[发明专利]一种寒冷地区的城市居住建筑系统的能耗预测方法有效
申请号: | 201810941382.6 | 申请日: | 2018-08-17 |
公开(公告)号: | CN109242158B | 公开(公告)日: | 2022-02-11 |
发明(设计)人: | 于洋;刘加平;雷振东;朱旭东;董浩;李姝雅 | 申请(专利权)人: | 西安建筑科技大学 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q50/08 |
代理公司: | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人: | 徐文权 |
地址: | 710055 陕*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明公开了一种寒冷地区的城市居住建筑系统的能耗预测方法,包括以下步骤:步骤1,建立寒冷地区城市居住建筑系统的能耗影响因素数据库;步骤2,城市居住建筑系统中每一户居住建筑的能耗估算公式为:每一户居住建筑的年能耗=日常电器能耗+日常热水能耗+夏季制冷能耗+冬季采暖能耗;步骤3,基于统计学的相关分析得到与年能耗显著线性相关的能耗影响因素;步骤4,建立城市居住建筑系统年能耗和对其有显著线性相关关系的能耗影响因素变量间的多元回归模型,通过求解回归方程完成城市尺度的能耗预测。本发明的能耗预测方法可从城市尺度对既有城市居住建筑系统的总体能耗进行预测。 | ||
搜索关键词: | 一种 寒冷 地区 城市 居住 建筑 系统 能耗 预测 方法 | ||
【主权项】:
1.一种寒冷地区的城市居住建筑系统的能耗预测方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1,建立寒冷地区城市居住建筑系统的能耗影响因素数据库;所述能耗影响因素数据库包括:建筑数据、实测数据、设备数据和行为数据;建筑数据包括:建筑类型、结构形式、建筑面积、朝向、所在层数及总层数;实测数据包括:室内温度和用电量;设备数据包括:冬季采暖设备和夏季制冷设备;行为数据包括:家庭常住人口数量和家庭年收入;步骤2,城市居住建筑系统中每一户居住建筑的能耗估算公式为:每一户居住建筑的年能耗=日常电器能耗+日常热水能耗+夏季制冷能耗+冬季采暖能耗;步骤3,基于统计学的相关分析得到与年能耗显著线性相关的能耗影响因素;将步骤1建立的能耗影响因素数据库和步骤2获得的年能耗输入统计分析软件spss statistics 24,利用相关分析得出每一项能耗影响因素与年能耗之间的线性相关程度;相关程度通过相关系数γxy表示,相关系数计算公式为:式中,和分别为变量X和Y的均值;Xi和Yi分别为变量X和Y的第i个观测值;进行净相关分析,最终得到与年能耗具有显著线性相关关系的能耗影响因素,具有显著线性相关关系是指相关系数绝对值大于等于0.4且小于0.7;步骤4,建立城市居住建筑系统年能耗和对其有显著线性相关关系的能耗影响因素变量间的多元回归模型,多元回归模型为:y=β0+β1x1+β2x2+…+βnxn+ε式中:x1、2、3…n为n个影响年能耗的变量;y为年能耗;ε为随机误差;β0为常数项;βn为偏回归系数,n=1,2,3,…,n;通过将x、y值带入,求得β0和βn值以确定回归方程;通过城市统计年鉴获取x1、2、3…n的值,带入并求解回归方程,最后根据城市居住总户数得到年能耗模型拟合数据,完成城市尺度的能耗预测。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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