10.13614/j.cnki.11-1962/tu.2023.10.06
基于FCM聚类的供暖用户室温期望提取方法
将用户室温需求引入热负荷预测模型后,热负荷预测值会更好地与用户需求匹配.为了满足用户需求、降低供暖能耗,需要1种提取供暖用户室温期望的方法.本文结合箱型图等数据分析方法,提出1套基于FCM聚类的用户室温期望提取算法,将此方法应用于对洛阳市某小区1栋楼宇,成功提取出所有用户的室温期望范围,证明了算法的可行性.通过对比分析楼宇所有供暖用户的实测室温和期望室温,发现在2021-2022采暖季中,有89 d的用户实际室温普遍高于期望室温1~2℃,为建筑的热负荷预测模型优化提供了参考.
供暖用户室温期望、FCM聚类、数据挖掘、智慧供热
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TU111.19+1;TU831(建筑基础科学)
中国政府/世界银行/全球环境基金——中国可再生能源规模化发展二期资助项目QUT-2017-ZX-0010
2023-11-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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