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摘要
为解决太阳辐射数据缺失导致无法准确地进行建筑能耗模拟、建筑节能等相关分析，以西安市为例，研究太阳辐射数据缺失时典型气象年(TMY)挑选与逐时辐射预测。首先，通过相关性分析得出容易获取的日照时数与太阳辐射相关性最高，因此在传统Sandia方法的基础上采用日照时数替代辐射的方法挑选TMY,并对挑选结果进行参数对比分析，验证了新参数挑选出TMY的准确性。其次，通过主要太阳辐射影响参数对比，选择合理的预测输入参数，选用处理泛化问题能力较强的神经网络及其优化算法进行逐时辐射预测研究，并将得到的结果与统计模型和观测数据进行对比分析。最后，参照中国建筑节能设计标准建立办公建筑模型，并利用本研究提出的方法得出的气象数据进行建筑能耗模拟验证，分别分析了建筑采暖与制冷能耗的变化情况。结果表明，提出的TMY挑选方法可以很好地解决辐射数据缺失地区挑选TMY的难题，神经网络算法可以对逐时辐射数据进行较精准的预测，为辐射数据缺失研究建筑节能提供新思路。
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