利用机器学习技术深入分析楼宇产生的时间序列历史数据,基于黑箱模型竞争寻优的算法,开发了一种通用的模型辨识方法,通过多项式回归、人工神经网络、极端梯度提升3种机器学习方法竞争寻优确定最终的辨识模型。

以北京市某近零能耗办公建筑为研究对象,基于建筑历史数据和 TRNSYS 供暖系统仿真模型数据,通过开发的模型辨识方法建立了建筑的负荷预测模型和设备能耗模型,在部署期间预测R2值和总能耗误差值分别为0. 87和5. 18%。通过该模型辨识方法建立的预测模型精度较高,为后续系统能耗优化提供可靠依据。

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