PSO-LS-SVMR的公共建筑能耗短期预测模型

针对建筑运行中管理粗放、使用中能源浪费的问题,提出了基于支持向量机的能耗预测与异常诊断方法,为大型公共建筑节能提供理论支撑与实现路径。由于大型公共建筑具有极大的单位面积耗能量而得到广泛的关注。本文针对大型公共建筑能耗特点,从历史能耗数据、气候因素、时间周期因素三个方面选取11个输入参数作为样本特征,构建基于支持向量机的大型公共建筑能耗预测模型,对建筑逐日能耗展开预测。在能耗预测基础上,以测试集平均相对误差与最大误差作为判定标准进行能耗异常诊断,将该方法应用于夏季空调系统能耗异常诊断中,通过能耗预测值与实际值的对比,发现了空调系统运行中存在的不合理使用现象,为建筑节能管理运行提供参考。

通过分析大型公共建筑能耗数据所具有的海量性、随机性、序列性等特征,建立了基于多元线性回归与一阶自回归算法的大型公共建筑能耗动态模型。研究了模型参数估计问题,结合f与χ2两种方法,理论验证了模型显著性与有效性;根据西安市某大型公共建筑能耗数据,实验验证了该模型的逼真性、可行性与强健性。因此,该模型能对既有与新建大型公共建筑能耗进行实时动态预测,解决了节能定量化研究、定额用能的"瓶颈"问题,为大型公共建筑能耗审计及等节能制度的实现提供科学指导。

本文针对公共建筑中存在的能耗问题,提出了一种实时监测模型.所提模型首先对建筑运行的能耗模式进行识别,并以此建立能耗模式判定树;然后利用模式匹配方法对实时采集得到的能耗数据和相同能耗模式下采集的历史能耗数据进行匹配,从而得到当前状况下的能耗是否处在正常状态.实验论证本算法较为实用.

文章分析了影响电力负荷的因素,对现存的短期电力负荷预测方法进行了研究,采用粒子群算法对支持向量机进行参数寻优,建立了基于粒子群优化的预测模型,并对短期电力负荷进行预测仿真,为精准且快速地预测短期电力负荷提供了有效的方法。通过实例分析验证了该模型在电力负荷中的预测精度,结果显示其精度值较高。

针对大型公共建筑高能耗问题,提出了主成分分析(pca)与bp神经网络相结合的大型公共建筑能耗预测模型。基于时间序列对历史逐日耗电量进行相关性分析,提取预测点前三天的逐日耗电量,并与前一天日照、温度、相对湿度、风速的平均值进行主成分的浓缩,然后将其作为bp神经网络的输入,从而降低输入变量的维数,简化网络结构。结果表明,较传统的bp网络,大型公共建筑能耗预测模型具有较高的精度和更短的学习时间,但当预测样品数增加时预测误差逐渐增大。

某大型公共建筑能耗的现状及分析——随着能源的消耗和人们环境保护意识的增强，世界各国政府都在制定一系列的节能减排措施。建筑业作为三大耗能大户之一，也采取了一些相应措施。本文以某大型公共建筑为例，对空调、采暖及生活热水等方面的能耗进行了测试和分析...

公共建筑能耗监测平台的应用分析 技术服务中心----杨魁 一、前言 1、公共建筑能耗现状 我国的公共建筑特别是国家机关办公建筑和大型办公建筑能耗电量过大，据统计，公共 建筑能耗占全国能源消耗总量的3.6%。公共建筑目前仅占城镇总建筑面积的5%～6%，但其用 电量为70～300kwh/m2〃年，为住宅建筑用电量的10～20倍,在我国大型和特大型城市，这 类建筑的总耗电量大于当地住宅的总电耗。从终端用能角度看，公共建筑能耗主要包括空调 用电、照明插座用电、办公用电、动力用电以及特殊用电等几个方面，其中又以建筑空调能 耗为主，占建筑总能耗的50%~70%。调查结果表明，这类建筑能源浪费现象仍较严重，有很 大的节能潜力。 2、公共建筑能耗节能相关法律法规 2007年由中华人民共和国第十届全国人民代表大会常务委员会修订并颁布的《中华人民 共和国节约能源法》、2008年由国务院制定并

本文基于固定资产投资项目节能评估和审查的相关政策,从建筑使用性质角度对能耗较高的大型公共建筑进行具体分析,使其计算值更加准确,并对公共建筑的节能评估和审查提出建议。

依据夏热冬冷地区的气候条件以及现存公共建筑的结构状况,对公共建筑物的能耗进行模拟。以安徽某公共建筑为例,利用dest软件进行建筑节能经济指标计算与评价,并分析节能潜力,同时提出节能改造措施。

能源是人类赖以生存的物质基础,随着经济的快速发展和人民生活水平的不断提高,工业化、城镇化进程加快,能源需求也大幅度上升。建筑节能已经引起陕西省政府部门的高度重视,要求对全省各类政府办公建筑和大型公共建筑进行能耗现状的调查。陕西省地域广阔,南北横跨三个建筑气候区:

随着我国社会经济的快速发展,建筑能耗急剧增加。作为城乡统筹实验区的重庆,正处在城市化的高峰时期。本文首先对重庆市的能耗增加情况以及公共建筑能耗状况做了较为完整的调研统计,然后就公共建筑建筑节能领域存在的主要问题作出分析,以期为主管部门和社会各界共同努力达到节能减排目标,提供一些参考。

重庆公共建筑能耗现状及建筑节能障碍分析——随着我国社会经济的快速发展，建筑能耗急剧增加。作为城乡统筹实验区的重庆，正处在城市化的高峰时期。本文首先对重庆市的能耗增加情况以及公共建筑能耗状况做了较为完整的调研统计，然后就公共建筑建筑节能领域存在...

