杭州华电华源环境工程有限公司

本数据适用于冬冷夏热地区典型办公建筑。数据包括微气象参数（如温度、湿度、焓值、湿球温度等）空调预测冷负荷。基于已有历史数据集，利用神经网络，回归分析和时间序列模型，根据气象条件预测空调冷负荷。综合运用这些算法和数据，可以有效提升办公建筑的能源利用效率。基于日期、24小时时间标记、室外干球温度以及室外相对湿度等核心参数，系统首先通过时间智能算法自动辨识给定日期是否为法定工作日。随后，利用室外干球温度与室外相对湿度的实时数据，基于温湿度的焓值与湿球温度推导算法，计算出相应的空气焓值与湿球温度，这两个参数对于环境热舒适度的评估至关重要。 进一步地，系统依托丰富的历史数据集，运用先进的机器学习技术和回归分析手段，深入挖掘数据间的潜在关联。同时，结合时间序列分析模型，精准定位与当前日期最为接近的相似日，为后续的预测分析奠定坚实基础。 在此基础上，系统采用神经网络算法这一前沿技术，根据实时气象参数对空调冷负荷值进行高精度预测。这一预测过程不仅涵盖了新风负荷及其负荷率、设备负荷及其负荷率，还细致考虑了围护结构负荷及其负荷率，从而实现了对空调系统整体能耗的全方位、多层次评估。此外，系统还能够输出逐时负荷及其负荷率，为精细化管理和能效优化提供了强有力的数据支持。