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第41卷第8期算机仿真2024年8月
文章编号：1006-9348（2024)08-0535-09
时间分类和多目标优化的建筑能耗区间预测
顾增杰，谢雨飞
（北京建筑大学电气与信息工程学院，北京100044）
摘要：能耗不确定性导致建筑能源管理的可靠性面临很大的挑战，然而现有研究无法完全处理不同时段的能耗不确定性。
为准确量化能耗不确定性，提出一种基于时间分类和多目标优化的建筑能耗区间预测方法。首先，给出基于单个时间尺度
（TS）分类、自适应核密度估计以及百分位数估计的残差区间估计方法；利用该法处理所有TS组合分类的能耗残差，任一类
残差均获得多个预测区间（PI）；然后，基于混沌映射、适应值加权以及核密度估计改进多目标人工蜂群算法，用于优化PI并
获得帕累托最优建筑能耗区间预测模型。实验结果表明，90%和95%置信度下，所提方法的覆盖率误差由传统方法的-
8.55%和-7.90%提高到1.53%和0.16%，且区宽仅增大0.78%和2.01%，可作为建筑能耗不确定性的有效处理方法。
关键词：建筑能耗；区间预测；分类；多目标优化算法；不确定性；神经网络
中图分类号：TP18;TP391.9文献标识码：B
TimeClassificationandMulti-ObjectiveOptimizationFor
BuildingEnergyConsumptionIntervalPrediction
GUZeng-jie,XIEYu-fei
(SchoolofElectricalandInformationEngineering,BeijingUniversityofCivilEngineering
andArchitecture,Beijing100044,China)
ABSTRACT:Energyconsumptionuncertaintiescausethereliabilityofbuildingenergymanagementtofaceabig
challenge.However,theexistingstudiescannotcompletelydealwiththeuncertaintiesofenergyconsumptionindiffer-
entperiodsoftime.Toaccuratelyquantifyenergyconsumptionuncertainty,thepaperproposedanintervalprediction
methodforbuildingenergyconsumptionbasedontimeclassificationandmulti-objectiveoptimization.Firstly,wepro-
posedanintervalestimationmethodforresidualbasedonsingletimescale(TS)classification,adaptivekernel
densityestimationandpercentileestimation.Themethodwasusedtoprocesstheenergyconsumptionresidualsofall
TScombinationsclassification.Anyoneoftheresidualcategoriescanhav
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