發(fā)布時間：2017-07-06 19:13

  本文關鍵詞：基于數據挖掘的樓宇短期負荷預測方法研究

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【摘要】：樓宇短期負荷預測是樓宇能效管理系統中對用能子系統進行評估診斷、優(yōu)化控制以及調度規(guī)劃的重要基礎。針對智能樓宇參與需求響應所需高精度、實時負荷信息的要求,提出一種基于數據挖掘支持向量機的樓宇短期負荷預測方法。選擇與待預測時點相似相近的樣本數據集,采用K-means算法對樣本數據集中的溫度、濕度、氣壓等氣象數據進行聚類,根據聚類結果提取訓練樣本,最后采用支持向量機(SVM)算法建立負荷預測模型。實際應用結果表明,該方法預測結果平均相對誤差為1.34%,相對誤差在1%以內的概率達到67.5%,優(yōu)于現有的時間序列法、同結構SVM法、不考慮氣象因素的DMSVM法等方法。
【作者單位】： 上海電力學院電氣工程學院;上海高校高效電能應用工程研究中心;上海電器科學研究所;
【關鍵詞】： 樓宇能效管理 負荷預測 數據挖掘 支持向量機 聚類分析
【基金】：上海市科委科創(chuàng)項目(14DZ1201602) 國家自然科學基金項目(51207088) 上海綠色能源并網工程技術研究中心(13DZ2251900) 國網公司科技項目(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)達國家的1.5~2倍[1

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本文編號：527460