[发明专利]一种西南边跨境区域的典型建筑冷热电负荷模型构建方法

权利要求书

1.一种西南边跨境区域的典型建筑冷热电负荷模型构建方法，其特征在于：包括，

基于卫星遥感技术和神经网络方法识别西南边跨境地区的建筑形态，确认典型建筑形式；

基于大数据聚类算法确定典型建筑冷热电负荷模型的输入参数；

基于实际历史数据建立数据库；

构建西南边跨境地区的所述典型城市典型建筑冷热电负荷模型；

基于多层次指标对所述典型建筑冷热电负荷模型进行校准验证。

2.如权利要求1所述的西南边跨境区域的典型建筑冷热电负荷模型构建方法，其特征在于：所述典型建筑形式的确认包括，

实际调研西南边跨境典型城市不同功能类型的典型建筑形式的基本信息，并对采集到的大量数据样本进行清洗和异常值剔除；

确定西南边跨境区域典型城市和建筑功能类型，基于卫星遥感技术获取西南边跨境区域建筑遥感图像，采用计算机神经网络算法从光学卫星影像中提取建筑轮廓，识别西南边跨境地区典型城市建筑的典型形态，结合实际调研得到的所述基本信息，确定西南边跨境地区典型城市不同功能类型的典型建筑形式。

3.如权利要求2所述的西南边跨境区域的典型建筑冷热电负荷模型构建方法，其特征在于：所述输入参数的确认包括，

提取建筑围护结构、室内负荷扰量、建筑供能用能设备的特征参数，采用大数据聚类算法归纳典型的所述建筑围护结构构造、室内负荷扰量、建筑供能用能设备的分类，确定典型建筑模型输入参数。

4.如权利要求1～3任一所述的西南边跨境区域的典型建筑冷热电负荷模型构建方法，其特征在于：所述聚类算法包括，

确定聚类数K和聚类中心，计算欧式距离，将案例划分到距离最近的聚类中心所在的类，不断地进行重新分配和计算，以增加类内的相似度和降低类间相似度为原则迭代，直到聚类中心不再发生变化或者变化区间达到一定的收敛标准或者达到预先指定的迭代次数，得到最终聚类结果，所述欧氏距离的表达式为：

其中，x_ij为第i个信息的第j个特征参数的值，x_kj为第k类的聚类中心的第j个变量的值。

5.如权利要求4所述的西南边跨境区域的典型建筑冷热电负荷模型构建方法，其特征在于：采用误差平方和准则函数评估所述聚类结果，统计相应的聚类结果和TWSS，并绘制成横坐标为聚类数K，纵坐标为TWSS的图，利用拐点法判定图中的拐点位置，对应的类别数K即为最佳的聚类数，所有类别总的组内平方和的计算公式为：

其中，K为聚类数，K个聚类分别为{C₁,C₂,…C_i,…C_k},p为聚类C_i中的某个案例，K个聚类中心分别为{m₁,m₂,…m_i,…m_k}，p和m_i均是多维的。

6.如权利要求1～3或5任一所述的西南边跨境区域的典型建筑冷热电负荷模型构建方法，其特征在于：所述数据库的建立包括，

先基于西南边跨境地区典型城市的实际历史气象数据，确定室外气象参数；

再统计典型建筑的实际室内设计参数，并参照现行标准中对室内环境参数的要求，确定典型建筑室内设计参数；

最后基于所述典型建筑的实际用能情况和控制策略设置，统计聚类得到西南边跨境地区典型建筑的用能习惯作息，建立西南边跨境区域典型城市用能模式数据库。