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本文提出了一套公共建筑能耗异常检测框架,将异常能耗分为数据传输异常和运行异常。对数据传输异常采用模式识别型算法,提高数据环境质量。根据建筑能耗特征对运行异常提出不同的算法组合。办公建筑能耗数据结果表明,在异常占比达到5%时,异常检测结果的正确率在85%以上,错误率在4%以下。
办公建筑能耗数据异常检测
【摘 要】
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本文提出了一套公共建筑能耗异常检测框架,将异常能耗分为数据传输异常和运行异常。对数据传输异常采用模式识别型算法,提高数据环境质量。根据建筑能耗特征对运行异常提出不
【机 构】
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同济大学绿色建筑及新能源研究中心,同济大学机械与能源工程学院,联合国环境规划署-同济大学环境与可持续发展学院
【出 处】
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建筑热能通风空调
【发表日期】
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2020年10期
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划资助项目(2017YFC0704200)
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