基于PSO-LS-SVMR的公共建筑能耗短期預(yù)測模型
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4.4
提出一種粒子群算法優(yōu)化的最小二乘支持向量機回歸模型(PSO-LS-SVMR),以實現(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)天氣指標的實測數(shù)據(jù),分別運用PSO-LS-SVMR模型和LMBP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對其建筑能耗進行短期預(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)測的實際需要,為建筑節(jié)能管理提供理論支持與決策參考。
基于PSO-RBF的建筑能耗預(yù)測模型研究
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通過研究分析夏熱冬冷地區(qū)公共建筑能耗變化特點,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,運用軟件分別對優(yōu)化前后的預(yù)測模型進行訓練,并運用到典型公共建筑能耗值的預(yù)測實例中。結(jié)果表明基于pso-rbf的建筑能耗預(yù)測模型的學習能力和預(yù)測能力強,能較準確地實現(xiàn)公共建筑能耗預(yù)測。
基于SVM的大型公共建筑能耗預(yù)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(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,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(gòu)建基于支持向量機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準進行能耗異常診斷,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)測值與實際值的對比,發(fā)現(xiàn)了空調(diào)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(yù)測模型與異常診斷
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4.4
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(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,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(gòu)建基于支持向量機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準進行能耗異常診斷,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)測值與實際值的對比,發(fā)現(xiàn)了空調(diào)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。
大型公共建筑能耗動態(tài)模型的研究與應(yīng)用
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4.5
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)估計問題,結(jié)合f與χ2兩種方法,理論驗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),實驗驗證了該模型的逼真性、可行性與強健性。因此,該模型能對既有與新建大型公共建筑能耗進行實時動態(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及等節(jié)能制度的實現(xiàn)提供科學指導(dǎo)。
公共建筑能耗監(jiān)測模型探究
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4.7
本文針對公共建筑中存在的能耗問題,提出了一種實時監(jiān)測模型.所提模型首先對建筑運行的能耗模式進行識別,并以此建立能耗模式判定樹;然后利用模式匹配方法對實時采集得到的能耗數(shù)據(jù)和相同能耗模式下采集的歷史能耗數(shù)據(jù)進行匹配,從而得到當前狀況下的能耗是否處在正常狀態(tài).實驗論證本算法較為實用.
基于PSO-SVM模型的短期電力負荷預(yù)測研究
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4.6
文章分析了影響電力負荷的因素,對現(xiàn)存的短期電力負荷預(yù)測方法進行了研究,采用粒子群算法對支持向量機進行參數(shù)尋優(yōu),建立了基于粒子群優(yōu)化的預(yù)測模型,并對短期電力負荷進行預(yù)測仿真,為精準且快速地預(yù)測短期電力負荷提供了有效的方法。通過實例分析驗證了該模型在電力負荷中的預(yù)測精度,結(jié)果顯示其精度值較高。
基于PCA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大型公共建筑能耗預(yù)測
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4.8
針對大型公共建筑高能耗問題,提出了主成分分析(pca)與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的大型公共建筑能耗預(yù)測模型?;跁r間序列對歷史逐日耗電量進行相關(guān)性分析,提取預(yù)測點前三天的逐日耗電量,并與前一天日照、溫度、相對濕度、風速的平均值進行主成分的濃縮,然后將其作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,從而降低輸入變量的維數(shù),簡化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。結(jié)果表明,較傳統(tǒng)的bp網(wǎng)絡(luò),大型公共建筑能耗預(yù)測模型具有較高的精度和更短的學習時間,但當預(yù)測樣品數(shù)增加時預(yù)測誤差逐漸增大。
某大型公共建筑能耗的現(xiàn)狀及分析
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某大型公共建筑能耗的現(xiàn)狀及分析——隨著能源的消耗和人們環(huán)境保護意識的增強,世界各國政府都在制定一系列的節(jié)能減排措施。建筑業(yè)作為三大耗能大戶之一,也采取了一些相應(yīng)措施。本文以某大型公共建筑為例,對空調(diào)、采暖及生活熱水等方面的能耗進行了測試和分析...
