基于季节灰色预测理论的公共建筑节能领域能耗监测研究

【摘要】：随着我国城市化进程的迅猛发展,人们对居住舒适度要求不断提高,建筑节能问题在我国变得日益突出,大型公共建筑以巨大的单位面积能耗引起人们的关注。降低能耗不但可以帮助企业降低成本,提高企业竞争力,而且也有助于社会经济的健康可持续发展。近年来,国家在节能减排方面制定了许多政策,大型公共建筑逐渐进入能耗动态监测阶段,对公共建筑能耗数据动态存储、数据分析、以及报表展示。然而,系统中缺少能耗负荷预测这一关键步骤,没有对能耗负荷数据准确的规划和配置。因此,有必要引入科学的方法来解决这一问题。 论文所述的基于季节灰色预测理论的公共建筑节能领域能耗监测研究,是在山西公共建筑节能监测系统平台上做的预测研究,旨在构建具有预测与报警功能的公共建筑能耗监测平台,为节能措施的实施、节能政策的制定以及能耗负荷的规划和配置提供了科学的依据。 论文在介绍此课题的研究背景和国内外的发展现状后,首先从山西能耗监测系统设计现状和特征结构进行分析,阐述了负荷预测算法在系统中引入的重要性以及可行性。进一步对典型的能耗预测算法进行了分析,根据负荷能耗影响因素和山西能耗系统历史数据特点,充分利用了灰色预测模型所需信息少、方法简单的优点和能耗历史数据具有明显的周期性的特点提出了基于季节灰色理论预测算法。此外,针对GM(1,1)模型在数据序列增长过快或下降过快时出现精度不高的情况,采用改善原始数据序列的光滑度来提高GM(1,1)模型的预测精度,并用GM(1,1)残差模型进行改进。最后将季节灰色理论预测算法应用到山西公共建筑能耗监测系统中,试验结果表明,论文提出的季节灰色预测模型简单便捷,预测精度比传统灰色预测模型精度高、误差小,可以为以后的大型公共建筑能耗监测系统的进一步完善提供参考价值。 【关键词】：季节灰色预测理论 GM(1 1)模型 能耗监测系统 节能监测领域
【学位授予单位】：河北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：N941.5;F426.92;F206;F224
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-14
• 1-1 课题的研究背景8
• 1-2 课题研究的目的和意义8-10
• 1-3 课题的国内外研究现状10-12
• 1-3-1 国外研究现状10-11
• 1-3-2 国内研究现状11-12
• 1-3-3 研究现状总结及存在的问题12
• 1-4 课题的来源和项目的意义12
• 1-5 论文主要研究内容12-14
• 第二章 能耗监测系统的设计及特征分析14-24
• 2-1 公共建筑能耗监测系统现状总体分析14-17
• 2-1-1 系统概述与构成14-15
• 2-1-2 系统设计框架15
• 2-1-3 系统的主要功能15-17
• 2-2 能耗监测系统数据库设计分析17-21
• 2-2-1 数据库结构设计17-20
• 2-2-2 数据库的建立与实施20-21
• 2-3 负荷预测算法在系统中主要功能21-23
• 2-3-1 能耗负荷预测理论分析21-22
• 2-3-2 负荷预测在系统中的地位22
• 2-3-3 分类能耗预测功能22-23
• 2-3-4 预测算法在系统中的预警功能23
• 2-4 本章小结23-24
• 第三章 季节灰色理论预测算法的提出24-32
• 3-1 能耗负荷预测数据分析24-26
• 3-1-1 能耗负荷分类24
• 3-1-2 能耗负荷影响因素分析24-25
• 3-1-3 能耗监测系统历史数据分析25-26
• 3-2 负荷预测算法模型分析及比较26-30
• 3-2-1 经典负荷预测方法26-29
• 3-2-2 各种预测方法优缺点比较29-30
• 3-3 季节灰色理论预测算法的提出30-31
• 3-4 本章小结31-32
• 第四章 季节灰色残差修正模型的研究32-42
• 4-1 灰色理论模型32-37
• 4-1-1 灰色理论模型特征32
• 4-1-2 灰色预测相关概念32-34
• 4-1-3 数据序列光滑度分析34-35
• 4-1-4 GM（1，1）模型35-37
• 4-2 季节预测模型37-38
• 4-2-1 季节指数的概述37
• 4-2-2 季节系数预测法37-38
• 4-3 基于季节灰色残差修正模型构建38-41
• 4-3-1 基于[x~((0))(k)]~(-a)（a>0）变换的改进GM（1，1）模型38-39
• 4-3-2 GM（1，1）残差修正模型39-40
• 4-3-3 季节灰色残差修正模型40-41
• 4-4 本章小结41-42
• 第五章 季节灰色理论在能耗监测系统中应用及实验对比42-54
• 5-1 公共建筑能耗监测系统的结构42-48
• 5-2 实验及结果对比48-53
• 5-2-1 实验数据样本集构造48
• 5-2-2 年预测实验及结果对比48-51
• 5-2-3 月预测实验及结果对比51-53
• 5-3 本章小结53-54
• 第六章 总结和展望54-55
• 6-1 论文工作总结54
• 6-2 展望54-55
• 参考文献55-58
• 致谢58

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