为了分析公共建筑各因素对能耗的影响大小以及验证节能效果,通过对广州南方医院某大楼围护结构进行分析,设计了9种方案,用doe-2软件对各种方案的建筑能耗进行计算。比较和分析建筑各参数对建筑能耗的影响程度,以及找出各参数的一些规律,提出夏热冬暖地区医院建筑合理的节能措施。

通过对广州市有代表性的写字楼进行3个年度全年能耗抽样调查,分析了2栋大型办公类公共建筑全年的建筑能耗组成和变化规律。指出此两栋大型办公类建筑按实际使用面积计算的全年平均总能耗为149.3kwh/m2和115kwh/m2,全年空调能耗占建筑总能耗的比例分别为49.2%和38.5%。由于所使用的能耗调查方法详细,调查对象具有代表性,因此,能耗分析结果可作为广州地区办公类公共建筑能耗数据库的一部分或为其提供参考。此外,通过和其他相关文献研究结果的对比,指出了夏热冬暖气候区建筑节能的途径。

对天津市和日本神户市部分公共建筑进行了建筑能耗调查与分析,结果表明我国有许多公共建筑现代化程度低、室内标准低、公共建筑能耗总体水平较低;但因环保意识和建筑节能观念较落后,节能潜力仍很大。

本文借助建筑节能系列软件pbeca软件,对某地某大型公共建筑建立模型,对其全年能耗进行模拟分析计算,根据模拟分析结果得出影响公共建筑能耗的因素,并找出该类建筑节能潜力。

针对我国目前建筑能耗的现状与未来发展趋势,依据国家机关办公建筑和大型公共建筑能耗监测系统建设的相关技术导则,对能耗监测系统的组成及系统功能要求进行了总结和概述。详细论述了电能分项监测系统的硬件和利用labview语言设计的系统的结构组成、实现方法和功能。该监测系统具有可操作性强、通用性好,功能强大、快捷方便的特点,且能够实现远程在线实时监测,具有广泛的发展应用前景。

建立了基于energyplus的天津市cbd建筑能耗预测模型,对影响该市cbd建筑能耗的设计参数进行了灵敏性分析,选定其中9个关键设计参数,建立了天津市小白楼cbd建筑年总能耗的预测回归模型并进行了验证。研究结果显示,照明功率密度、设备功率密度、窗墙比等参数对cbd建筑总能耗影响较大,天津市cbd能耗预测回归模型r~2为0.966,估计标准偏差为1.122w/m~2；能耗预测值与模拟值的最大偏差分别为-12.813%和-7.063%。

建立了既有大型公共建筑能耗评价体系。采用层次分析法,借助专家评价,确定既有大型公共建筑能耗指标,从建筑主体、建筑子系统、运行管理等方面进行评分,直观反映既有大型公共建筑能耗情况。结合工程实例,对某医院建筑进行了公共建筑能耗评价。

为降低建筑能耗影响因素间复杂相关性对模型性能的影响,建立了一种基于kpcawlssvm的建筑能耗预测模型。利用核主元分析(kpca)对输入变量进行数据压缩,消除变量之间的相关性,简化模型结构;进一步采用加权最小二乘支持向量机(wlssvm)方法建立建筑能耗预测模型,同时结合一种新型混沌粒子群-模拟退火混合优化(cpso-sa)算法对模型参数进行优化,以提高模型的预测性能及泛化能力。通过将kpca-wlssvm模型方法应用于某办公建筑能耗的预测中,并与wlssvm、lssvm及rbfnn模型相比,实验结果表明,kpca-wlssvm模型方法能有效提高建筑能耗预测精度。

针对建筑能耗的预测问题,提出一种基于深度条件受限玻尔兹曼机(crbm)的预测方法.首先,将传统受限玻尔兹曼机进行扩展,融入一个历史条件输入层,使其能够根据历史时间序列来预测未来序列.然后,在crbm基础上构建深度crbm模型,用来执行建筑能耗的预测.在一个\"个体家庭电力消耗\"数据集上的实验结果表明,提出的方法能够准确预测出预定时间段内的建筑能耗,能够为电力调度提供一定的依据.

深圳市大型公共建筑能耗监测 情况报告（2018年度） 深圳市住房和建设局 2019年 前言 本报告对全市接入能耗监测平台的国家机关办公建筑和大型公 共建筑2018年度能耗数据进行了总结、分析，现面向社会予以公开。 一方面，为各区政府节能主管部门了解辖区内及其他行政区国家机关 办公建筑和大型公共建筑能耗现状，开展国家机关办公建筑和大型公 共建筑用能监管工作提供参考依据；另一方面，供建筑业主、社会节 能服务公司、建筑设计单位等进行横向比较对标，了解自身建筑能耗 水平，以便有针对性开展节能改造工作，尤其是推动超过能耗标准约 束值的国家机关办公建筑和大型公共建筑所有权人或物业管理单位 采取规范用能行为、优化系统运行、完善运行管理制度、开展节能改 造等措施，以切实降低建筑运行能耗。 报告分为三个章节，第一个章节主要介绍国家机关办公建筑和大 型公共建筑能耗监测总体情况，共分三个小节，