基于数据挖掘技术的地铁站环控系统用能诊断

摘要：

本文提出了一种地铁站环控系统用能诊断方法,通过数据挖掘技术建立评价模型来评价地铁环控系统的用能特性.首先,通过相关性分析,确定影响地铁环控系统能耗的关键变量:室外温度、客流量;其次,根据所选取的关键变量,采用决策树划分不同的用能模式,进而根据各个模式建立相应的的用能基准;最后,根据不同模式的用能基准对地铁环控系统实际运行数据进行用能诊断.诊断结果表明:环境和客流的变化会引起用能水平的波动,但仍然贴近用能基准.该用能诊断方法能够诊断地铁站用能、识别异常用能模式和识别低能耗的用能模式,有助于地铁站运营漏洞、故障排查和环控模式优化,为单个地铁站的节能工作提供理论依据和实际参考.

关键词：数据挖掘、地铁环控系统、用能诊断、能耗等级、节能优化

所属期刊栏目：39

分类号：TU831.3;TP306.3;U231+.92(房屋建筑设备)

资助基金：国家自然科学基金51576074,51328602资助项目. The project was supported by the National Natural Science Foundation of China No. 51576074 & No. 51328602. 本文受华中科技大学自主创新研究基金 5003120005 项目资助. The project was supported by Independent Innovation Research Foundation of Huazhong University of Science and Tech-nology5003120005.

在线出版日期：2018-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

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