办公建筑能耗监测系统关键技术研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.1 建筑能耗监测系统 | 第9-10页 |
| 1.2.2 能耗拆分方法 | 第10-12页 |
| 1.2.3 能耗阈值计算 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容及研究方法 | 第13-15页 |
| 第二章 基于粒子群优化的建筑能耗拆分算法 | 第15-28页 |
| 2.1 问题的提出 | 第15-16页 |
| 2.2 末端集设备用电规律分析 | 第16-20页 |
| 2.2.1 能耗估算方法 | 第16-17页 |
| 2.2.2 末端集设备用电分析 | 第17-20页 |
| 2.3 基于粒子群优化的能耗拆分算法 | 第20-22页 |
| 2.3.1 能耗拆分模型的建立 | 第20-21页 |
| 2.3.2 能耗拆分模型的求解 | 第21-22页 |
| 2.4 能耗拆分验证 | 第22-27页 |
| 2.4.1 二项拆分验证 | 第23-25页 |
| 2.4.2 三项拆分验证 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于数据挖掘技术的能耗报警阈值计算 | 第28-41页 |
| 3.1 方法概论 | 第28-31页 |
| 3.1.1 K-means聚类算法 | 第28-29页 |
| 3.1.2 决策树分类算法 | 第29页 |
| 3.1.3 主成分分析 | 第29-30页 |
| 3.1.4 多元线性回归 | 第30-31页 |
| 3.2 能耗阈值模型建立 | 第31-39页 |
| 3.2.1 能耗模式判别 | 第31-35页 |
| 3.2.2 多元线性回归模型 | 第35-38页 |
| 3.2.3 模型检验 | 第38-39页 |
| 3.3 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 办公建筑能耗监测系统建设 | 第41-55页 |
| 4.1 计量方案设计 | 第42-48页 |
| 4.1.1 分类模型设计 | 第42-43页 |
| 4.1.2 计量点初步选择 | 第43-44页 |
| 4.1.3 计量点优化设计 | 第44-48页 |
| 4.2 监测系统实施 | 第48-52页 |
| 4.2.1 硬件选型 | 第48-50页 |
| 4.2.2 施工安装 | 第50页 |
| 4.2.3 系统调试 | 第50-51页 |
| 4.2.4 系统运行 | 第51-52页 |
| 4.3 能耗报警阈值设置 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 总结 | 第55页 |
| 5.2 展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录 | 第60-71页 |
| 附录1 建筑低压配电系统图 | 第60-61页 |
| 附录2 计量点选择方案 | 第61-63页 |
| 附录3 建筑电耗拆分结果 | 第63-67页 |
| 附录4 聚类分析结果 | 第67-69页 |
| 附录5 训练样本 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 个人简历 | 第72页 |
| 在读期间已发表和录用的论文 | 第72页 |
