B体育近年来，暖通空调系统已成为办公建筑的重要组成部分。目前暖通空调系统运行管理技术水平普遍较低，其设备的制冷（热）量能力与实际需求量相差过大B体育，导致暖通空调系统的实际运行能耗偏大，约占办公建筑总能耗的40%左右，具有较大的节能潜力。精准的负荷预测是优化暖通空调系统运行的基础，有利于日后根据负荷变化调节制定能源系统的运行策略，为提高建筑室内热舒适度、降低建筑的运行能耗奠定理论基础。因此，本课题主要开展以分析各类气象因素对建筑冷热负荷的敏感特性为基础的建筑动态冷热负荷预测模型研究。本文首先分析建筑冷热负荷的影响因素B体育。借助于 DesignBuilder 能耗模拟软件，利用敏感性分析方法深入地研究干球温度、相对湿度、水平面散射辐射强度、法向直射辐射强度、风速、风向等气象因素对负荷影响的显著性B体育，并以敏感系数作为评价指标，筛选出对负荷影响较大的气象因素。然后利用相关性分析方法，进一步优化冷热负荷预测模型的输入。其次，基于小波变换、支持向量机、偏最小二乘回归方法分别建立建筑动态冷热负荷预测模型。利用小波变换方法的目的是提取历史负荷的特征，将负荷分为周期性分量和随机性分量，解决了一般的预测方法难以精确反映不同规律项叠加的影响的缺点B体育。根据得到的不同分量分别建立合适的模型，即针对具有周期性和线性特征的低频分量建立偏最小二乘回归模型，针对具有随机性和非线性特征的高频分量建立支持向量机模型。该预测方法综合利用了小波变换的特征提取能力、偏最小二乘回归的多重共线性处理能力以及支持向量机的非线性处理能力，从而提高模型的预测精度及泛化能力。最后B体育，关于模型的有效性验证，主要从两个方面进行：一是将本文建立的负荷预测模型与其他预测模型的预测结果进行对比；二是分析气象预报精度对模型预测精度的影响。

　　办公建筑,气象因素分析,负荷预测,小波变换,支持向量机,偏最小二乘回归;

　　机译：混沌理论应用于基于短期神经网络的短期负荷预测模型的输入空间表示混沌理论应用于基于短期神经网络的短期负荷预测模型的输入空间的定义