简介：展馆建筑空调系统建筑能耗上海世博会 ,不论是世博会园区建筑空调系统能耗还是园区建筑空调系统用电峰值,上海世博会建筑空调系统能耗预测

简介：摘要：最近几年，随着我国经济水平的不断提高，工业建设发展也越来越快，建筑物的种类越来越多，暖通空调系统也得到了非常广泛地应用。虽然暖通空调系统可以提高空调的性能，但是也加剧了能源消耗问题，并且对环境也会产生十分重要的影响。所以说将节能环保技术应用到暖通空调系统当中就变得十分重要，如果能够合理地应用节能环保技术，那么不仅可以减少空调对环境的影响，也可以在一定程度上提高空调的使用性能，既节约能源，又可以提高空调的使用年限。

简介：摘要：电能在线监控技术作为一项节能效果较好的高科技技术，主要作用即为通过传感器网络信息实施监督，监控的正常运转一般不能脱离介质。根据相关部门在制定针对性科学技术发展规划的同时，侧重指出了关注传感器网络以及智能信息处理的研发情况，结合现如今技术发展状况，从下面几个层面进行电力能耗的监控。

简介：在建筑工程的可行性研究阶段,空调系统冷热源的年运行能耗预测是静态投资回收期分析、全寿命周期成本分析中的核心组成部分,是冷热源选型的重要依据之一.然而,在实际项目中通常选用iplv/nplv、设计工况cop进行年运行能耗估算,计算结果与实际能耗有较大的误差.在已知建筑设计冷、热负荷的前提下,引入平衡温度概念,采用bin方法预测不同温度下的建筑负荷,通过参数修正的方式预测江水源热泵机组在部分负荷率情况下功率,将热泵机组功率修正系数的变化函数拟合为水源侧进水温度和负荷侧回水温度的多项式.对长江上游地区江水温度及气象参数进行监测,并建立了江水温度与空气于球温度的数学关系.提出江水源热泵机组年运行能耗预测方法.该方法反映了系统运行的实际特征,且计算过程较为简单,可以在实际工程中应用.

简介：摘要

简介：摘要：建筑物能耗预测对于实现能源高效利用和可持续发展至关重要。传统的能耗预测方法受限于模型复杂度和数据处理能力，在预测准确性和实时性方面存在一定的挑战。本文提出了一种基于深度学习的建筑物能耗预测模型，通过充分利用复杂的建筑数据和深度学习算法，实现了更准确和实时的能耗预测。

简介：摘要：在生产多晶硅的过程中，还原工艺具有较大能耗，还原工艺主要是利用还原炉，还原炉内部硅棒表面高温需要消耗较多的电能。多晶硅还原炉沉积生产阶段比较复杂，能耗时刻都在发生变化，因此在实际生产阶段很难预测下一刻的能耗，增加了生产控制难度。因此本文分析了多晶硅还原炉还原过程的能耗，并且预测下一时段的能耗，提高还原沉积过程能耗控制性，保障工艺人员可以高效的控制还原炉操作。可以对比预测内容和实际，及时发现多晶硅还原炉异常问题，保障多晶硅生产的持续性，避免浪费大量的能源。本文分析了多晶硅还原炉还原过程的能耗，同时开展预测解析，促进多晶硅企业生产发展。

简介：摘要：随着全球能源危机的加剧和环保意识的提升，绿色建筑作为减少建筑能耗、促进能源可持续发展的重要途径，其供热通风与空气调节（HVAC）系统的能耗预测成为研究热点。本文旨在探讨绿色建筑HVAC系统能耗预测的技术方法，通过结合工程方法和数据驱动的人工智能技术，提出一种高精度、实时性的能耗预测模型。研究结果表明，该模型在制冷季和采暖季均能准确预测HVAC系统的能耗和耗电量，为绿色建筑的节能设计和运行管理提供了有力支持。

