【摘 要】
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对建筑能耗预测的研究根据预测时间间隔长度分为短期、中长期、长期。其中,短期建筑能耗的预测使用广泛,基于短期预测结果可对建筑短期未来的运行模式进行调节,实现更好的能
【机 构】
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华中科技大学中欧清洁与可再生能源学院; 华中科技大学能源与动力工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51876070、51576074)
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对建筑能耗预测的研究根据预测时间间隔长度分为短期、中长期、长期。其中,短期建筑能耗的预测使用广泛,基于短期预测结果可对建筑短期未来的运行模式进行调节,实现更好的能源调配和进行建筑用能故障分析,对于加速实现绿色、智慧建筑的目标具有重要意义。建筑管理系统的大面积推广使用,使得大量关于建筑运行相关数据的获取变得更加容易。对于不同类型的建筑,运行数据有很大的区别,因此在获得了大量数据特征值后,筛选出对预测模型有效、关键的特征参数就显得尤为重要。为了更好地利用特征数据中的信息,本文使用了一种基于深度学习的非监督特征提取方法——去噪自编码器(Denoising AutoEncoder,DAE)。实验结果表明,相比传统模型,基于深度学习的复合模型DAE-LSTM可以获得更加精确的预测结果。
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