长沙市办公室空调使用行为分析与预测

作者：雷娅平; 李念平; 周淋萱; 段姣姣; 闫文昀

来源：建筑科学, 2022, 38(06): 24-43.

DOI：10.13614/j.cnki.11-1962/tu.2022.06.04

• 空调使用行为
• 机器学习
• 预测模型
• 办公室

本文通过对长沙市某办公建筑内2间典型办公室的空调系统及室内外环境进行为期1 a的连续监测，研究办公人员空调使用行为特点并建立空调使用行为预测模型，为空调系统的节能与智能管控提供帮助。分析空调使用行为数据表明：大小办公室空调开启情况中分别有60.32%、90.58%发生在工作时间，且空调连续运行5～10 h的情况分别占比37%、54%;在供冷工况下，办公室空调设定温度集中在24～26℃;办公室空调风速档位大多设置为中档；大办公室夏季空调使用率和空调设定温度均普遍高于小办公室，冬季反之。同时，基于随机森林和XGBoost机器学习算法建立空调使用行为预测模型，结果表明：基于XGBoost算法的空调启闭行为预测模型准确率高达99%;基于随机森林算法的空调温度调节行为预测模型的Kappa系数最高为0.87。

• 单位
  湖南大学