隨著國(guó)家經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和社會(huì)的進(jìn)步,建筑節(jié)能和智能電網(wǎng)建設(shè)受到社會(huì)各界越來(lái)越多專(zhuān)家學(xué)者的關(guān)注。截止目前,我國(guó)建筑總能耗在社會(huì)總能耗中所占比重已達(dá)21%,而在建筑能耗中,公共建筑能耗約占30.4%,具有很大的節(jié)能潛力;同時(shí),單從電網(wǎng)側(cè)分析用電情況,只能被動(dòng)分配電網(wǎng)電能使用,不能充分做到電能合理利用和分配,而加強(qiáng)電力需求側(cè)負(fù)荷管理,可以更好地優(yōu)化電力負(fù)荷的調(diào)節(jié)方案。因此有效判斷建筑實(shí)際用電情況、減少公共建筑用電能耗,對(duì)有效促進(jìn)節(jié)能化建筑和智能電網(wǎng)發(fā)展具有重要意義。本文以甘肅省某大型辦公建筑為背景,分析辦公建筑用能結(jié)構(gòu)和能耗特點(diǎn),對(duì)建筑歷史能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,研究影響建筑能耗的主要因素和建筑的節(jié)能潛力,為實(shí)現(xiàn)建筑能效分析和能耗預(yù)測(cè)奠定基礎(chǔ)。為了對(duì)建筑能效進(jìn)行分析,調(diào)查統(tǒng)計(jì)了寒冷地區(qū)辦公建筑用能情況,以樣本建筑能耗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用統(tǒng)計(jì)定額的方式分別確定各用電系統(tǒng)的能耗定額,并將被研究對(duì)象的用能情況與定額對(duì)比,評(píng)價(jià)建筑用能情況。之后對(duì)暖通系統(tǒng)用電能耗高的情況進(jìn)行具體分析,提出用空氣源熱泵代替電鍋爐供暖,以降低電采暖用電能耗。為實(shí)現(xiàn)對(duì)未來(lái)一段時(shí)間建筑用電能耗的預(yù)測(cè),搭建基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公共建筑能...

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題的研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 建筑能效分析技術(shù)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 建筑能耗預(yù)測(cè)方法研究現(xiàn)狀
    1.3 課題主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 主要章節(jié)安排
第2章 大型辦公建筑用電能耗構(gòu)成與分析
    2.1 蘭州市氣候特征分析
    2.2 建筑用電能耗構(gòu)成及特點(diǎn)
        2.2.1 建筑概況
        2.2.2 建筑用電能耗構(gòu)成
        2.2.3 建筑用電能耗的特點(diǎn)
    2.3 建筑用電能耗影響因素分析
        2.3.1 影響因素
        2.3.2 氣象因素
        2.3.3 時(shí)間因素
    2.4 本章小結(jié)
第3章 理論基礎(chǔ)與模型
    3.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.1.1 預(yù)測(cè)方法的選擇
        3.1.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
        3.1.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法
    3.2 PSO算法
        3.2.1 PSO算法原理
        3.2.2 PSO算法的參數(shù)設(shè)置
        3.2.3 PSO算法流程
    3.3 LM算法
        3.3.1 LM算法原理
        3.3.2 LM算法流程
    3.4 本章小結(jié)
第4章 大型辦公建筑能效分析方法研究
    4.1 建筑能效分析的意義和方法
    4.2 能耗定額方法概述
        4.2.1 能耗定額確定原則
        4.2.2 定額指標(biāo)的選取
        4.2.3 定額制定方法
    4.3 能耗定額的編制
        4.3.1 能耗定額的編制步驟
        4.3.2 平均值法下的能耗定額
        4.3.3 二次平均值法下的能耗定額
        4.3.4 定額水平法下的能耗定額
    4.4 建筑實(shí)際用能情況分析
        4.4.1 能耗情況分析
        4.4.2 采暖系統(tǒng)用能分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 基于PSO-LM-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辦公建筑能耗預(yù)測(cè)模型
    5.1 預(yù)測(cè)模型的建立
        5.1.1 建筑能耗預(yù)測(cè)的分類(lèi)
        5.1.2 模型的建立
    5.2 實(shí)驗(yàn)分析
        5.2.1 樣本的選取及數(shù)據(jù)預(yù)處理
        5.2.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的確定
        5.2.3 仿真測(cè)試
    5.3 仿真結(jié)果分析
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
    結(jié)論
    展望
參考文獻(xiàn)
致謝
附錄A 攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)研究成果



本文編號(hào)：3849318