个能耗范围估计。能耗范围的估计按范围的类型分为:该类建筑单位面积能耗个体的范围估计和该类建筑单位面积能耗平均值的范围估计。、建筑单位面积能耗个体的范围估计在个体的范围估计中我们将得到该类建筑个体的单位面积能耗范围运用如下公式给出单位面积能耗个体的范围估计(假定正态):其中为第个建筑的单位面积能耗的(平均)值(若按每月类型分析就是第个建筑在该月的单位面积能耗值若按每年类型分析就是第个建筑在某年的单位面积能耗平均值若按全部年份类型分析就是第个建筑在全部年份的单位面积能耗平均值。)为该类建筑里所包含的建筑的总数为标准正态分布在处的临界值。值的含义:表示决策者希望构造的能耗区间包含百分之多少的该类建筑个体。比如意思是我们构造的能耗区间包含了该类%的建筑个体的单位面积能耗或者说有%的建筑个体的单位面积能耗包含在我们构造的区间之内。在编制软件时建议决策者根据情况自行输入值。当时运用如下公式给出单位面积能耗个体的范围估计:其中的定义与以上的定义相同为分布在处的临界值。、建筑单位面积能耗平均值的范围估计()总体方差未知且小样本时总体单位面积能耗平均值的范围估计当该类建筑的统一能耗净值数据均值表中所包含的建筑总数时运用如下公式给出单位面积能耗平均值的范围估计:值的含义:表示决策者希望以多大的把握保证构造出的能耗范围包含该类建筑单位面积能耗的平均值。也就是说以多大的把握保证该类建筑的单位面积能耗的平均值在构造出的能耗范围之内。()总体方差未知且大样本时总体单位面积能耗平均值的范围估计当总体方差未知但样本容量即大样本时可用标准正态分布近似地当作分布。运用如下公式给出单位面积能耗平均值的范围估计:值的含义:表示决策者希望以多大的把握保证构造出的能耗范围包含该类建筑单位面积能耗的平均值。也就是说以多大的把握保证该类建筑的单位面积能耗的平均值在构造出的能耗范围之内。第三步:建筑单位面积能耗范围估计结果办公建筑能耗范围估计表kgcem月时期平均值个体单位能耗下限个体单位能耗上限能耗平均值下限能耗平均值上限年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年年年~年政府办公楼能耗范围估计表kgcem月时期平均值个体单位能耗下限个体单位能耗上限能耗平均值下限能耗平均值上限年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年年年~年其他建筑能耗范围估计表kgcem月时期平均值个体单位能耗下限个体单位能耗上限能耗平均值下限能耗平均值上限年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年年年~年宾馆饭店建筑能耗范围估计表kgcem月时期平均值个体单位能耗下限个体单位能耗上限能耗平均值下限能耗平均值上限年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年年年~年商场建筑能耗范围估计表kgcem月时期平均值个体单位能耗下限个体单位能耗上限能耗平均值下限能耗平均值上限年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月年月~年按年计算各类建筑能耗范围估计表kgcem年建筑类型平均值个体单位能耗下限个体单位能耗上限能耗平均值下限能耗平均值上限商场建筑宾馆饭店建筑

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