基于人员行为分类的用能有效性评估方法

论文摘要

为了定量评估公共建筑的节能潜力,提出基于人员行为分类的用能有效性评估方法.该方法首先采用局部加权朴素贝叶斯(locally weighted naive Bayes,简称LWNB)算法对用电行为进行分类,在此基础上引入权重因子,构建了一种用能有效性评估模型.研究过程中通过智能插座采集不同人员办公设备一周的能耗数据,同时采用计步器与监控软件监测人员行为,利用有监督机器学习方式对人员行为进行分类.基于用能有效性评估方法,给出了不同人员的用能有效性评估值.实验表明,该行为分类方法具有较高准确率,有效性评估模型能够实现人员用能合理性的定量评估,有助于公用建筑节能潜力的精细化评估,为优化用能行为及用能设备的控制提供了参考依据.

论文目录

• 1 行为与能耗检测方法
•   1.1 行为与能耗数据采集系统
•   1.2 人员行为分类设定
• 2 人员行为识别方法
•   2.1 局部加权朴素贝叶斯（locally weighted naive Bayes,简称LWNB）算法
•   2.2 K折交叉验证方法
•   2.3 Kappa检验方法
• 3 用能有效性评估方法
• 4 实验结果分析
•   4.1 人员行为识别分析
•   4.2 用能有效性评估结果与分析
•     4.2.1 日用电有效性评估结果与分析
•     4.2.2 周用电有效性评估分析
• 5 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 方潜生,陈涛,李善寿

关键词: 有效性评估,局部加权朴素贝叶斯,行为分类,技术节能

来源: 安徽大学学报(自然科学版) 2019年05期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 建筑科学与工程,自动化技术

单位: 安徽建筑大学智能建筑与建筑节能安徽省重点实验室

基金: 国家科技支撑计划项目(2015BAJ08B03),安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2016A820,KJ2016A821)

分类号: TU111.195;TP181

页码: 27-34

总页数: 8

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