【摘 要】
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大数据环境下区域建筑电力能耗的快速预测,对电力系统的发展具有重要意义。在对区域建筑的电力能耗进行预测时,需要对电力能耗数据进行分析,确定电力能耗的预测模型。传统方
【机 构】
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合肥工业大学建筑设计研究院,合肥工业大学电气与自动化工程学院
【基金项目】
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合肥工业大学科学研究发展基金(2013HGXJ0464)
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大数据环境下区域建筑电力能耗的快速预测,对电力系统的发展具有重要意义。在对区域建筑的电力能耗进行预测时,需要对电力能耗数据进行分析,确定电力能耗的预测模型。传统方法主要是计算电力能耗的变量,导致准确性和有效性差的问题,提出基于时间序列分析的区域建筑电力能耗快速预测方法。根据区域建筑电力能耗数据,分析电力能耗的原始序列,采用平均加权的方式对电力能耗背景值进行计算,得到电力能耗微分方程,建立电力能耗灰色预测模型。以电力能耗的灰度预测模型为基础,利用电力能耗的季节因子、循环趋势和不规则因子对区域建筑电力能耗进行
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