公共建筑能耗預測方法研究及應用

公共建筑能耗預測方法研究及應用公共建筑能耗預測方法研究及應用

摘要：

能耗預測是公共建筑能源管理的重要工作。本文針對公共建筑能耗預測問題進行了研究，并探討了基于數(shù)據(jù)挖掘技術的預測方法。首先對公共建筑能耗預測的背景和意義進行了介紹，然后詳細闡述了數(shù)據(jù)挖掘技術在公共建筑能耗預測中的應用，包括數(shù)據(jù)預處理、模型選擇、特征選擇和模型評價等方面。在此基礎上，本文提出了一種基于支持向量機的公共建筑能耗預測方法，并應用于某市政府辦公樓的實際預測中，取得了良好的預測效果。最后，對該方法進行了總結和展望。

關鍵詞：公共建筑；能耗預測；數(shù)據(jù)挖掘；支持向量機

一、引言

隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和人們生活水平的提高，公共建筑的能源消耗越來越大，成為城市能源消耗的重要組成部分。對于政府和公共機構而言，如何科學合理地進行能源管理，降低能源消耗，提高能源利用效率，已成為一項緊迫的任務。能耗預測作為能源管理的重要環(huán)節(jié)，可以為公共建筑的能源管理提供重要依據(jù)，因此備受關注。

由于公共建筑的能耗預測受到很多因素的影響，比如建筑結構、用途、氣候等多個因素，傳統(tǒng)的預測方法往往難以滿足需求。而數(shù)據(jù)挖掘技術具有挖掘數(shù)據(jù)潛在規(guī)律的能力，可以對公共建筑能耗預測問題提供新思路。本文將介紹數(shù)據(jù)挖掘技術在公共建筑能耗預測中的應用，重點探討了支持向量機在公共建筑能耗預測中的有效性和可行性。

二、公共建筑能耗預測方法研究

2.1數(shù)據(jù)預處理

數(shù)據(jù)預處理是數(shù)據(jù)挖掘的重要步驟，它主要包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換和數(shù)據(jù)規(guī)約等環(huán)節(jié)。在公共建筑能耗預測中，采集的數(shù)據(jù)來源廣泛，包括氣象數(shù)據(jù)、設備運行數(shù)據(jù)、人員出入數(shù)據(jù)等多種數(shù)據(jù)。為了提高預測精度，需要先對采集到的數(shù)據(jù)進行清洗，排除無效數(shù)據(jù)和錯誤數(shù)據(jù)。然后將來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)進行集成，形成一個完整的數(shù)據(jù)集合。接著進行數(shù)據(jù)變換，消除指標之間的量綱差異，防止變量間的權重受到量綱的影響。最后進行數(shù)據(jù)規(guī)約，選取有代表性的指標作為預測變量。

2.2模型選擇

模型選擇是公共建筑能耗預測的核心問題。常用的預測模型包括線性回歸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型、決策樹模型等。然而，由于公共建筑能耗預測的特殊性，傳統(tǒng)的預測方法往往難以滿足需求。支持向量機是一種新興的非線性預測模型，具有良好的泛化能力和魯棒性，適合于復雜的非線性問題。因此，在公共建筑能耗預測中，支持向量機被廣泛應用。

2.3特征選擇

特征選擇是指從所選取的特征中保留最有用的特征。在公共建筑能耗預測中，指標數(shù)量龐大，存在大量的冗余指標。過多的指標不僅會增加計算負擔，還會降低預測精度。因此，需要對指標進行篩選，選出最具代表性和最有相關性的指標。通常采用基于相關性和信息熵的特征選擇方法進行特征選取。

2.4模型評價

模型評價是衡量模型預測能力的重要手段。常用的評價指標包括均方誤差、平均絕對誤差、相關系數(shù)等。在公共建筑能耗預測中，由于數(shù)據(jù)不同，評價指標也不同。因此，需要選取合適的評價指標對模型進行評價。

