EnergyPlus的CBD建筑能耗預(yù)測模型研究

通過研究分析夏熱冬冷地區(qū)公共建筑能耗變化特點(diǎn),建立了rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建筑能耗預(yù)測模型。在此基礎(chǔ)上運(yùn)用微粒群算法對模型優(yōu)化,建立了基于pso-rbf的建筑能耗預(yù)測模型。利用大量數(shù)據(jù)構(gòu)造樣本集,運(yùn)用軟件分別對優(yōu)化前后的預(yù)測模型進(jìn)行訓(xùn)練,并運(yùn)用到典型公共建筑能耗值的預(yù)測實(shí)例中。結(jié)果表明基于pso-rbf的建筑能耗預(yù)測模型的學(xué)習(xí)能力和預(yù)測能力強(qiáng),能較準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)公共建筑能耗預(yù)測。

為降低建筑能耗影響因素間復(fù)雜相關(guān)性對模型性能的影響,建立了一種基于kpcawlssvm的建筑能耗預(yù)測模型。利用核主元分析(kpca)對輸入變量進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮,消除變量之間的相關(guān)性,簡化模型結(jié)構(gòu);進(jìn)一步采用加權(quán)最小二乘支持向量機(jī)(wlssvm)方法建立建筑能耗預(yù)測模型,同時(shí)結(jié)合一種新型混沌粒子群-模擬退火混合優(yōu)化(cpso-sa)算法對模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,以提高模型的預(yù)測性能及泛化能力。通過將kpca-wlssvm模型方法應(yīng)用于某辦公建筑能耗的預(yù)測中,并與wlssvm、lssvm及rbfnn模型相比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,kpca-wlssvm模型方法能有效提高建筑能耗預(yù)測精度。

針對建筑能耗的預(yù)測問題,提出一種基于深度條件受限玻爾茲曼機(jī)(crbm)的預(yù)測方法.首先,將傳統(tǒng)受限玻爾茲曼機(jī)進(jìn)行擴(kuò)展,融入一個(gè)歷史條件輸入層,使其能夠根據(jù)歷史時(shí)間序列來預(yù)測未來序列.然后,在crbm基礎(chǔ)上構(gòu)建深度crbm模型,用來執(zhí)行建筑能耗的預(yù)測.在一個(gè)\"個(gè)體家庭電力消耗\"數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的方法能夠準(zhǔn)確預(yù)測出預(yù)定時(shí)間段內(nèi)的建筑能耗,能夠?yàn)殡娏φ{(diào)度提供一定的依據(jù).

本文根據(jù)《公共建筑節(jié)能設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)》(gb50189-2005)對辦公建筑的相關(guān)規(guī)定,運(yùn)用全能耗模擬軟件energyplus對北京等城市節(jié)能辦公建筑的逐時(shí)冷熱負(fù)荷進(jìn)行了模擬,得出了不同外墻傳熱系數(shù)、不同建筑朝向和過渡季節(jié)通風(fēng)換氣次數(shù)等對室內(nèi)進(jìn)行全年負(fù)荷的影響并對其進(jìn)行了分析,認(rèn)為從節(jié)能角度講,外墻傳熱系數(shù)存在合適值而不應(yīng)盲目減小、既定建筑物存在最佳朝向、過渡季通風(fēng)可消除室內(nèi)多余的熱量但實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)因地而異,從而為節(jié)能辦公建筑的設(shè)計(jì)、建造等提供有益的參考。

為評價(jià)變頻多聯(lián)空調(diào)(vrv-ii,以下簡稱vrv)的能耗特征,在建筑能耗動態(tài)模擬軟件energyplus的基礎(chǔ)上,開發(fā)了vrv的能耗計(jì)算模塊,并在一典型的商業(yè)建筑模型基礎(chǔ)上,與幾種常見的空調(diào)系統(tǒng)方案作了建筑物總能耗仿真比較。結(jié)果表明,vrv是最為節(jié)能的方案。同時(shí),對于傳統(tǒng)的空調(diào)系統(tǒng),作為冷源方案的水冷式螺桿機(jī)相比風(fēng)冷式螺桿機(jī)、以及作為系統(tǒng)方案的風(fēng)機(jī)盤管加新風(fēng)相比變風(fēng)量空調(diào),都顯示出更為節(jié)能的特性。

