“双碳”背景下的建筑用电预测_谭勇.pdf
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1、第 卷 第 期 年 月吉 林 建 筑 大 学 学 报 收稿日期:作者简介:谭 勇(),男,吉林省德惠市人,硕士研究生 通讯作者:郭秀娟,女,吉林省长春市人,教授,博士 :“双碳”背景下的建筑用电预测谭 勇,郭秀娟吉林建筑大学 电气与计算机学院,长春 摘要:在碳达峰、碳中和的背景下,绿色低碳的发展趋势已成为主流 此时建筑能耗的预测就显得尤为重要,它可以对未来一段时间内的能耗用电使用情况提供基本依据,从而采取相应措施进行节能及低碳方案的制定 本文通过对高校内用电能耗特征的分析,基于 神经网络算法,用 构建能耗预测模型,通过输入参数进行学习训练从而得到预测值 实验结果表明,预测值与实际值结果误差较小
2、,可以用于公共建筑能耗用电分析,对公共建筑及高校内节约能耗和提高能效具有现实和价值意义关键词:能耗分析;神经网络;建筑用电中图分类号:文献标志码:文章编号:()“”,,:,:;引言随着城市化的加速和人民生活水平的不断提高,我国建筑能耗占比将上升至 其中,建筑用电较为严重 根据 年中国建筑能耗与碳排放研究报告中指出 年期间,全国建筑全过程能耗由 年的 亿 标准煤,到 年增长了 亿 标准煤,相对比于 年增长了近 倍,年均增长为 ,这一结果与全国建筑全过程碳排放的变化呈现了一致的阶段性特点 根据中国电气化年度发展报告显示,年全国电能占终端能耗比重约 由此可见,解决建筑电力消耗问题不仅是建筑节能中的重
3、要突破口,也与国家碳达峰、碳中和目标相呼应 建筑用电的数据值会受到环境因素、建筑结第 期谭 勇,郭秀娟:“双碳”背景下的建筑用电预测 构及人为因素影响,结合这些不确定因素并考虑构建一个预测模型,对该建筑未来一段时间内建筑用电数据进行预测,可以对未来用电趋势进行分析并为制定节能措施提供基本依据与数据支撑截止到目前为止,能源紧缺及其伴随的生态环境恶化问题已经成为中国及国际社会上的一大挑战为此,国内外众多专家和学者将建筑能耗影响因素和建筑节能角度相结合,从构建能耗模型到前期能耗预测进行系统分析,虽然研究仍有很多不足,但也取得了一定的研究成果 何磊、姚健等人将 和 神经网络算法相结合,将影响建筑能耗的
4、 个因素作为输入,最后通过预测模型得到预测值和实际值的相对误差在 以内,该结果可为建筑设计初期提供数据支持,以减少建筑能耗 美国学者 对公共建筑以及商业建筑展开深入研究,他们提出的节能改造方案可实现公共建筑 的节能率、商业建筑 的节能率 等人使用 随机森林算法,以小时为单位的数据预测能耗,实验结果表明了短期预测的良好效果 李然然等人基于 神经网络算法与 算法,通过结合两种算法的优点,对模型进行了仿真预测,实验结果验证了其可行性由于建筑类型繁多,建筑数量众多,加之温度、地区、季节、人为等不确定因素的影响,建筑用电预测面临较大的困难 本文通过 构建一个 神经网络预测模型,以北京市某高校一年内 栋建
5、筑楼用电数据为基础,通过改变隐藏层神经元的数量寻找最小相对误差,寻求最优解 实验结果表明,当隐藏层为 时,此时预测值和实际值相对误差最小,此时误差为 以此为依据,可为后续的建筑节能方案及用电趋势提供基本数据支持 神经网络 神经网络 神经网络是一个多层的前馈网络,如图 所示,其由输入层、隐藏层、输出层组成的阶层型神经网络,其中隐藏层可以扩展为多层,各神经元在相邻层之间进行全连接,而每层各神经元之间无连接 其基本思想是:当网络接收到信号的前向传播时,待训练的数据通过网络的输入层,各神经元获得网络的输入响应后产生连接权值,然后将结果传输至输出层,按减小希望输出值和实际输出误差的方向,从输出层经各隐藏
6、层不断调整权重和阈值,最后反馈到输入层,此过程反复交替进行,直至输出的结果误差趋向一个极小值即可输入层隐含层输出层X1X2XiXnY1Y2YkYmHsHjH2H1(L-1)(L-1)(L-1)(L-1)图 神经元网络结构 神经网络流程第一步:网络的初始化 首先根据系统输入输出序列,确定输入层节点数、隐藏层节点数 以及输出层节点数,将神经网络的中输入层、隐藏层与输出层各神经元之间的连接权值,初始化处理,之后初始化隐含层各神经元的阈值 和输出层各神经元的阈值 ;第二步:在数据集中选择 个样本作为输入及相应的期望输出()(),(),()()()(),(),()()吉 林 建 筑 大 学 学 报第 卷
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