使用需求参数对建筑大数据能耗预测影响规律初探

作     者：赵海湉 王需 林波荣 朱颖心 张菁华 孙弘历 ZHAO Hai-tian;WANG Xu;LIN Bo-rong;ZHU Ying-xin;ZHANG Jing-hua;SUN Hong-li

作者机构：清华大学建筑学院北京100084 清华大学建筑设计研究院有限公司北京100084 

基　　金：国家重点研发计划项目“基于全过程的大数据绿色建筑管理技术研究与示范”(2017YFC0704200) 

出 版 物：《建筑节能》 (BUILDING ENERGY EFFICIENCY)

年 卷 期：2020年第48卷第7期

页      码：39-42页

摘      要：利用经典时间序列大数据预测模型(ARIMA)作为优化改造后的多参数预测模型,对建筑逐时能源消耗进行预测,研究建筑使用需求参数对建筑能耗预测的影响规律。在大数据预测模型中引入建筑使用需求参数,如室外环境、室内环境、人员参数等,研究不同参数的引入对能耗预测模型预测结果精度的影响。引入影响能耗参数之后,建筑逐时能耗预测精度有不同程度提升。其中,人员参数对于建筑能耗预测精度提升最为显著。多项参数同时引入模型时可将预测精度进一步提升。能耗预测精度影响程度排序为:人员参数>室外环境参数>室内环境参数。

主 题 词：ARIMA 模型大数据 使用需求参数 建筑能耗预测 

学科分类：081302[081302] 08[工学] 0813[工学-化工与制药类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1673-7237.2020.07.007

馆 藏 号：203956280...