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基于数据驱动的商业建筑能耗预测模型

商业建筑,实测数据,能耗模型,节能指标,微气候

商业建筑在各类公共建筑中能耗占比较大，降低商业建筑能耗对于总体能耗水平的降低具有重要意义。前人关于商业建筑能耗的研究多采用软件模拟的方法，在建筑信息不全的情况下实现难度较大。而且局限于分析某单一建筑的能耗影响因素及水平，缺乏对不同气候区和不同发展阶段影响下商业建筑的能耗水平的总体把握。针对以上问题，本研究整理了大量不同气候区同类商业建筑的长期实测数据，同时考虑气候和年份这两个因素对建筑能耗的影响，将建筑分类并引入微气候区。应用人工神经网络技术和回归分析对历史能耗数据进行分析挖掘，建立能耗预测模型。应用此模型为各气候区和不同阶段的商业建筑提供了逐年能耗降低比例与理想能耗指标的建议值。