一种基于商业建筑综合能耗预测的建筑节能方法技术

本发明专利技术公开了一种基于商业建筑综合能耗预测的建筑节能方法，属于建筑能源管理技术领域。所述商业建筑综合能耗预测和节能方法首先采集建筑特征参数的数据，然后对采集的数据进行缺失值、异常值检测和均值填充的预处理后，使用Pearson相关性分析或斯皮尔曼相关性分析过滤掉相关性小于0.3的特征参数，将过滤后的特征参数数据进行一阶差分处理并输入到随机森林模型中，建立商业建筑的模型能耗预测模型，最后使用SHAP值解释预测模型，分析预测结果并制定办公建筑的节能策略。本方法能够有效对单一能源或多种能源进行准确预测并提供节能指导策略，避免了由于不同能源的量纲不统一而导致预测精度不高的问题。而导致预测精度不高的问题。而导致预测精度不高的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于商业建筑综合能耗预测的建筑节能方法


[0001]本专利技术属于建筑能源管理
，具体涉及一种基于商业建筑综合能耗预测的建筑节能方法。

技术介绍

[0002]在我国，建筑能耗、工业能耗、交通能耗构成了主要的社会能耗。根据相关数据显示，当前我国建筑能源消耗已占全社会能源消耗的27.6％，而在建筑能源消耗中，商业建筑所占的比例更是高达1/4以上。随着我国经济的快速发展和城市化进程的加快，商业建筑基础设施变得更加复杂化，使得商业建筑能源消耗不明，难以挖掘出与能耗相关的因素，导致大量能源浪费。因此，对商业建筑综合能耗准确预测并提供可靠的节能策略是建筑节能管理的重要内容，不仅能够减办公建筑能源消耗，降低运行成本，还为国家节能减排工作提供有力支持，促进双碳目标的实现。
[0003]在目前的实际工程应用中，建筑能源管理
的主要研究方法有分析法和模型法，分析法主要有主成分分析法、因素分析法、层次分析法、Divisia指数法、e
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p分析法等，模型法主要有神经网络模型，回归模型，树模型等。这些方法均对建筑节能工作有一定程本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于商业建筑综合能耗预测的建筑节能方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)通过数据采集系统对某商业建筑特征参数和能耗参数的数据进行采集，得到商业建筑能耗预测数据集，对商业建筑能耗预测数据集进行预处理，获得预处理后的数据；(2)对预处理后的特征参数的数据进行Pearson相关性分析或斯皮尔曼相关性分析，剔除与能耗相关性小的特征参数，构建特征参数数据集；当预处理后的特征参数的数据量大于100时，使用Pearson相关性分析，当预处理后的特征参数的数据量小于等于100时，使用斯皮尔曼相关性分析；(3)对特征参数数据集和预处理后的能耗参数数据进行一阶差分得到差分数据集，将差分数据集分为训练集和测试集，训练集进行RF模型训练，测试集进行RF模型测试，得到训练好的RF模型；特征参数的差分数据为RF模型的输入，能耗参数的差分数据为RF模型的输出；(4)使用SHAP值解释训练好的RF模型，得到各特征参数对能耗的贡献度；(5)基于步骤(4)得到的各特征参数对能耗的贡献度指导商业建筑节能设计；步骤(1)中，若能耗参数数据包含两类以上的能源消耗数据，采集的能耗参数的数据按照《综合能耗计算通则》进行折算，折算后的数据和特征参数为商业建筑能耗预测数据集；若能耗参数数据为一类能源消耗数据，采集的能耗参数和特征参数的数据为商业建筑能耗预测数据集。2.如权利要求1所述基于商业建筑综合能耗预测的建筑节能方法，其特征在于，所述能耗因素为建筑面积、温度、湿度、工作人员数、台式电脑使用的数量、笔记本电脑的台数、打印机使用的数量、楼层数、企业数、每周工作时间、受热比例、冷却比例、日照比例、电梯的数量中的至少一种；能耗参数为水、电、天然气、煤气、汽油中的至少一种。3.权利要求1所述基于商业建筑综合能耗预测的建筑节能方法，其特征在于，所述步骤(1)中，预处理具体过程包括：使用均值填充的方法对缺失比例小于50％的商业建筑能耗预测数据集进行填充，对于缺失比例大于50％的直接剔除该参数数据，然后使用箱线图法找出商业建筑能耗预测数据集的异常值，并使用均值填充方法对其进行异常值处理，之后使用Z
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score标准化方法对数据进行标准化处理，最后根据每种能源类型对应的折标煤系数核算出综合能耗值，得到预处理后的能耗因素数据。4.如权利要求1所述基于商业建筑综合能耗预测的建筑节能方法，其特征在于，所述Pearson相关性分析是通过皮尔逊相关系数计算各特征参数之间的相关系数，皮尔逊相关系数计算式为：式中，r(X,Y)为特征参数X与综合能耗Y的相关系数；Coc(X,Y)为X与Y的协方差；Var(X)为特征参数X的方差，Var(Y)为综合能耗Y的方差；剔除特征参数与综合能耗的相关系数小于0.3的特征参数。5.如权利要求1所述基于商业建筑综合能耗预测的建筑节能方法，其特征在于，所述斯皮尔曼相关性分析，...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯早，郑光发，叶波，范玉刚，熊新，谭莉，
申请(专利权)人：昆明理工大学，
类型：发明
国别省市：