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 

机构地区：[1]河北省储能供热技术创新中心 [2]河北建筑工程学院

出　　处：《区域供热》2022年第1期31-37,共7页District Heating

基　　金：中央引导地方科技发展资金项目-基于储供解耦的储热供暖系统智慧调控研究与示范,项目编号:216Z5201G。

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。

关 键 词：热负荷 预测 DeST建模 随机森林 

分 类 号：TU995[建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]