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王志敏,陈雯,苏步芸,董楠,刘娟,陈宇.双碳背景下商业建筑空调负荷预测方法[J].电测与仪表,2026,63(5):30-37.
WANG Zhimin,CHEN Wen,SU Buyun,DONG Nan,LIU Juan,CHEN Yu.A Method for Predicting Air Conditioning Load in Commercial Buildings Under the Dual Carbon Background[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2026,63(5):30-37.
双碳背景下商业建筑空调负荷预测方法
A Method for Predicting Air Conditioning Load in Commercial Buildings Under the Dual Carbon Background
DOI:
中文关键词:  莫里斯敏感性分析  LSSVM模型  双碳背景  负荷预测  XGBoost模型  
英文关键词:Morris sensitivity analysis  LSSVM model  Dual carbon background  Load forecasting  XGBoost model  
基金项目:南网科技项目 (YNKJXM20222400)
                 
作者中文名作者英文名单位
王志敏WANG Zhimin云南电网有限责任公司
陈雯CHEN Wen云南电网有限责任公司
苏步芸SU Buyun南方电网能源发展研究院有限责任公司
董楠DONG Nan南方电网能源发展研究院有限责任公司
刘娟LIU Juan云南电网有限责任公司
陈宇CHEN Yu云南电网有限责任公司
摘要点击次数: 64
中文摘要:
      商业建筑与外部环境以及内部活动之间产生能量交换,太阳辐射、室外温度等外扰因素以及内部的人员活动、设备运行等内扰因素会影响建筑的热性能,共同作用于空调系统,增加了预测的难度。为此,提出双碳背景下商业建筑空调负荷预测方法。通过莫里斯敏感性分析方法计算各负荷因子对预测的重要性,分析并计算商业建筑空调负荷的外扰负荷与内扰负荷,将其作为LSSVM模型与XGBoost模型的训练数据集,充分考虑内外扰因素,结合两种不同模型在双碳背景下完成负荷预测,提高空调负荷预测精度。实验结果表明,所提方法可精准的完成空调负荷预测,MAPE最高仅为0.026。
英文摘要:
      Energy exchange occurs between commercial buildings and external environment as well as internal activities. External disturbance factors such as solar radiation and outdoor temperature and internal disturbance factors such as personnel activities and equipment operation will affect the thermal performance of buildings, which together act on the air conditioning system and increase the difficulty of prediction. Therefore, a method for predicting air-conditioning load of commercial buildings under dual-carbon background is proposed. The importance of each load factor to the prediction was calculated by Morris sensitivity analysis method, and external and internal disturbance loads of air conditioning loads in commercial buildings were analyzed and calculated, which were used as the training data set of LSSVM model and XGBoost model to fully consider internal and external disturbance factors and combine two different models to complete load prediction under the dual-carbon background. Improve the accuracy of air conditioning load forecasting. The experimental results show that the proposed method can accurately predict the air conditioning load, and the highest MAPE is only 0.026.
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