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更新時間:2025.03.29
基于SVM的大型公共建筑能耗預測模型與異常診斷

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頁數(shù): 7頁

針對建筑運行中管理粗放、使用中能源浪費的問題,提出了基于支持向量機的能耗預測與異常診斷方法,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注。本文針對大型公共建筑能耗特點,從歷史能耗數(shù)據(jù)、氣候因素、時間周期因素三個方面選取11個輸入?yún)?shù)作為樣本特征,構建基于支持向量機的大型公共建筑能耗預測模型,對建筑逐日能耗展開預測。在能耗預測基礎上,以測試集平均相對誤差與最大誤差作為判定標準進行能耗異常診斷,將該方法應用于夏季空調系統(tǒng)能耗異常診斷中,通過能耗預測值與實際值的對比,發(fā)現(xiàn)了空調系統(tǒng)運行中存在的不合理使用現(xiàn)象,為建筑節(jié)能管理運行提供參考。

基于SVM的大型公共建筑能耗預測模型與異常診斷

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針對建筑運行中管理粗放、使用中能源浪費的問題,提出了基于支持向量機的能耗預測與異常診斷方法,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注。本文針對大型公共建筑能耗特點,從歷史能耗數(shù)據(jù)、氣候因素、時間周期因素三個方面選取11個輸入?yún)?shù)作為樣本特征,構建基于支持向量機的大型公共建筑能耗預測模型,對建筑逐日能耗展開預測。在能耗預測基礎上,以測試集平均相對誤差與最大誤差作為判定標準進行能耗異常診斷,將該方法應用于夏季空調系統(tǒng)能耗異常診斷中,通過能耗預測值與實際值的對比,發(fā)現(xiàn)了空調系統(tǒng)運行中存在的不合理使用現(xiàn)象,為建筑節(jié)能管理運行提供參考。

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