基于随机森林的农村单体建筑热负荷预测方法研究

• 作者: 孙敬一 吴兴栋 石惠文 徐峰
• 来源期刊: 区域供热
• 关键词: 热负荷 预测 DeST建模 随机森林
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 调研、实验、探讨之声
• 页码范围: 31-37
• 页数: 7页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16641/j.cnki.cn11-3241/tk.2022.02.007

摘要

以农村单体建筑为出发点,提出了一种基于机器学习领域的随机森林模型来进行建筑物的热负荷预测.首先使用DeST建筑能耗模拟软件对建筑进行建模;使用皮尔逊系数法选择出了与建筑物热负荷相关性比较大的因素;建立随机森林预测模型,并且选择出模型合适的超参数,进一步提高预测精度.结果证明,随机森林模型的预测精度良好,可以用来指导工程实践.为大数据时代下,建筑的热负荷预测提供了一种方法,为智慧供热系统的实现以及分布式调控提供了重要的前提条件.