本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的樓宇短期負(fù)荷預(yù)測方法研究

  更多相關(guān)文章： 樓宇能效管理 負(fù)荷預(yù)測 數(shù)據(jù)挖掘 支持向量機(jī) 聚類分析

【摘要】：樓宇短期負(fù)荷預(yù)測是樓宇能效管理系統(tǒng)中對用能子系統(tǒng)進(jìn)行評估診斷、優(yōu)化控制以及調(diào)度規(guī)劃的重要基礎(chǔ)。針對智能樓宇參與需求響應(yīng)所需高精度、實(shí)時負(fù)荷信息的要求,提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘支持向量機(jī)的樓宇短期負(fù)荷預(yù)測方法。選擇與待預(yù)測時點(diǎn)相似相近的樣本數(shù)據(jù)集,采用K-means算法對樣本數(shù)據(jù)集中的溫度、濕度、氣壓等氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,根據(jù)聚類結(jié)果提取訓(xùn)練樣本,最后采用支持向量機(jī)(SVM)算法建立負(fù)荷預(yù)測模型。實(shí)際應(yīng)用結(jié)果表明,該方法預(yù)測結(jié)果平均相對誤差為1.34%,相對誤差在1%以內(nèi)的概率達(dá)到67.5%,優(yōu)于現(xiàn)有的時間序列法、同結(jié)構(gòu)SVM法、不考慮氣象因素的DMSVM法等方法。
【作者單位】： 上海電力學(xué)院電氣工程學(xué)院;上海高校高效電能應(yīng)用工程研究中心;上海電器科學(xué)研究所;
【關(guān)鍵詞】： 樓宇能效管理 負(fù)荷預(yù)測 數(shù)據(jù)挖掘 支持向量機(jī) 聚類分析
【基金】：上海市科委科創(chuàng)項(xiàng)目(14DZ1201602) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51207088) 上海綠色能源并網(wǎng)工程技術(shù)研究中心(13DZ2251900) 國網(wǎng)公司科技項(xiàng)目(SGRI-DL-71-14-004)~~
【分類號】：TU855;TP311.13
【正文快照】： This work is supported by National Natural Science Foundation of China(No.51207088).0引言樓宇建筑能耗約占全球總能源消耗的40%,是溫室氣體排放的重要來源之一。我國樓宇耗電量約占全國城鎮(zhèn)總耗電量的27%,95%以上建筑屬于高耗能建筑,單位建筑能耗是發(fā)達(dá)國家的1.5~2倍[1

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：527460