居住建筑用电数据分析与随机模型构建

• 作者: 孙红三 康旭源 晋远 燕达
• 来源期刊: 建筑科学
• 学科: 工学
• 关键词: 居住建筑 用电量 大数据 随机分布模型
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 理论&实验研究
• 页码范围: 1-11
• 页数: 11页
• 分类号: TU119
• 字数: 7620字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13614/j.cnki.11-1962/tu.2019.12.01

摘要

近年来居住建筑能耗呈快速上升趋势,而居住建筑全年用电曲线体现出明显的季节性差异;同时由于不同住户行为模式的差异,用户的用电模式和用电水平存在一定的随机性.为了指导夏季和冬季用电高峰电力系统的容量设计与调节、应对蓄能系统的全年容量设计与调节,需要提出一个可以反映用户全年用电特征和随机特性的模型.本文以江苏六市的用电数据为例,基于大数据的分析方法提出了一个模拟全年逐月用电数据的随机分布模型,采用K-means聚类算法和Calinski-Harabaz指标将用户按照用电水平和用电特征划分为16个子类,并针对每一个子类将用电特征参数进行分布拟合,得到了全样本的随机分布模型.根据随机分布模型可以随机生成符合样本特征的用户用电曲线,通过参数检验、模拟检验和交叉检验的方法验证的模型的可靠性,并探讨了模型的实践应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	燕达	清华大学建筑节能研究中心	95	1685	19.0	38.0
2	孙红三	清华大学建筑节能研究中心	26	176	10.0	12.0
3	晋远	清华大学建筑节能研究中心	9	10	2.0	3.0
4	康旭源	清华大学建筑节能研究中心	3	2	1.0	1.0