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摘要
随着城镇化发展与居民生活水平的提升，我国住宅制冷能耗不断增长，如何实现住宅空调系统节能成为目前的关键问题；人员空调使用行为是影响住宅制冷能耗、造成能耗差异的重要原因之一。由此，构建空调人行为模型在实际工程中具有重要意义。现阶段研究大多采用入户测试或问卷调研的方法进行数据采集，入户测试法收集的数据质量高，而样本量有限；问卷调研法能够采集大量样本，而数据质量不稳定，易受填写者的主观影响。随着数据传输与存储的发展，大数据技术逐渐成熟，其优势在于样本量大且数据质量稳定。因而，本研究采用多联机运行大数据，基于已有研究中的空调人行为模型构建方法，生成了夏热冬冷地区1 134个空调人行为模型。在此基础上，采用K-means聚类的方法提取了反映不同用能水平的典型空调人行为模式及分布；同时，采用双样本t检验的方法对模型有效性进行验证。最后，通过应用案例分析，说明了本研究所提典型模型及分布能更好地反映人行为的多样性，应用于住宅制冷能耗分析及空调技术评估等实际工程中。
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