基于數(shù)據(jù)的建筑能耗預(yù)測與優(yōu)化.pdf

1、伴隨著綠色能源、可再生能源規(guī)?；_發(fā)與應(yīng)用，淺層地?zé)崮?、太陽能、風(fēng)能、冷熱電三聯(lián)供等分布式能源(Distributed Energy Resource，DER)在建筑（群）中的應(yīng)用成為建筑供能系統(tǒng)的發(fā)展趨勢。建筑實際用能的波動性、不確定性和冷/熱/電負(fù)荷需求的不匹配、不可知性，導(dǎo)致建筑用能與供能的不平衡，給建筑供能系統(tǒng)的優(yōu)化運行帶來困難，限制了建筑環(huán)境設(shè)備和能源系統(tǒng)的優(yōu)化運行效益。對此，本文研究了適用于建筑與能源系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度的建筑動態(tài)負(fù)

2、荷預(yù)測模型構(gòu)建方法，主要有以下研究工作。
　　1、以TRNSYS軟件為仿真平臺，搭建了某既有建筑基于機理分析的瞬時模擬系統(tǒng)。由于在現(xiàn)實場景中難以對多系統(tǒng)耦合的建筑系統(tǒng)搭建實驗平臺，本文選擇了TRNSYS軟件作為建筑能耗仿真平臺。本文探討了TRNSYS軟件仿真原理，參照某既有辦公建筑的圍護參數(shù)及實際用能系統(tǒng)運行參數(shù)，對模擬建筑主要參數(shù)進(jìn)行了設(shè)置，計算出該建筑全年逐時冷/熱/電負(fù)荷值，得到了建筑負(fù)荷與其影響因素一一對應(yīng)的實驗數(shù)據(jù)。

3、r>　　2、構(gòu)建了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的建筑負(fù)荷預(yù)測模型。為了得到精度高、普適性強的建筑動態(tài)負(fù)荷預(yù)測模型，本文將TRNSYS仿真數(shù)據(jù)看作建筑實際運行數(shù)據(jù)，采用相關(guān)分析法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得到了建筑動態(tài)負(fù)荷關(guān)鍵影響因素。提出動態(tài)模糊C均值聚類算法確定HCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，有效減少網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)量和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)運算量。仿真結(jié)果表明，基于改進(jìn)HCMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑負(fù)荷預(yù)測模型預(yù)測最大相對誤差不超過3.9％。
　　3、基于粒子群優(yōu)化的最小

4、二乘支持向量機(PSO-LSSVM)對建筑周圍氣象參數(shù)作了超短期預(yù)測。氣象參數(shù)是建筑負(fù)荷的主要影響因素之一，利用相空間重構(gòu)對氣象參數(shù)歷史信息分析，以最小二乘支持向量機(LSSVM)作為預(yù)測算法，運用粒子群優(yōu)化算法(PSO)優(yōu)化LSSVM模型參數(shù)，建立基于歷史數(shù)據(jù)的多輸入多輸出(MIMO)建筑周圍氣象參數(shù)預(yù)測模型。仿真結(jié)果顯示，該預(yù)測模型可以對影響建筑負(fù)荷的室外溫度、濕度進(jìn)行未來140min預(yù)測。
　　4、設(shè)計了一種基于建筑動態(tài)負(fù)荷