【摘 要】
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根据国际能源署2019的数据显示,建筑业占全球最终能源消耗的三分之一以上,占直接和间接二氧化碳排放总量的近40%,在建筑的最终能源使用用途中,供热负荷占了很大的比例,对建筑短期负荷进行预测是用于建筑能源管理优化很有潜力的方式,目前已经应用的建筑能耗预测方式是基于物理原理的方式,但构建建筑模型需要耗费大量的人力及时间,限制了这种方法大规模推广。给使用机器学习来进行建筑供热负荷预测留下巨大空间。为了获
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根据国际能源署2019的数据显示,建筑业占全球最终能源消耗的三分之一以上,占直接和间接二氧化碳排放总量的近40%,在建筑的最终能源使用用途中,供热负荷占了很大的比例,对建筑短期负荷进行预测是用于建筑能源管理优化很有潜力的方式,目前已经应用的建筑能耗预测方式是基于物理原理的方式,但构建建筑模型需要耗费大量的人力及时间,限制了这种方法大规模推广。给使用机器学习来进行建筑供热负荷预测留下巨大空间。为了获取用于建立机器学习建筑供热负荷预测模型的数据,使用EP(EnergyPlus)建立建筑能耗模型。利用平滑算法和统计方法处理建筑负荷数据的异常数据。通过Pearson相关系数法来选择与建筑供热负荷相关的变量,选取了负荷相关变量及其过去24小时数据作为原始训练数据集,使用统计方法从原始数据集中提取机器学习建筑供热负荷预测模型的输入特征,并使用无监督机器学习算法来提取特征探讨机器学习在负荷相关特征提取的潜力。分别使用由统计方法和无监督机器学习算法提取的输入特征建立基于机器学习的短期建筑供热负荷预测模型,学习算法为基于结构风险最小化及经验风险最小化具有更好泛化能力的支持向量机。使用R2系数发评级预测模型精度。
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