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摘要
模拟法应用专业软件，可准确计算动态能耗，但输入参数烦琐且建筑几何模型确定后往往无法更改；数据挖掘法计算速度快，适用条件多样，但是需要长时间历史数据进行训练，效果受样本数据限制.针对以上问题，提出一种基于庞大算例变量提取的办公建筑能耗预测模型，利用EnergyPlus建立批量典型建筑模型，调整建筑参数生成百万条数据作为训练数据集；采用LightGBM算法，筛选影响负荷的特征因素，构建负荷预测模型；结合EnergyPlus中空调设备能耗计算模型，应用python编译实现能耗预测，并在北京某办公建筑中进行应用和验证.结果表明，筛选的24维特征变量，可保证模型预测准确度在90%以上，逐日能耗的预测平均相对误差为8.27%.应用标准年气象参数计算全年建筑能耗，逐月平均相对误差为10.37%,建筑实际能耗指标为35.20 kW·h/(m2·a),预测能耗指标为36.25 kW·h/(m2·a),相对误差为2.98%.
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