双碳背景下商业建筑空调负荷预测方法OA

商业建筑与外部环境以及内部活动之间产生能量交换,太阳辐射、室外温度等外扰因素以及内部的人员活动、设备运行等内扰因素会影响建筑的热性能,共同作用于空调系统,增加了预测的难度。为此,提出双碳背景下商业建筑空调负荷预测方法。通过莫里斯敏感性分析方法计算各负荷因子对预测的重要性,分析并计算商业建筑空调负荷的外扰负荷与内扰负荷,将其作为最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)模型与XGBoost(extreme gradient boosting)模型的训练数据集,充分考虑内外扰因素,结合两种不同模型在双碳背景下完成负荷预测,提高空调负荷预测精度。实验结果表明,所提方法可精准地完成空调负荷预测,平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error,MAPE)最高仅为0.026。