我國民用建筑數(shù)量巨大,民用建筑能耗增長迅速,2009年底已占全社會終端能耗的30%以上,未來隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷加快,人民生活水平的日益提高,這種快速增長的態(tài)勢仍將持續(xù)一段時(shí)間。民用建筑能耗的巨大需求將會對我國的能源供應(yīng)、能源安全和資源環(huán)境形成巨大壓力。在這種背景下,科學(xué)、合理的預(yù)測民用建筑能耗,對于適應(yīng)未來民用建筑能耗的發(fā)展需求,實(shí)現(xiàn)我國的節(jié)能減排目標(biāo)具有重要意義。文章應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的協(xié)整理論,構(gòu)建了民用建筑能耗的協(xié)整分析預(yù)測模型,研究了民用建筑能耗及其影響因素的長期均衡關(guān)系。

制冷量關(guān)于低溫的曲線: curve:biquadratic f(x,y)= 0.576882692+0.01744795*x+0.000583269*x^2-1.76324e-06*y-7.47e-09*y^2-1.30413e-07*x*y; 制冷量邊界曲線 curve:cubic f(x)=25.73473775-0.03150043*x-0.01416595*x^2 11=<x<=30 制冷量關(guān)于高溫的曲線: curve:biquadratic f(x,y)=0.6867358+0.0207631*x+0.0005447*x^2-0.0016218*y-4.259e-07*y^2-0.0003392*x*y; 制冷量總和修正系數(shù)(容量配比系數(shù)) curve:linear f(x)=0.618055+0.381945*x;（1.

為提高大型公共建筑能耗的預(yù)測精度,提出一種基于灰色模型和最小二乘向量機(jī)方法(gm-lssvm)的辦公能耗預(yù)測模型.該方法結(jié)合灰色建模計(jì)算簡單的特點(diǎn),以及最小二乘支持向量機(jī)非線性擬合能力和泛化能力強(qiáng)的優(yōu)勢,充分發(fā)掘樣本數(shù)據(jù)的規(guī)律,并以粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行模型參數(shù)選擇.根據(jù)福州某大型公共建筑能耗數(shù)據(jù),通過本研究提出的方法建立預(yù)測模型,并與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以及最小二乘支持向量機(jī)模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行比較,驗(yàn)證了該方法具備較高的預(yù)測精度和較強(qiáng)的泛化能力.

visualeplus—energyplus的中英文圖形化界面工具——energyplus是目前廣泛使用的一種全能耗模擬分析軟件，然而其極不友好的用戶界面是其進(jìn)一步推廣的一大障礙，第三方界面程序的開發(fā)是目前解決該問題的主要思路。visualeplus正是這一類界面程序的一種，而其特點(diǎn)...

建筑的能耗受到如季節(jié)、建筑的構(gòu)造結(jié)構(gòu)等多種因素的影響,目前對一棟建筑樓實(shí)現(xiàn)能耗預(yù)測往往采用單一模型,往往無法得到相對準(zhǔn)確的結(jié)果.為了更好地描述建筑能耗規(guī)律,以南方某地為研究區(qū)域提出一種基于arima和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)合模型,模型的實(shí)例數(shù)據(jù)來源為南方某地某市政辦公樓近兩年的能耗月數(shù)據(jù).首先,通過arima建模得到能耗值的擬合誤差序列,再用bp模型修正誤差值得到最終預(yù)測值.結(jié)果表明:復(fù)合預(yù)測模型的平均相對誤差為0.2783%,而單一模型則高達(dá)2.6578%,復(fù)合模型的預(yù)測效果遠(yuǎn)優(yōu)于單一模型,為準(zhǔn)確實(shí)現(xiàn)建筑節(jié)能提出了一種新思路.

本文利用灰關(guān)聯(lián)分析法,對影響辦公建筑能耗的8個(gè)不可控因素進(jìn)行了排序與篩選,確定了5個(gè)顯著不可控影響因素,利用此5個(gè)因素與建筑總能耗之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)對樣本建筑進(jìn)行了聚類分析,得到了基于不可控影響因素相似性的建筑能耗分類模型,確定了能耗基準(zhǔn)參考值.通過對建筑分項(xiàng)能耗的進(jìn)一步分析,結(jié)合建筑可控影響因素的調(diào)研結(jié)果,進(jìn)一步明確了具備節(jié)能潛力的樣本建筑,提出了一套完善的建筑能耗基準(zhǔn)確定及用能水平評價(jià)方法.

