10.13614/j.cnki.11-1962/tu.2022.06.04
长沙市办公室空调使用行为分析与预测
本文通过对长沙市某办公建筑内2间典型办公室的空调系统及室内外环境进行为期1 a的连续监测,研究办公人员空调使用行为特点并建立空调使用行为预测模型,为空调系统的节能与智能管控提供帮助.分析空调使用行为数据表明:大小办公室空调开启情况中分别有60.32%、90.58%发生在工作时间,且空调连续运行5~10 h的情况分别占比37%、54%;在供冷工况下,办公室空调设定温度集中在24~26℃;办公室空调风速档位大多设置为中档;大办公室夏季空调使用率和空调设定温度均普遍高于小办公室,冬季反之.同时,基于随机森林和XGBoost机器学习算法建立空调使用行为预测模型,结果表明:基于XGBoost算法的空调启闭行为预测模型准确率高达99%;基于随机森林算法的空调温度调节行为预测模型的Kappa系数最高为0.87.
空调使用行为、机器学习、预测模型、办公室
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TU831(房屋建筑设备)
国家重点研发计划2016YFC0700306
2022-08-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共9页
24-31,43