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基于随机森林的空调冷负荷逆向分解方法

论文作者刚文龙1，陈希辉1，肖紫薇2杂志期数2022年5月刊
关键词冷负荷；分解；随机森林；精度
作者单位（1.国核示范电站有限责任公司，山东威海264200；2.华中科技大学环境科学与工程学院，湖北武汉430000）
提出基于随机森林算法的冷负荷逆向分解方法。介绍该方法的步骤，结合某办公建筑实例对该方法的分解效果进行验证。建立随机森林冷负荷分解模型，将冷负荷逆向分解为围护结构负荷、人员负荷、灯光设备负荷和新风负荷。导入典型气象年数据，利用Energy Plus软件计算得到办公建筑的全年逐时负荷（含总负荷和分项负荷），干球温度、湿球温度来自典型气象年数据。将时刻、冷负荷、干球温度、湿球温度作为模型输入，人员负荷、新风负荷、围护结构负荷、灯光设备负荷作为模型输出对模型进行训练和测试。以均方根误差、日平均相对误差的平均值作为评价指标，对随机森林冷负荷分解模型的分解效果进行评价。随机森林冷负荷分解模型可准确实现负荷分解，分解精度较高。4项负荷分解结果中，就均方根误差来看，人员负荷分解精度较高，围护结构负荷分解精度偏低；当以日平均相对误差的平均值为判断标准时，围护结构负荷分解结果偏离模拟值程度较小，人员负荷偏离模拟值程度较大。
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