通過分析大型公共建筑能耗數(shù)據(jù)所具有的海量性、隨機(jī)性、序列性等特征,建立了基于多元線性回歸與一階自回歸算法的大型公共建筑能耗動態(tài)模型。研究了模型參數(shù)估計(jì)問題,結(jié)合f與χ2兩種方法,理論驗(yàn)證了模型顯著性與有效性;根據(jù)西安市某大型公共建筑能耗數(shù)據(jù),實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該模型的逼真性、可行性與強(qiáng)健性。因此,該模型能對既有與新建大型公共建筑能耗進(jìn)行實(shí)時(shí)動態(tài)預(yù)測,解決了節(jié)能定量化研究、定額用能的"瓶頸"問題,為大型公共建筑能耗審計(jì)及等節(jié)能制度的實(shí)現(xiàn)提供科學(xué)指導(dǎo)。

建筑能耗數(shù)據(jù)具有非平穩(wěn)和非線性特征；單一預(yù)測模型很難對其進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測；提出一種用于建筑能耗短期預(yù)測的新型混合模型；利用互補(bǔ)集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解方法(ceemd)將波動性較大的能耗數(shù)據(jù)分解為一組本征模態(tài)函數(shù)和一個(gè)殘差序列；基于反向?qū)W習(xí)、差分進(jìn)化算法并引入控制參數(shù)λ對鯨魚優(yōu)化算法(woa)進(jìn)行改進(jìn)；有效解決算法早熟收斂與陷入局部最優(yōu)等的問題；提出改進(jìn)算法uwoa(upgradedwhaleoptimizationalgorithm)；利用uwoa優(yōu)化elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值與閾值；優(yōu)化后的elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對本征模態(tài)函數(shù)和殘差序列進(jìn)行預(yù)測并集成；得到能耗預(yù)測值；應(yīng)用ceemd-uwoa-elman混合模型對上海某大型公共建筑能耗進(jìn)行短期預(yù)測；結(jié)果顯示混合模型獲得很好的預(yù)測效果；

針對建筑運(yùn)行中管理粗放、使用中能源浪費(fèi)的問題,提出了基于支持向量機(jī)的能耗預(yù)測與異常診斷方法,為大型公共建筑節(jié)能提供理論支撐與實(shí)現(xiàn)路徑。由于大型公共建筑具有極大的單位面積耗能量而得到廣泛的關(guān)注。本文針對大型公共建筑能耗特點(diǎn),從歷史能耗數(shù)據(jù)、氣候因素、時(shí)間周期因素三個(gè)方面選取11個(gè)輸入?yún)?shù)作為樣本特征,構(gòu)建基于支持向量機(jī)的大型公共建筑能耗預(yù)測模型,對建筑逐日能耗展開預(yù)測。在能耗預(yù)測基礎(chǔ)上,以測試集平均相對誤差與最大誤差作為判定標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行能耗異常診斷,將該方法應(yīng)用于夏季空調(diào)系統(tǒng)能耗異常診斷中,通過能耗預(yù)測值與實(shí)際值的對比,發(fā)現(xiàn)了空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行中存在的不合理使用現(xiàn)象,為建筑節(jié)能管理運(yùn)行提供參考。

針對建筑運(yùn)行中管理粗放、使用中能源浪費(fèi)的問題,提出了基于支持向量機(jī)的能耗預(yù)測與異常診斷方法,為大型公共建筑節(jié)能提供理論支撐與實(shí)現(xiàn)路徑。由于大型公共建筑具有極大的單位面積耗能量而得到廣泛的關(guān)注。本文針對大型公共建筑能耗特點(diǎn),從歷史能耗數(shù)據(jù)、氣候因素、時(shí)間周期因素三個(gè)方面選取11個(gè)輸入?yún)?shù)作為樣本特征,構(gòu)建基于支持向量機(jī)的大型公共建筑能耗預(yù)測模型,對建筑逐日能耗展開預(yù)測。在能耗預(yù)測基礎(chǔ)上,以測試集平均相對誤差與最大誤差作為判定標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行能耗異常診斷,將該方法應(yīng)用于夏季空調(diào)系統(tǒng)能耗異常診斷中,通過能耗預(yù)測值與實(shí)際值的對比,發(fā)現(xiàn)了空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行中存在的不合理使用現(xiàn)象,為建筑節(jié)能管理運(yùn)行提供參考。

