| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景 | 第9页 |
| 1.2 国内外对住宅供暖空调需求的研究文献综述 | 第9-14页 |
| 1.2.1 关于供暖空调用能需求特性的研究 | 第10-12页 |
| 1.2.2 目前国内外对住宅供暖空调需求与用能行为的研究方法 | 第12页 |
| 1.2.3 近年来国内外各行业对大数据的应用和开发 | 第12-13页 |
| 1.2.4 总结与评价 | 第13-14页 |
| 1.3 研究方法与研究内容 | 第14-17页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第14页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第14-17页 |
| 2 重庆地区不同用户冬夏季空调使用需求调查研究 | 第17-31页 |
| 2.1 调研简介 | 第18-19页 |
| 2.2 调研数据分析 | 第19-30页 |
| 2.2.1 住宅的基本信息分析 | 第19-20页 |
| 2.2.2 住户家庭信息分析 | 第20-23页 |
| 2.2.3 住户采暖空调习惯分析 | 第23-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于实时监控数据的住宅房间空调器使用特性分析 | 第31-47页 |
| 3.1 研究对象 | 第31-32页 |
| 3.1.1 数据源的获取 | 第31页 |
| 3.1.2 样本简介 | 第31-32页 |
| 3.2 数据处理方法 | 第32-34页 |
| 3.2.1 数据处理流程 | 第32-33页 |
| 3.2.2 采集的参数及处理方法 | 第33-34页 |
| 3.3 分析结果 | 第34-45页 |
| 3.3.1 房间空调器运行时间分析 | 第34-40页 |
| 3.3.2 设定温度特点 | 第40-41页 |
| 3.3.3 室内温度特点 | 第41页 |
| 3.3.4 设定模式情况 | 第41-43页 |
| 3.3.5 用电量情况 | 第43-45页 |
| 3.4 实测大数据分析与调查研究方法对比 | 第45-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 房间空调器聚类分析 | 第47-63页 |
| 4.1 分类方法 | 第47-48页 |
| 4.1.1 聚类分析 | 第47页 |
| 4.1.2 K-means聚类算法 | 第47-48页 |
| 4.1.3 两步聚类算法 | 第48页 |
| 4.2 数据处理与分析方法 | 第48-50页 |
| 4.2.1 数据预处理 | 第48-49页 |
| 4.2.2 数据分析步骤 | 第49-50页 |
| 4.3 聚类结果 | 第50-60页 |
| 4.3.1 一级聚类(K-means聚类) | 第50-54页 |
| 4.3.2 二级聚类(两步聚类) | 第54-60页 |
| 4.4 分类结果汇总分析 | 第60-62页 |
| 4.4.1 卧室空调(1P、1.5P)用能模式 | 第60-61页 |
| 4.4.2 客厅空调(2P、3P)用能模式 | 第61-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 基于DEST能耗模拟重庆地区空调用能优化分析 | 第63-71页 |
| 5.1 能耗模拟模型建立 | 第63-65页 |
| 5.1.1 物理模型选定 | 第63页 |
| 5.1.2 建筑围护结构及室内热扰 | 第63-64页 |
| 5.1.3 供暖空调设备温度与作息设定 | 第64-65页 |
| 5.2 模拟结果与实测对比 | 第65-67页 |
| 5.3 住宅供暖空调节能优化方案分析 | 第67-70页 |
| 5.3.1 优化方案 | 第67-68页 |
| 5.3.2 模拟结果 | 第68-70页 |
| 5.4 本章小结 | 第70-71页 |
| 6 结论与展望 | 第71-75页 |
| 6.1 主要成果 | 第71页 |
| 6.2 主要结论 | 第71-73页 |
| 6.3 研究展望 | 第73-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 附录 | 第81页 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第81页 |
| B.作者在攻读硕士学位期间获权的专利 | 第81页 |
| C.作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第81页 |