| 摘要 | 第3-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 1 绪论 | 第14-34页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 公共建筑用电研究现状 | 第15-21页 |
| 1.2.1 国外公共建筑用电研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 国内公共建筑用电研究现状 | 第17-21页 |
| 1.3 公共建筑能耗影响因子的研究现状 | 第21-25页 |
| 1.4 公共建筑能耗定额研究现状 | 第25-31页 |
| 1.4.1 国外研究现状 | 第25-27页 |
| 1.4.2 国内研究现状 | 第27-31页 |
| 1.5 课题的提出 | 第31-34页 |
| 1.5.1 目前存在的问题 | 第31页 |
| 1.5.2 本文的研究目的和主要内容 | 第31-34页 |
| 2 重庆市公共建筑用电现状及用电分布研究 | 第34-64页 |
| 2.1 公共建筑用电分布的概率统计分析 | 第34-38页 |
| 2.1.1 样本统计量的描述性分析 | 第34页 |
| 2.1.2 样本抽样分布和参数估计 | 第34-36页 |
| 2.1.3 样本分布的假设检验 | 第36-38页 |
| 2.2 重庆市公共建筑总用电现状及用电分布 | 第38-46页 |
| 2.2.1 样本建筑能耗数据的获取与筛选 | 第38-43页 |
| 2.2.2 样本建筑总用电分布 | 第43-46页 |
| 2.3 用电分布研究方法 | 第46-47页 |
| 2.4 重庆市各类建筑用电现状及用电分布情况 | 第47-63页 |
| 2.4.1 重庆市政府办公建筑用电分布特征 | 第47-51页 |
| 2.4.2 重庆市商场建筑用电分布特征 | 第51-55页 |
| 2.4.3 重庆市一般办公建筑用电分布特征 | 第55-59页 |
| 2.4.4 重庆市酒店建筑用电分布特征 | 第59-63页 |
| 2.5 本章总结 | 第63-64页 |
| 3 重庆市公共建筑用电特征研究 | 第64-84页 |
| 3.1 用电特征研究方法 | 第64页 |
| 3.2 各类型建筑用电特征研究 | 第64-82页 |
| 3.2.1 重庆市政府办公建筑用电特征 | 第64-71页 |
| 3.2.2 重庆市商场建筑用电特征 | 第71-74页 |
| 3.2.3 重庆市一般办公建筑用电特征 | 第74-78页 |
| 3.2.4 重庆市酒店建筑用电特征 | 第78-82页 |
| 3.3 本章总结 | 第82-84页 |
| 4 重庆市公共建筑用电影响因素研究 | 第84-100页 |
| 4.1 气象影响因素 | 第84-90页 |
| 4.2 建筑功能影响因素 | 第90-97页 |
| 4.2.1 影响因素筛选 | 第90-92页 |
| 4.2.2 政府办公建筑的用电影响因素相关分析 | 第92-94页 |
| 4.2.3 商场建筑的用电影响因素相关分析 | 第94-95页 |
| 4.2.4 一般办公建筑的用电影响因素相关分析 | 第95-96页 |
| 4.2.5 酒店建筑的用电影响因素相关分析 | 第96-97页 |
| 4.3 本章总结 | 第97-100页 |
| 5 重庆市公共建筑日用电负荷率矩阵的聚类分析 | 第100-142页 |
| 5.1 公共建筑日用电负荷率的聚类分析方法 | 第100-110页 |
| 5.1.1 日负荷率聚类分析方法 | 第101-105页 |
| 5.1.2 聚类变量的预处理 | 第105-107页 |
| 5.1.3 日负荷率矩阵的层次聚类分析 | 第107-109页 |
| 5.1.4 日负荷率多项式拟合 | 第109-110页 |
| 5.2 各类型建筑日用电矩阵聚类分析 | 第110-126页 |
| 5.2.1 政府办公建筑日用电矩阵聚类分析 | 第110-115页 |
| 5.2.2 商场建筑日用电矩阵聚类分析 | 第115-119页 |
| 5.2.3 一般办公建筑日用电矩阵聚类分析 | 第119-123页 |
| 5.2.4 酒店建筑日用电矩阵聚类分析 | 第123-126页 |
| 5.3 照明及插座系统日用电负荷率分布特征的层次聚类分析 | 第126-133页 |
| 5.3.1 一般办公建筑照明及插座系统特征曲线 | 第126-128页 |
| 5.3.2 政府办公建筑照明及插座系统特征曲线 | 第128-130页 |
| 5.3.3 商场建筑照明及插座系统特征曲线 | 第130-131页 |
| 5.3.4 酒店建筑照明及插座系统特征曲线 | 第131-133页 |
| 5.4 空调系统日用电负荷率分布特征的层次聚类分析 | 第133-140页 |
| 5.4.1 一般办公建筑空调系统特征曲线 | 第133-135页 |
| 5.4.2 政府办公建筑空调系统特征曲线 | 第135-137页 |
| 5.4.3 商场建筑空调系统特征曲线 | 第137-139页 |
| 5.4.4 酒店建筑空调系统特征曲线 | 第139-140页 |
| 5.5 本章总结 | 第140-142页 |
| 6 重庆市办公建筑用电负荷率时间序列预测 | 第142-164页 |
| 6.1 建筑用电负荷率时间序列模型 | 第143-150页 |
| 6.1.1 建立用电负荷率时间序列 | 第143-144页 |
| 6.1.2 ARIMA 模型简介 | 第144-146页 |
| 6.1.3 基于季节 ARIMA 的建筑用电负荷率预测模型 | 第146-150页 |
| 6.2 办公建筑用电负荷率的 ARIMA 时间序列模型 | 第150-157页 |
| 6.2.1 判断平稳性 | 第151-152页 |
| 6.2.2 自相关和偏自相关分析 | 第152-154页 |
| 6.2.3 模型识别和参数估计 | 第154-156页 |
| 6.2.4 诊断检验 | 第156-157页 |
| 6.3 用电负荷率时间序列 ARIMA 模型的验证 | 第157-163页 |
| 6.4 本章总结 | 第163-164页 |
| 7 重庆市公共建筑能耗定额研究 | 第164-184页 |
| 7.1 建筑分类快速判断 | 第165-170页 |
| 7.2 统计定额 | 第170-178页 |
| 7.2.1 统计定额编制步骤 | 第170-171页 |
| 7.2.2 按照一级分类制定统计定额 | 第171-173页 |
| 7.2.3 按照二级分类制定统计定额 | 第173-178页 |
| 7.3 技术定额 | 第178-181页 |
| 7.3.1 技术定额计算公式 | 第178-179页 |
| 7.3.2 日当量有效运行小时数 | 第179-181页 |
| 7.4 定额计算案例 | 第181-183页 |
| 7.5 本章总结 | 第183-184页 |
| 8 结论与展望 | 第184-188页 |
| 8.1 本文主要结论 | 第184-186页 |
| 8.2 本文主要创新点 | 第186-187页 |
| 8.3 研究展望 | 第187-188页 |
| 致谢 | 第188-190页 |
| 参考文献 | 第190-196页 |
| 附录 | 第196-208页 |
| A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第196页 |
| B. 作者在攻读学位期间参加科研项目目录 | 第196-197页 |
| C. 公共建筑基本信息 | 第197-202页 |
| D. 公共建筑聚类拟合曲线 | 第202-207页 |
| E. 公共建筑统计定额 | 第207-208页 |
