基于机器学习的商业建筑用电行为识别与节能潜力挖掘.pdfVIP

基于机器学习的商业建筑用电行为识别与节能潜力挖掘1

基于机器学习的商业建筑用电行为识别与节能潜力挖掘

摘要

本报告系统性地研究了基于机器学习的商业建筑用电行为识别与节能潜力挖掘技

术方案。随着我国城镇化进程加速和商业建筑规模持续扩大，建筑能耗已成为全社会能

源消耗的重要组成部分，其中商业建筑用电占比高达40%以上。本研究通过深度分析

商业建筑用电特性，结合先进的机器学习算法，构建了一套完整的用电行为识别与节能

潜力评估体系。报告首先梳理了国内外商业建筑节能领域的研究现状和政策环境，然后

详细阐述了负荷分解、模式识别、异常检测等关键技术原理，提出了基于非侵入式负荷

监测(NILM)和深度学习的技术路线。研究设计了包括数据采集、特征工程、模型训练、

潜力评估四个核心环节的实施方案，并建立了包含短期、中期和长期目标的评价指标体

系。通过案例分析验证了该方法可识别15类以上主要用电设备，识别准确率达92.3%，

平均节能潜力挖掘效率提升35.6%。报告最后分析了技术实施过程中可能面临的数据质

量、模型泛化等风险，并提出了相应的保障措施。本研究成果可为商业建筑精细化管理、

智能电网需求响应以及国家”双碳”目标实现提供重要技术支撑。

引言

1.1研究背景与意义

商业建筑作为城市能源消耗的重要主体，其用电行为特征复杂多变，节能潜力巨

大。根据中国建筑节能协会发布的《中国建筑能耗研究报告(2023)》显示，我国商业建

筑总面积已超过120亿平方米，年用电量占全社会用电量的15%左右，且呈现持续增

长趋势。在”双碳”目标背景下，商业建筑节能已成为实现能源转型和绿色发展的重要抓

手。传统的节能管理方法多依赖于人工经验和简单统计分析，难以实现对用电行为的精

细化识别和动态优化。随着物联网、大数据和人工智能技术的快速发展，基于机器学习

的用电行为识别技术为商业建筑节能提供了全新思路。

本研究旨在通过机器学习方法深入挖掘商业建筑用电数据中的隐藏模式，实现设

备级负荷分解、用电行为模式识别和节能潜力精准评估。研究成果将有助于解决商业建

筑能源管理中的”黑箱”问题，为制定差异化节能策略提供科学依据，对推动建筑领域数

字化转型和实现碳达峰碳中和目标具有重要意义。

1.2国内外研究现状

国际上，商业建筑用电行为识别研究始于20世纪90年代，Hart提出的非侵入式

负荷监测(NILM)技术奠定了该领域的基础。近年来，随着深度学习技术的发展，基于

卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等方法的负荷分解算法取得显著进展。美

基于机器学习的商业建筑用电行为识别与节能潜力挖掘2

国劳伦斯伯克利国家实验室开发的BuildingEnergyDataAnalytics(BEDA)平台已实

现商业建筑用电模式的自动识别和异常检测。欧盟H2020计划支持的ENTITLE项目

则通过机器学习方法挖掘商业建筑需求响应潜力，平均节能效果达到1218%。

国内相关研究起步较晚但发展迅速。清华大学建筑节能研究中心团队提出了基于

深度学习的商业建筑负荷特征提取方法，识别准确率超过85%。同济大学开发的智能建

筑能源管理系统已在多个商业综合体应用，实现平均节能率15%以上。国家电网公司

主导的”智慧能源服务”示范工程中，基于机器学习的用电行为识别技术成为核心模块之

一。然而，现有研究仍存在设备识别种类有限、模型泛化能力不足、节能潜力评估不精

确等问题，亟待系统性解决方案。

1.3研究内容与框架

本报告围绕商业建筑用电行为识别与节能潜力挖掘这一核心问题，构建了”理论技

术应用”三位一体的研究框架。主要内容包括：商业建筑用电特性分析与数据采集方法

研究；基于多源数据融合的负荷分解算法设计；用电行为模式识别与异常检测模型构

建；节能潜力量化评估与优化策略生成；系统集成与验证平台开发。

报告采用”问题导向理论支撑技术创新实践验证”的逻辑结构，共分为14个章节。

从政策环境分析入手，诊断现有问题，阐述理论基础，设计技术路线，制定实施方案，

评估经济效益，分析风险因素，提出保障措施，最后总结研究成果并展望未来方向。各

章节层层递进，形成完整的研究体系。

政策与行业环境分析

2.1国家政策导向

我国高度重视建筑节能工作，近年来出台了一系列政策文件推