典型文献
基于室温预测的多联机系统节能潜力分析
文献摘要：
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2551.99 kW·h下降到1579.64 kW·h,节能率达到了38.1％.
文献关键词：
多联机系统;机器学习;室温预测;节能潜力
中图分类号：
作者姓名：
王命仁;李斌;郑春元;丁云霄;魏子清;翟晓强
作者机构：
美的集团暖通与楼宇事业部,广东佛山 528311;上海交通大学制冷与低温工程研究所,上海 200240
文献出处：
引用格式：
[1]王命仁;李斌;郑春元;丁云霄;魏子清;翟晓强-.基于室温预测的多联机系统节能潜力分析)[J].制冷技术,2022(04):34-41,85
A类：
室温预测
B类：
多联机系统,系统节能,节能潜力,潜力分析,大数据云平台,运行数据,成都市,商业办公建筑,运行现状,设定温度,节能策略,机器学习算法,对比算法,支持向量回归,SVR,室内温度,平均绝对误差,MAE,基于模型,能耗特性,特性曲线,kW,节能率
AB值：
0.243801
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