公共建筑能耗監(jiān)測平臺的應(yīng)用分析
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公共建筑能耗監(jiān)測平臺的應(yīng)用分析 技術(shù)服務(wù)中心----楊魁 一、前言 1、公共建筑能耗現(xiàn)狀 我國的公共建筑特別是國家機關(guān)辦公建筑和大型辦公建筑能耗電量過大,據(jù)統(tǒng)計,公共 建筑能耗占全國能源消耗總量的3.6%。公共建筑目前僅占城鎮(zhèn)總建筑面積的5%~6%,但其用 電量為70~300kwh/m2〃年,為住宅建筑用電量的10~20倍,在我國大型和特大型城市,這 類建筑的總耗電量大于當?shù)刈≌目傠姾?。從終端用能角度看,公共建筑能耗主要包括空調(diào) 用電、照明插座用電、辦公用電、動力用電以及特殊用電等幾個方面,其中又以建筑空調(diào)能 耗為主,占建筑總能耗的50%~70%。調(diào)查結(jié)果表明,這類建筑能源浪費現(xiàn)象仍較嚴重,有很 大的節(jié)能潛力。 2、公共建筑能耗節(jié)能相關(guān)法律法規(guī) 2007年由中華人民共和國第十屆全國人民代表大會常務(wù)委員會修訂并頒布的《中華人民 共和國節(jié)約能源法》、2008年由國務(wù)院制定并
大型公共建筑能耗的節(jié)能評估方法
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本文基于固定資產(chǎn)投資項目節(jié)能評估和審查的相關(guān)政策,從建筑使用性質(zhì)角度對能耗較高的大型公共建筑進行具體分析,使其計算值更加準確,并對公共建筑的節(jié)能評估和審查提出建議。
夏熱冬冷地區(qū)某公共建筑能耗的計算與模擬
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4.5
依據(jù)夏熱冬冷地區(qū)的氣候條件以及現(xiàn)存公共建筑的結(jié)構(gòu)狀況,對公共建筑物的能耗進行模擬。以安徽某公共建筑為例,利用dest軟件進行建筑節(jié)能經(jīng)濟指標計算與評價,并分析節(jié)能潛力,同時提出節(jié)能改造措施。
陜西政府辦公建筑和大型公共建筑能耗分析
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能源是人類賴以生存的物質(zhì)基礎(chǔ),隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展和人民生活水平的不斷提高,工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進程加快,能源需求也大幅度上升。建筑節(jié)能已經(jīng)引起陜西省政府部門的高度重視,要求對全省各類政府辦公建筑和大型公共建筑進行能耗現(xiàn)狀的調(diào)查。陜西省地域廣闊,南北橫跨三個建筑氣候區(qū):
重慶公共建筑能耗現(xiàn)狀及建筑節(jié)能障礙分析
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4.5
隨著我國社會經(jīng)濟的快速發(fā)展,建筑能耗急劇增加。作為城鄉(xiāng)統(tǒng)籌實驗區(qū)的重慶,正處在城市化的高峰時期。本文首先對重慶市的能耗增加情況以及公共建筑能耗狀況做了較為完整的調(diào)研統(tǒng)計,然后就公共建筑建筑節(jié)能領(lǐng)域存在的主要問題作出分析,以期為主管部門和社會各界共同努力達到節(jié)能減排目標,提供一些參考。
重慶公共建筑能耗現(xiàn)狀及建筑節(jié)能障礙分析
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重慶公共建筑能耗現(xiàn)狀及建筑節(jié)能障礙分析——隨著我國社會經(jīng)濟的快速發(fā)展,建筑能耗急劇增加。作為城鄉(xiāng)統(tǒng)籌實驗區(qū)的重慶,正處在城市化的高峰時期。本文首先對重慶市的能耗增加情況以及公共建筑能耗狀況做了較為完整的調(diào)研統(tǒng)計,然后就公共建筑建筑節(jié)能領(lǐng)域存在...
夏熱冬暖地區(qū)公共建筑能耗分析與節(jié)能研究
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4.7
為了分析公共建筑各因素對能耗的影響大小以及驗證節(jié)能效果,通過對廣州南方醫(yī)院某大樓圍護結(jié)構(gòu)進行分析,設(shè)計了9種方案,用doe-2軟件對各種方案的建筑能耗進行計算。比較和分析建筑各參數(shù)對建筑能耗的影響程度,以及找出各參數(shù)的一些規(guī)律,提出夏熱冬暖地區(qū)醫(yī)院建筑合理的節(jié)能措施。
廣州地區(qū)大型辦公類公共建筑能耗調(diào)查與分析
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4.7
通過對廣州市有代表性的寫字樓進行3個年度全年能耗抽樣調(diào)查,分析了2棟大型辦公類公共建筑全年的建筑能耗組成和變化規(guī)律。指出此兩棟大型辦公類建筑按實際使用面積計算的全年平均總能耗為149.3kwh/m2和115kwh/m2,全年空調(diào)能耗占建筑總能耗的比例分別為49.2%和38.5%。由于所使用的能耗調(diào)查方法詳細,調(diào)查對象具有代表性,因此,能耗分析結(jié)果可作為廣州地區(qū)辦公類公共建筑能耗數(shù)據(jù)庫的一部分或為其提供參考。此外,通過和其他相關(guān)文獻研究結(jié)果的對比,指出了夏熱冬暖氣候區(qū)建筑節(jié)能的途徑。
天津與神戶地區(qū)公共建筑能耗調(diào)查分析
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4.4
