基于室温预测的多联机系统节能潜力分析

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本文基于美的大数据云平台中采集的多联机系统运行数据,分析了成都市某商业办公建筑多联机系统的运行现状,发现其存在较多设定温度过低的现象,导致能耗过高。为此,提出了将设定温度提高至26℃的节能策略。为了准确计算提高设定温度后的节能潜力,采用4种机器学习算法建立了室温预测模型。对比算法发现支持向量回归(SVR)模型的精度最高,其3台内机的室内温度平均绝对误差MAE误差仅为0.094℃、0.189℃和0.127℃。最后,基于模型预测的室内温度,结合机组的能耗特性曲线,发现将设定温度提高到26℃后,系统的整体能耗从2 551.99 kW·h下降到1 579.64 k W·h,节能率达到了38.1%。
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