【摘要】：建筑能耗基準(zhǔn)評(píng)價(jià)是分析評(píng)估建筑物能源使用情況的重要手段。在過去幾十年中,盡管出現(xiàn)了許多廣泛應(yīng)用的建筑能耗基準(zhǔn)技術(shù),但它們?nèi)杂幸欢ǖ木窒扌浴，F(xiàn)有的建筑能耗基準(zhǔn)評(píng)價(jià)方法大都是基于專家經(jīng)驗(yàn),首先根據(jù)影響建筑能耗的單一因素,即建筑功能對(duì)建筑進(jìn)行類別劃分,然后利用統(tǒng)計(jì)等方法對(duì)不同功能的建筑進(jìn)行能耗分析。然而,在實(shí)際應(yīng)用中,由于建筑結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性及用途的多樣性,致使影響建筑能耗的因素眾多,僅根據(jù)建筑功能來劃分建筑,會(huì)導(dǎo)致能耗基準(zhǔn)評(píng)價(jià)出現(xiàn)偏差。因此,如何從眾多的因素中找到影響能耗的關(guān)鍵因素,并設(shè)計(jì)合理的建筑能耗評(píng)估模型,是實(shí)現(xiàn)有效能耗基準(zhǔn)評(píng)價(jià)的關(guān)鍵。在現(xiàn)有方法分析總結(jié)的基礎(chǔ)上,本文提出基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建筑能耗基準(zhǔn)評(píng)價(jià)方法,并建立了一個(gè)能耗基準(zhǔn)評(píng)價(jià)框架DdBB。DdBB集成了多種數(shù)據(jù)挖掘方法,主要包括四個(gè)部分:數(shù)據(jù)清理和統(tǒng)計(jì)分析、敏感性分析、建筑分類和基準(zhǔn)評(píng)價(jià)以及模型評(píng)價(jià)。與傳統(tǒng)的能耗基準(zhǔn)評(píng)價(jià)方法不同,本文通過將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與建筑數(shù)據(jù)特點(diǎn)相結(jié)合的方式,來處理建立能耗基準(zhǔn)評(píng)價(jià)方法的核心問題——敏感性分析和建筑分類。本文將敏感性分析問題轉(zhuǎn)換為特征選擇問題,即通過設(shè)計(jì)相應(yīng)的特征選擇方法找出對(duì)能耗影響最大的特征子集。同時(shí),將建筑分類問題轉(zhuǎn)換為聚類問題,即使用聚類方法將具有相似能耗特性的建筑歸為一類。本文采用CBECS2012作為實(shí)驗(yàn)和評(píng)估的數(shù)據(jù)集,與廣泛使用的Energy Star方法作對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明DdBB方法可以提供一個(gè)更加精確、合理的建筑能耗基準(zhǔn)評(píng)價(jià)。此外,本文還研究了與能耗相關(guān)的另一重要問題—社區(qū)用戶短期電力需求預(yù)測(cè)。由于社區(qū)用戶數(shù)量眾多,且每個(gè)用戶的用電行為不同,如果直接對(duì)大量的單個(gè)用戶進(jìn)行預(yù)測(cè)將是一個(gè)繁瑣且耗時(shí)的任務(wù)。為此,本文提出一種基于聚類的聯(lián)合預(yù)測(cè)策略,即先根據(jù)用電特性對(duì)社區(qū)用戶進(jìn)行聚類,然后預(yù)測(cè)每個(gè)分組的用電量,最后聚合預(yù)測(cè)結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于聚類的聯(lián)合預(yù)測(cè)策略的社區(qū)用電需求預(yù)測(cè)能夠提高預(yù)測(cè)的效率。
【圖文】：

邐第一章緒論邐逡逑第一章緒論逡逑１．１研究背景及意義逡逑隨著全球化經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和全球變暖的加快，能源消耗日益增加，日趨嚴(yán)逡逑重的能源形勢(shì)受到了世界各地的高度重視。根據(jù)《ＢＰ世界能源統(tǒng)計(jì)年鑒》２０１７逡逑年數(shù)據(jù)（Ｇｌｏｂａｌ邋Ｅｎｅｒｇｙ邋Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ邋Ｙｅａｒｂｏｏｋ邋２０１７）可知，全球一次能源消費(fèi)繼邋２０１４逡逑年增加了邋１％與２０１５年增加了邋０．９％后，，２０１６年增加了邋１％。如圖１．１所示，我國(guó)逡逑依然是世界上能源消耗最多的國(guó)家。我國(guó)消耗的能源總量已遠(yuǎn)超過歐美等發(fā)達(dá)國(guó)逡逑。已經(jīng)經(jīng)一。逡逑

在１９９５年Ｋ－Ｍｅａｎｓ算法被提出，由于其算法設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單、計(jì)算速度快等特點(diǎn)逡逑深受廣大研究者喜歡，也是實(shí)際應(yīng)用中最多的算法之一。Ｋ－Ｍｅａｎｓ算法的思想很逡逑簡(jiǎn)單，對(duì)于給定的樣本集根據(jù)樣本之間歐式距離將樣逡逑本集劃分到給定數(shù)目的分組。讓同一分組內(nèi)的樣本點(diǎn)之間的距離盡可能小，而讓逡逑不同分組之間的距離盡可能大。目標(biāo)函數(shù)一般采用最小方差函數(shù)逡逑（￡＞ｒｏｒ，），函數(shù)公式定義如下：逡逑（２－１）逡逑；＝１邋ｘｅＣｔ邐ｘｅＣｊ逡逑公式中叫表示每類的中心點(diǎn)，這個(gè)中心點(diǎn)可以是多種形式，可以是樣本均值也可逡逑以是質(zhì)心。由于公式（２－１）是一個(gè)ＮＰ難的問題，如果想直接求上式的最小值只逡逑能采用啟發(fā)式的迭代方法。下面就用一組圖就來形象的描述Ｋ－Ｍｅａｎｓ采用的啟逡逑發(fā)式方式。逡逑
【學(xué)位授予單位】：廈門大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TU111.195

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2667242