發(fā)布時間：2021-04-05 23:16

　　能源是影響企業(yè)發(fā)展的一個非常重要的因素,對企業(yè)內(nèi)部各類能耗進(jìn)行分析預(yù)測有利于企業(yè)進(jìn)行能源管理,降低日常用能,實現(xiàn)節(jié)能減排和可持續(xù)發(fā)展。本文以XX企業(yè)技術(shù)中心為研究對象,針對制冷機(jī)房、科技大廈以及強(qiáng)度、整車、發(fā)動機(jī)性能、發(fā)動機(jī)排放四個汽車試驗室,采集相關(guān)數(shù)據(jù),分析用能情況,根據(jù)不同特點采用不同方法對各部分建立了能耗預(yù)測模型,旨在幫助企業(yè)進(jìn)行能耗管理,減少浪費(fèi)。首先通過分析制冷機(jī)房、科技大廈中的照明和辦公設(shè)備的能耗數(shù)據(jù),確定各部分能耗的主要影響因素。然后采用多元回歸、SVM以及LS-SVM對制冷機(jī)房日能耗進(jìn)行建模及預(yù)測;采用多元回歸、最小二乘回歸對辦公設(shè)備日能耗進(jìn)行建模及預(yù)測;采用多元回歸、CART決策樹對照明設(shè)備日能耗進(jìn)行建模及預(yù)測。同時,通過評估各類模型的預(yù)測精度,選出最符合實際的模型。最后通過對強(qiáng)度、整車、發(fā)動機(jī)性能及排放試驗室的能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,采用多項式擬合算法分別對四個汽車試驗室每小時的耗能情況進(jìn)行擬合,通過得到的擬合多項式建立各試驗室的能耗預(yù)測模型。通過模型評估發(fā)現(xiàn)各部分模型擬合精度較好,能有效反映企業(yè)的能源消耗情況,對指導(dǎo)企業(yè)能源使用、節(jié)能措施的實行具有一定的理論和應(yīng)用價值... 

【文章來源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２－１技術(shù)中心電能流向圖??通過圖可以發(fā)現(xiàn)，技術(shù)中心電能主要用于科技大廈的制冷機(jī)房用電、辦公設(shè)??

山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???上截斷點為：ＦＬ－１．５ｄＦ??下截斷點為：ＦＵ＋１．５ｄＦ??若樣本某數(shù)據(jù)值不在上下截斷點之間，則稱之為異常值。??本文通過使用ＳＰＳＳ軟件將數(shù)據(jù)處理成箱線圖來檢測異常值。結(jié)果如圖３－１。??ｅｏｏｉｆ－??６?０００－??３９??４４＊??＊Ｄ０Ｃ－??４０?Ｊｆｏ??４６?Ｃ＾３??，ｉ＞?□?＿?＿??？２．００Ｄ－??ｎｉ＇Ｌｆ?Ｋｆ＇．ｎ．ｖ．?ｖ?ｎ?？?ｆ?ｆ?ｉｎ）?ｋｃｒｔｆｉ＊？??圖３－１異常值分析結(jié)果??常用的異常值處理辦法如表３－１。???表３－?１異常值處理辦法???異常值處理辦法?方法描述??刪除含有異常值的記錄?直接將含有異常值的記錄刪除??視為缺失值?將異常值視為缺失值，利用缺失值處理的方法進(jìn)行處理??平均值修正?可用前后兩個觀測值的平均值修正該異常值??不處理?直接在其具有異常值的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行挖掘建模??一般情況下我們選擇將異常值視為缺失值的方法，以避免直接刪除造成的樣??本量減少，進(jìn)而影響變量的真實分布，導(dǎo)致最后結(jié)論失準(zhǔn)。??３．１．２缺失值填補(bǔ)??在實際的樣本數(shù)據(jù)中，由于采集過程中的失誤、度量方法對于某些特征不適??用、數(shù)據(jù)未被填寫等原因，造成一個或多個值的缺失。??缺失值處理方式如圖３－２所示：??１２??

?第３章制冷機(jī)房能耗預(yù)測??刪除行（按列表刪除）??刪＆數(shù)據(jù)?成對刪除??刪除變量????無趨勢＆無季?均值、中位數(shù)＆眾??節(jié)性數(shù)據(jù)?數(shù)隨機(jī)樣本插補(bǔ)??時列?有趨勢＆免季??上題Ｊ節(jié)性數(shù)據(jù)線性插補(bǔ)??有趨勢＆有季?＾??缺失值處理方法?填補(bǔ)數(shù)據(jù)?節(jié)性數(shù)據(jù)＿??將ＮＡ值當(dāng)作新分類??分類數(shù)據(jù)?多重插補(bǔ)??邏輯回歸??一般性??問題??：?Ｔ—Ｔ￣??均值、中位數(shù)＆眾數(shù)??———?連續(xù)數(shù)據(jù)?多重插補(bǔ)??不作處理??線性回歸??圖３－２缺失值處理方法??為保證數(shù)據(jù)多樣性和樣本量，本文通過高次Ｌａｇｒａｎｇｅ多項式插值法［Ｍ］對缺??失數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)。??設(shè)有一組樣本數(shù)據(jù)（ｘ〇，?ｙ〇?），（?ｘ丨，ｙｉ?）．．．，（?ｘｎ，ｙｎ?），則有?ｎ?次?Ｌａｇｒａｎｇｅ??插值多項式：??Ｐｎ、ｘ、二??；＝〇??其中，人（義）（ｉ＝０，ｌ，２，．．．，ｎ）為ｎ次插值基函數(shù)，如式３－２：??１?ｉｘ）?＝?（ｘ?—?ｘｏ）…（ｘ?—?＇?Ｖ?（ｘ?—？＋?１）．二．（ｘ?—?ｘｎ）?．，ｎ?（３－２）??（Ｘ丨－Ｘ〇）…（Ｘ丨?ｘＫｌ）?（ｘ，?－Ｘ１?＋?１）?．．．?（ｘ，?－?ｘｎ）??公式３－１中，ｐｎ（ｘ）是ｎ＋１個ｎ次多項式的線性組合，所以ｐｎ（ｘ）次數(shù)要小于ｎ，??則拉格朗日插值多項式ｐｎ⑴記Ｕｘ）：??Ｌｎ（ｘ）?＝?Ｘ（?＾－３）??＂（丨?Ｕ?－?ＴＡ＋ｉＵ、．）??其中似＂＋１Ｕ）?＝?（ｘ?－?Ｘ〇）．．．（Ｘ?－?＇］）?（Ｘ?－?ｘｉ＋１）…（Ｘ?－?ｘｎ）??Ｏｉ）?＝?（Ｘｉ?＿?Ｘ〇）＂．（Ｘｉ?＿?ＸＨ）?（Ｘ「Ｘｉ十—?ｘ丨〗）??

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3120281