提出一種粒子群算法優(yōu)化的最小二乘支持向量機(jī)回歸模型(pso-ls-svmr),以實(shí)現(xiàn)對公共建筑能耗的短期預(yù)測。采用某大型公共建筑物連續(xù)31期的用電量及所在地區(qū)相關(guān)天氣指標(biāo)的實(shí)測數(shù)據(jù),分別運(yùn)用pso-ls-svmr模型和lmbp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對其建筑能耗進(jìn)行短期預(yù)測,并對預(yù)測結(jié)果展開深入研究。研究結(jié)果表明,提出的pso-ls-svmr模型在對樣本內(nèi)數(shù)據(jù)和樣本外數(shù)據(jù)的預(yù)測上均取得了較好效果,可以滿足公共建筑能耗短期預(yù)測的實(shí)際需要,為建筑節(jié)能管理提供理論支持與決策參考。

規(guī)范型建筑能耗模型是一種基于國際能耗規(guī)范對建筑能耗現(xiàn)狀進(jìn)行評價(jià)、分析的方法.相比于詳細(xì)建筑模型軟件(如energyplus),規(guī)范型建筑能耗模型具有建?？臁⑺俣瓤斓葍?yōu)勢.基于規(guī)范型建筑能耗模型,對中國石油大學(xué)(華東)某辦公樓的能耗現(xiàn)狀進(jìn)行分析,并對節(jié)能方案進(jìn)行評估.結(jié)果表明,規(guī)范型建筑能耗模型對于我國辦公樓的能耗分析具有較好的應(yīng)用前景.

介紹了cfd與energyplus兩種暖通空調(diào)系統(tǒng)分析軟件,探討了兩種軟件在暖通空調(diào)工程領(lǐng)域的應(yīng)用。

介紹了energyplus能耗分析軟件,以某公共建筑1000m2演播室空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能改造為工程背景,應(yīng)用該軟件對室內(nèi)溫度進(jìn)行模擬,介紹了如何建立模型模擬室內(nèi)溫度場,根據(jù)模擬結(jié)果分析驗(yàn)證節(jié)能改造方案,為施工管理提供了理論依據(jù)和技術(shù)參考。

cfd與energyplus軟件在暖通空調(diào)工程的應(yīng)用——文章介紹了cfd與energyplus兩種暖通空調(diào)系統(tǒng)分析軟件，探討了兩種軟件在暖通空調(diào)工程領(lǐng)域的應(yīng)用。

建筑能耗分析是建筑節(jié)能設(shè)計(jì)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),傳統(tǒng)建筑能耗分析往往時(shí)間上存在滯后性、分析結(jié)果粗糙、精度低?；赽im平臺建立了大連市某高校教學(xué)樓的建筑信息模型,通過dynamo可視化編程實(shí)現(xiàn)了對建筑信息模型外圍護(hù)結(jié)構(gòu)參數(shù)的自動設(shè)置和提取。通過greenbuildingstudio的web端獲取建筑能耗模擬云計(jì)算基礎(chǔ)數(shù)據(jù)并進(jìn)行能耗定量研究與回歸分析?；谟?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)一般方法,建立了年度耗電量和燃料使用量能耗計(jì)算模型并進(jìn)行驗(yàn)證。結(jié)果表明,能耗計(jì)算方程準(zhǔn)確性較高,誤差率分別在5%和3.8%以內(nèi)。該模型計(jì)算建筑能耗方便快捷,可操作性強(qiáng),可用于建筑設(shè)計(jì)階段寒冷地區(qū)的能耗計(jì)算,為能耗分析和建筑節(jié)能定量評價(jià)提供參考。

輻射供冷與置換通風(fēng)復(fù)合系統(tǒng)不僅能提供較高的熱舒適性,并且具有很大的節(jié)能潛力,本文建立了復(fù)合系統(tǒng)的能耗分析模型,并采用energyplus能耗分析軟件對該復(fù)合系統(tǒng)進(jìn)行能耗模擬,模擬得到的室內(nèi)溫度和輻射地板所承擔(dān)冷量與實(shí)驗(yàn)結(jié)果的誤差小于±7%,在此基礎(chǔ)上,改變置換通風(fēng)的送風(fēng)溫度,得到輻射地板提供冷量隨置換通風(fēng)送風(fēng)溫度提高而增加的變化規(guī)律,置換通風(fēng)送風(fēng)每增加1℃,輻射地板提供的冷量增加1.9%左右。