【摘 要】
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本文针对目前单一能耗预测方法难以对多种模式混合运行下的公共建筑集中式空调系统能耗进行准确预测的问题,提出一种基于机器学习划分运行模式的能耗预测方法。该方法首先利
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金资助项目(51408233);广东省科技计划项目(2016B090918105);广东省自然科学基金资助项目(2017A030310162,2018A030313352)
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本文针对目前单一能耗预测方法难以对多种模式混合运行下的公共建筑集中式空调系统能耗进行准确预测的问题,提出一种基于机器学习划分运行模式的能耗预测方法。该方法首先利用K-Means算法划分系统运行模式,通过随机森林方法选择影响运行模式的主要因素,然后利用BP神经网络建立预测模型依次进行模式预测和能耗预测。以苏州某酒店建筑集中式空调系统为研究对象对上述方法进行验证,研究结果表明:本文提出的能耗预测方法与直接进行能耗预测方法相比,预测精度和稳定性大幅度提高,EEP降低了37. 3%,CV降低了37. 7%。
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