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摘要
本文基于美的大数据云平台中采集的多联机系统运行数据，分析了成都市某商业办公建筑多联机系统的运行现状，发现其存在较多设定温度过低的现象，导致能耗过高。为此，提出了将设定温度提高至26℃的节能策略。为了准确计算提高设定温度后的节能潜力，采用4种机器学习算法建立了室温预测模型。对比算法发现支持向量回归（SVR）模型的精度最高，其3台内机的室内温度平均绝对误差MAE误差仅为0.094℃、0.189℃和0.127℃。最后，基于模型预测的室内温度，结合机组的能耗特性曲线，发现将设定温度提高到26℃后，系统的整体能耗从2 551.99 kW·h下降到1 579.64 k W·h，节能率达到了38.1%。
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