某地铁站空调负荷逆向分解方法与验证

摘要：

提出采用随机森林算法对某地铁站大系统空调负荷进行分解,以便获取各子项负荷,为地铁站空调系统负荷计算、设计及运营提供一定参考.根据对冷负荷分项负荷特征的分析,选择室外参数、总冷负荷及时间对随机森林模型进行训练.训练集均方根误差为0～5.1 kW,平均误差为0～7.2％;测试集均方根误差RMSE为0～15.7 kW,平均误差为0～22.6％.4项分项负荷中,灯光设备负荷分解精度最高,人员负荷与新风负荷分解误差相对较大.

关键词：空调系统、负荷分解、随机森林、非侵入式负荷、均方根误差

所属期刊栏目：52

在线出版日期：2022-04-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：157-161