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基于CO2浓度的非侵入式办公人员作息识别方法与空调智能启停策略研究
文献摘要：
办公建筑空调系统大多以固定时间表运行,容易导致空调运行不符合人员实际在室状态,在空闲时间造成大量的能源浪费.本文利用建筑内已安装的CO2浓度传感器,通过简易的非侵入式方法识别了人员的在室状态,并据此设计了办公室空调启停控制策略以避免过度供冷导致的浪费.选取北京一间办公室夏季8 000余组运行数据,利用C02浓度和当前时刻数据作为模型输入,基于决策树建立了人员在室状态识别模型.根据识别结果对空调进行智能启停控制,并与传统策略进行对比.结果表明,本文提出的策略能够显著减少办公室空调运行时长,节能效果达到19％,可为此类办公建筑的控制策略设计提供可行的思路.
文献关键词：
数据驱动;人员在室;识别模型;办公建筑;控制策略
中图分类号：
作者姓名：
李彩宇;耿阳;周浩;林波荣
作者机构：
清华大学建筑学院建筑技术科学系,北京100084;生态规划与绿色建筑教育部重点实验室,北京100084
文献出处：
引用格式：
[1]李彩宇;耿阳;周浩;林波荣-.基于CO2浓度的非侵入式办公人员作息识别方法与空调智能启停策略研究)[J].建筑科学,2022(06):1-7,69
A类：
B类：
非侵入式,公人,作息,启停策略,办公建筑,空调系统,固定时间,时间表,调运,空闲,闲时,方法识别,启停控制,供冷,一间,运行数据,C02,模型输入,决策树,人员在室,状态识别,识别模型,调进,运行时长,节能效果,策略设计
AB值：
0.386303
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