對天津市和日本神戶市部分公共建筑進行了建筑能耗調(diào)查與分析,結(jié)果表明我國有許多公共建筑現(xiàn)代化程度低、室內(nèi)標準低、公共建筑能耗總體水平較低;但因環(huán)保意識和建筑節(jié)能觀念較落后,節(jié)能潛力仍很大。
大型公共建筑能耗分析及節(jié)能潛力
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4.4
本文借助建筑節(jié)能系列軟件pbeca軟件,對某地某大型公共建筑建立模型,對其全年能耗進行模擬分析計算,根據(jù)模擬分析結(jié)果得出影響公共建筑能耗的因素,并找出該類建筑節(jié)能潛力。
公共建筑能耗監(jiān)測系統(tǒng)研究
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4.6
針對我國目前建筑能耗的現(xiàn)狀與未來發(fā)展趨勢,依據(jù)國家機關(guān)辦公建筑和大型公共建筑能耗監(jiān)測系統(tǒng)建設(shè)的相關(guān)技術(shù)導(dǎo)則,對能耗監(jiān)測系統(tǒng)的組成及系統(tǒng)功能要求進行了總結(jié)和概述。詳細論述了電能分項監(jiān)測系統(tǒng)的硬件和利用labview語言設(shè)計的系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)組成、實現(xiàn)方法和功能。該監(jiān)測系統(tǒng)具有可操作性強、通用性好,功能強大、快捷方便的特點,且能夠?qū)崿F(xiàn)遠程在線實時監(jiān)測,具有廣泛的發(fā)展應(yīng)用前景。
基于EnergyPlus的CBD建筑能耗預(yù)測模型研究
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4.8
建立了基于energyplus的天津市cbd建筑能耗預(yù)測模型,對影響該市cbd建筑能耗的設(shè)計參數(shù)進行了靈敏性分析,選定其中9個關(guān)鍵設(shè)計參數(shù),建立了天津市小白樓cbd建筑年總能耗的預(yù)測回歸模型并進行了驗證。研究結(jié)果顯示,照明功率密度、設(shè)備功率密度、窗墻比等參數(shù)對cbd建筑總能耗影響較大,天津市cbd能耗預(yù)測回歸模型r~2為0.966,估計標準偏差為1.122w/m~2;能耗預(yù)測值與模擬值的最大偏差分別為-12.813%和-7.063%。
既有大型公共建筑能耗評價體系
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4.6
建立了既有大型公共建筑能耗評價體系。采用層次分析法,借助專家評價,確定既有大型公共建筑能耗指標,從建筑主體、建筑子系統(tǒng)、運行管理等方面進行評分,直觀反映既有大型公共建筑能耗情況。結(jié)合工程實例,對某醫(yī)院建筑進行了公共建筑能耗評價。
基于KPCA-WLSSVM的建筑能耗預(yù)測模型
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4.4
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);進一步采用加權(quán)最小二乘支持向量機(wlssvm)方法建立建筑能耗預(yù)測模型,同時結(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,實驗結(jié)果表明,kpca-wlssvm模型方法能有效提高建筑能耗預(yù)測精度。
基于深度CRBM模型的建筑能耗預(yù)測方法
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4.4
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(crbm)的預(yù)測方法.首先,將傳統(tǒng)受限玻爾茲曼機進行擴展,融入一個歷史條件輸入層,使其能夠根據(jù)歷史時間序列來預(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\"個體家庭電力消耗\"數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,提出的方法能夠準確預(yù)測出預(yù)定時間段內(nèi)的建筑能耗,能夠為電力調(diào)度提供一定的依據(jù).
深圳市大型公共建筑能耗監(jiān)測
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深圳市大型公共建筑能耗監(jiān)測 情況報告(2018年度) 深圳市住房和建設(shè)局 2019年 前言 本報告對全市接入能耗監(jiān)測平臺的國家機關(guān)辦公建筑和大型公 共建筑2018年度能耗數(shù)據(jù)進行了總結(jié)、分析,現(xiàn)面向社會予以公開。 一方面,為各區(qū)政府節(jié)能主管部門了解轄區(qū)內(nèi)及其他行政區(qū)國家機關(guān) 辦公建筑和大型公共建筑能耗現(xiàn)狀,開展國家機關(guān)辦公建筑和大型公 共建筑用能監(jiān)管工作提供參考依據(jù);另一方面,供建筑業(yè)主、社會節(jié) 能服務(wù)公司、建筑設(shè)計單位等進行橫向比較對標,了解自身建筑能耗 水平,以便有針對性開展節(jié)能改造工作,尤其是推動超過能耗標準約 束值的國家機關(guān)辦公建筑和大型公共建筑所有權(quán)人或物業(yè)管理單位 采取規(guī)范用能行為、優(yōu)化系統(tǒng)運行、完善運行管理制度、開展節(jié)能改 造等措施,以切實降低建筑運行能耗。 報告分為三個章節(jié),第一個章節(jié)主要介紹國家機關(guān)辦公建筑和大 型公共建筑能耗監(jiān)測總體情況,共分三個小節(jié),
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職位:公用設(shè)備工程師
擅長專業(yè):土建 安裝 裝飾 市政 園林