基于随机森林的农村单体建筑热负荷预测方法研究

以农村单体建筑为出发点,提出了一种基于机器学习领域的随机森林模型来进行建筑物的热负荷预测。首先使用DeST建筑能耗模拟软件对建筑进行建模;使用皮尔逊系数法选择出了与建筑物热负荷相关性比较大的因素;建立随机森林预测模型,并且选择出模型合适的超参数,进一步提高预测精度。结果证明,随机森林模型的预测精度良好,可以用来指导工程实践。为大数据时代下,建筑的热负荷预测提供了一种方法,为智慧供热系统的实现以及分布式调控提供了重要的前提条件。

热网供热中断后建筑物室内温度预测分析

近年来,城市供暖管道泄漏事故发生率逐渐上升,影响正常供暖供热,对居民生产生活造成极大危害.选用某典型建筑作为研究对象,运用DeST软件对典型居民住宅进行仿真模拟,得到其供暖期的建筑热负荷数据,运用最小二乘拟合法得到建筑热负荷的预测模型,在供暖期停止供暖时,结合天气预报数据进行建筑物热负荷的计算,结合室内热平衡方程对建筑物室内温度的变化进行预测,计算供暖停止后建筑物室内温度随着时间的变化,为事故发生时保证居民供暖基本温度所需的抢修时间提供依据.