基于大数据监控平台的上海地区房间空调器使用特性研究
| 中文摘要 | 第3-5页 |
| 英文摘要 | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的提出 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 总结与评价 | 第14-15页 |
| 1.4 研究目的、内容和方法 | 第15-16页 |
| 1.4.1 研究目的 | 第15页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第15页 |
| 1.4.3 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-18页 |
| 2 上海地区房间空调器的运行行为特性分析 | 第18-34页 |
| 2.1 研究对象 | 第18-20页 |
| 2.1.1 样本简介 | 第18页 |
| 2.1.2 采集的参数及处理方法 | 第18-20页 |
| 2.2 房间空调器运行时间分析 | 第20-28页 |
| 2.2.1 全年运行特点 | 第20-23页 |
| 2.2.2 日运行时刻特点 | 第23-25页 |
| 2.2.3 总运行时长特点 | 第25-27页 |
| 2.2.4 日运行时长特点 | 第27-28页 |
| 2.3 房间空调器设定温度与室内温度分析 | 第28-31页 |
| 2.3.1 设定温度特点 | 第28-30页 |
| 2.3.2 室内温度特点 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-34页 |
| 3 上海地区房间空调器用能特性分析 | 第34-54页 |
| 3.1 房间空调器能耗整体水平 | 第34-40页 |
| 3.1.1 空调器样本冬、夏季能耗水平 | 第34-36页 |
| 3.1.2 不同类型房间内的空调器能耗差异性分析 | 第36-40页 |
| 3.2 房间空调器能耗影响因素分析 | 第40-53页 |
| 3.2.1 分析方法 | 第40-44页 |
| 3.2.2 房间空调器能耗与室外温度的关系 | 第44-47页 |
| 3.2.3 房间空调器能耗与室内温度的关系 | 第47-51页 |
| 3.2.4 房间空调器能耗与设置温度的关系 | 第51-53页 |
| 3.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 4 上海地区房间空调器典型使用模式分析 | 第54-84页 |
| 4.1 聚类分析 | 第54-78页 |
| 4.1.1 聚类对象和方法应用 | 第54-55页 |
| 4.1.2 观测量的选取 | 第55-56页 |
| 4.1.3 有效样本的筛选 | 第56页 |
| 4.1.4 聚类前数据预处理 | 第56-57页 |
| 4.1.5 聚类结果分析 | 第57-78页 |
| 4.2 人工神经网络预测 | 第78-82页 |
| 4.2.1 人工神经网络简介 | 第78-79页 |
| 4.2.2 实现方法 | 第79-82页 |
| 4.3 本章小结 | 第82-84页 |
| 5 空调使用模式对住宅建筑空调能耗影响的模拟分析 | 第84-102页 |
| 5.1 建筑基本信息 | 第84-85页 |
| 5.2 空调使用模式 | 第85-87页 |
| 5.2.1 空调使用作息与温度设定 | 第85-86页 |
| 5.2.2 其他设置条件 | 第86-87页 |
| 5.3 模拟与实测对比 | 第87-91页 |
| 5.4 影响能耗因素分析 | 第91-99页 |
| 5.4.1 模拟方案 | 第91-95页 |
| 5.4.2 模拟结果与讨论 | 第95-99页 |
| 5.4.3 与统计结果比较 | 第99页 |
| 5.5 本章小结 | 第99-102页 |
| 6 结论与展望 | 第102-104页 |
| 6.1 主要结论 | 第102-103页 |
| 6.2 研究展望 | 第103-104页 |
| 致谢 | 第104-106页 |
| 参考文献 | 第106-110页 |
| 附录 | 第110页 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第110页 |
| B.作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第110页 |
| C.作者在攻读硕士学位期间参加的社会实践活动 | 第110页 |
