建筑能耗大数据清洗与案例研究

摘要

建筑能耗预测和建筑节能调控与用能优化具有重要意义.然而,目前有关建筑能耗预测方法只针对特定的数据类型,省略数据清洗过程,且往往实现过程较为复杂,可借鉴性较差.本研究提出一个预测建筑能耗的完整流程,详细论述了流程的四个步骤:确定主要影响因素、脏数据识别与标记、数据清洗、模型构建与对比,并对比了流程中可以采用的几种大数据清洗方法和预测模型构建方法.最后通过一个案例研究验证了该流程的科学性与有效性.