考虑气象参数不确定性的建筑能耗区间预测

作者：周佳煜; 彭晋卿^*; 李毅; 邹斌

来源：建筑科学, 2023, 39(10): 252-273.

DOI：10.13614/j.cnki.11-1962/tu.2023.10.31

• 建筑能耗预测
• 非参数核密度估计
• 区间预测模型
• 蒙特卡洛抽样
• 气象参数不确定性

准确预测建筑能耗对于高比例可再生能源渗透背景下电网安全稳定运行十分重要。本研究基于长沙市某办公建筑的能耗数据，提出了1种考虑气象参数不确定性的建筑能耗区间预测方法。该方法首先使用GA-XGBoost模型得到不同季节的建筑能耗点预测结果，然后使用蒙特卡洛方法对气象预报误差进行随机抽样，再将经过误差校正的输入特征输入模型，并将所得结果进行非参数核密度估计，最后对能耗概率密度函数进行区间估计得出了不同置信水平下的建筑能耗区间预测结果。点预测结果表明：XGBoost模型的RMSE、R2和MAPE共3个评价指标在不同季节都优于传统的单一预测模型，采用遗传算法对XGBoost模型的参数优化更进一步地提升了其性能。区间预测结果表明：在供冷季、供暖季和过渡季，本文所提方法的区间平均带宽比传统方法分别低46.48%、60.41%和30.8%。此外，该方法的区间覆盖率在大多数情况下高于传统模型。

• 单位
  湖南大学; 土木工程学院