三、實例應用

本文將所述的支持向量機模型應用于某市政府辦公樓能耗預測中。該樓為11層，共有4個空調主機組和42個空調末端設備，能耗數(shù)據(jù)包括自來水、電、空調和網(wǎng)絡幾個方面。在支持向量機模型進行建模之前，需要對數(shù)據(jù)進行預處理和特征選擇。最后，將模型得到的預測結果與實際能耗進行比較，分析模型的預測精度和可靠性。

四、總結與展望

本文從數(shù)據(jù)預處理、模型選擇、特征選擇和模型評價等方面，詳細介紹了公共建筑能耗預測中數(shù)據(jù)挖掘技術的應用方法。通過實例應用，證明支持向量機在公共建筑能耗預測中具有良好的預測精度和可行性。未來，還需進一步研究和探索如何將數(shù)據(jù)挖掘技術與公共建筑能源管理相結合，實現(xiàn)能源管理的智能化和可持續(xù)發(fā)展本文主要介紹了在公共建筑能耗預測中應用數(shù)據(jù)挖掘技術的方法和步驟。首先，對原始數(shù)據(jù)進行預處理，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理和異常值處理等。然后，通過比較和選擇，選取合適的模型進行建模，同時通過交叉驗證等方法來評估模型的性能和泛化能力。接下來，對指標進行篩選和特征選擇，選取最具代表性和最有相關性的指標。最后，通過將支持向量機模型應用于某市政府辦公樓能耗預測，得到了良好的預測精度和可行性。未來，需要進一步研究如何將數(shù)據(jù)挖掘技術與公共建筑能源管理相結合，實現(xiàn)能源管理的智能化和可持續(xù)發(fā)展在公共建筑能耗預測中應用數(shù)據(jù)挖掘技術是當前提高能源利用效率和實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的有效途徑。本文中的方法和步驟可以幫助能源管理者和工程師快速和準確預測能耗，并采取相應的調整措施，降低建筑能耗和減少環(huán)境污染。

首先，預處理是數(shù)據(jù)挖掘中的重要一步。數(shù)據(jù)預處理包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理和異常值處理。通過刪除無用數(shù)據(jù)和缺失值以及修復異常數(shù)據(jù)，可以提高后續(xù)模型的精度和穩(wěn)定性。

其次，模型建立是預測能耗的核心步驟。選擇合適的模型對精度和泛化能力的提升至關重要。機器學習模型中，支持向量機是一種有效實用的分類器和回歸器。支持向量機的優(yōu)點是通過核技巧將高維數(shù)據(jù)映射到低維特征空間進行模型構建，在處理傳統(tǒng)線性模型和非線性模型上具有很好的性能。

接下來，為了提高模型預測精度和保持模型結構的簡單性，需要進行指標篩選和特征選擇。根據(jù)經(jīng)驗和領域知識，選擇最具代表性和最相關性的指標，可以有效降低計算復雜度和保持過擬合的可能性。

最后，將支持向量機模型應用于某市政府辦公樓能耗預測，得到了較好的預測精度。這說明選擇合適的預處理方式、模型算法和特征選擇方法是成功應用數(shù)據(jù)挖掘技術于能耗預測的關鍵。預測精度的提高和可持續(xù)發(fā)展的實現(xiàn)需要更多的長期研究和實踐同時，為了進一步提高能源利用效率，還可以采取以下措施：

1.推廣使用可再生能源：在政府辦公樓中使用太陽能，風能等可再生能源，降低對化石能源的依賴，達到節(jié)能減排的效果。

2.加強建筑節(jié)能措施：政府辦公樓可以采用更加高效的建筑結構，使用隔熱、保溫材料和雙層玻璃等能耗減少材料，提高建筑的隔熱性能，達到減少能耗的目的。

3.引入智能化能源管理系統(tǒng)：通過安裝智能電表、智能開關、動態(tài)調節(jié)空調等智能裝置，實現(xiàn)對能源的細致管理和控制，避免能源的浪費，并實時對能源數(shù)據(jù)進行監(jiān)測和記錄，方便能耗的分析和調整。

總之，能源管理是一個十分重要的領域，數(shù)據(jù)挖掘技術的應用為能源的預測和調整提供了有效的方法和手段，同時也需要政府和企業(yè)積極推進綠色能