基于灰色理论的建筑需求冷量预测研究
摘要：建筑需求冷量预测能够帮助建筑运行人员提前了解建筑的需求冷量，制定最优的空调系统运行策略，以实现系统安全节能运行。针对某综合大楼的间歇制冷空调系统，基于其历史运行数据，应用灰色预测对该系统早晨的需求冷量进行了研究。建立了多个等维度新陈代谢灰色模型，预测了不同工作日的早晨需求冷量。对比分析了仅以历史冷量建模的GM(1,1)模型和考虑室外气温对冷量影响的GM(1,2)模型的预测准确性。结果表明，GM(1,2)模型较GM(1,1)模型预测精度更高，即考虑到室外气温对冷量的影响时，能够更准确地预测建筑需求冷量。灰色预测模型简单、计算量小，易于集成到建筑设备管理系统中，预测得到的需求冷量可以为空调系统运行优化提供参考。
关键词：灰色预测灰色建模间歇空调系统需求冷量预测数据挖掘
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