摘要
本发明公开了一种基于城市住宅建筑的能源性能预测方法、设备及介质,属于能效预测技术领域,用于解决传统物理建模对于建筑能耗预测还存在一定的局限性,计算复杂度高,使用的数据参数有限,且整体能耗预测不够准确的技术问题。方法包括:对城市范围内的建筑群进行有关建筑存量数据、气象数据以及辅助数据的收集处理,得到建筑关键数据;基于建筑关键数据,生成建筑基准模型;通过建筑基准模型,对建筑群进行能耗模拟处理,得到多维能效特征数据集;对建筑能效数据进行有关非分离模型、终端需求隔离模型以及集合隔离模型的能效性能预测评估处理,确定出最佳能效性能预测模型;对建筑群进行能效分析,得到建筑能效预测结果。
技术关键词
性能预测方法
性能预测模型
建筑群
机器学习模型
数据
住宅
终端
非易失性计算机可读存储介质
能源能效
非易失性计算机存储介质
拉丁超立方抽样方法
机器学习算法
预测特征
建筑能耗预测
基准
典型气象年
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平台
水工模型试验
状态监控单元
水位测量计
轨迹
疲劳状态检测
面部
深度学习模型
疲劳检测方法
数据
生物标志物
天冬氨酸氨基转移酶
白蛋白
丙氨酸氨基转移酶
慢性肺部疾病