能耗预测模型在建筑能效优化中的应用研究

摘要

建筑用能分析和以此为基础的能源需求预测、节能效果评估是建筑能效管理的重要基础.人工智能领域的机器学习方法在建筑能耗预测中的广泛应用,不仅拓展了建筑能耗预测的研究路线,更为建筑能效优化提供了新的视角.本文旨在总结建筑能耗预测研究领域中,人工智能机器学习方法的重要应用-数据驱动模型、传统正演模型、以及两类模型的对比和应用,并归纳出预测模型在建筑能效优化研究领域的常见应用场景和技术路线,从而为建筑能耗预测研究人员提供全面的模型方法、应用场景、预测条件等多方位考量依据.在此基础上,本文分别在应用和基础层面提出了建筑能耗预测领域的研究问题和发展需求.