浅层河流、湖泊地表水源热泵供冷负荷与水体匹配性分析

根据热量守恒定律建立地表水源热泵水温模型,结合南京地区工程实例,以地表水周最大温升≤1℃为标准,建立供冷负荷与水体匹配性关系,并分析不同水体表面积（1000m2~10000m2）、不同水深（2m、2.5m和3m）时的对应关系。同理,得到长江流域地区4个典型城市供冷负荷与水体匹配性关系,从而对地表水源热泵设计提供参考。

基于改进的BIN法模拟分析建筑空调能耗

利用改进的BIN法对南京某空调建筑的能耗进行模拟,并应用正交试验设计、方差分析、回归分析等数理统计方法对能耗进行分析,得到建筑能耗显著影响因素和各因素影响程度大小关系,从而为建筑节能设计与空调运行管理提供依据。

基于多规则实时学习组合型BP神经网络的城市建筑能耗预测模型

本文在建立城市层面的建筑用电量预测模型时,针对常规BP神经网络模型存在的诸多缺陷,进行了多种优化:组合模型预测取均值以克服随机性;加入统计规则以剔除个别奇异预测值的影响;实时学习以提高长期预测的精度。此外,针对影响因素的未来趋势难以准确预测的问题,增加了月份周期变量和月份序列变量这2个变量作为网络的输入,以提高模型的精度。结果显示,该方法预测效果明显优于常规BP神经网络和时间序列等方法。