简介：摘要节能计算的准确性一直是判断建筑是否节能的关键。本文通过分析国内节能计算的现状，总结目前节能计算存在的问题，包括不够完善的计算机模拟软件和居住者信息数据库、气候差异的影响等。在分析现状的基础上，提出通过完善法律系统和提高公众意识、发展计算机模拟技术和完善居住者信息数据库、扩充可使用的气候信息数据库等方法来提高能耗预测的准确性。以及提出通过管理、设计及采购实现降低建筑能耗的方法。

简介：摘要：本研究针对数控铣削加工过程中的能耗问题，通过建立能耗预测模型，对加工过程中的能耗进行预测和分析。同时，以能耗、加工时间和加工成本为目标，采用多目标优化方法，对数控铣削的切削参数进行优化。研究首先分析了数控铣削加工过程中能耗的主要影响因素，然后构建了基于机器学习算法的能耗预测模型，并对模型进行了验证。接着，利用遗传算法、粒子群算法等优化方法，对切削参数进行了多目标优化。

简介：摘要超高层建筑暖通空调能耗预测的准确度直接影响暖通空调节能效果。针对当前超高层建筑暖通空调能耗预测方法存在的预测精确度较低，且预测的及时性较差问题，提出一种基于GM－ＲBF神经网络的超高层建筑暖通空调能耗预测方法，对历史能耗数据样本中的异常数据进行剔除，并对剩余数据进行标准化处理，构建处理后的数据的多元线性回归模型，利用皮尔逊相关系数确定暖通空调能耗影响因素与能耗之间的关系，实现超高层建筑暖通空调能耗系统数据处理分析，根据分析结果，利用径向基函数神经网络构建非线性映射关系，根据K－means聚类方法确定非线性映射函数的中心，得到网络预测值，通过对预测值进行反归一化处理，得到超高层建筑暖通空调能耗预测结果，并通过历史数据对预测结果进行检验，实现超高层建筑暖通空调能耗精准预测。实验结果表明，所提方法预测的精确度较高，且预测的及时性较好。

简介：摘要：众所周知，云计算平台的能耗测量过于不准确和精确。该研究基于虚拟机管理程序直接查询虚拟机的运行状态参数，以便能够细化到虚拟机，并在粒度级别查询虚拟机管理程序监控参数，以提高能量模型精度。考虑到虚拟机运行状态参数的时间特性，研究了利用循环神经LSM网络建立虚拟机能耗模型，建立了一个具有一定精度和准确性的云计算平台能耗模型。

简介：摘要：本文研究了基于智能控制的建筑暖通系统能耗预测与管理。通过分析建筑暖通系统的特点和能耗管理的重要性，引入了智能控制技术，并提出了一种基于智能控制的能耗预测与管理方法。该方法结合了数据分析、机器学习和优化算法，能够准确预测建筑暖通系统的能耗，并通过智能控制策略实现能耗的优化管理。通过案例分析，验证了该方法的有效性和可行性。研究结果表明，基于智能控制的建筑暖通系统能耗预测与管理能够显著提高能源利用效率和节能效果，对建筑行业具有重要意义。

简介：摘要：随着科技的不断进步和应用，AI技术在各个领域展现出了巨大的潜力和创新。在建筑领域， AI 技术其中一项重要的应用是在建筑电气负荷预测与能耗管理中。本文将探讨 AI 技术在该领域的应用，并分析其中存在的问题与挑战，以及可能的解决策略。通过深入研究，我们可以更好地利用 AI 技术来优化建筑电气负荷预测与能耗管理，推动行业向更加智能、高效和可持续的方向发展。

简介：摘要：随着智能建筑技术的发展，建筑电气系统的能耗管理成为了节能减排和成本控制的关键领域。本研究的目的是探索大数据环境下建筑电气系统能耗的预测及其动态优化方法，以期达到更高的能效和经济效益。通过智能传感器进行数据采集，并采用数据清洗、模型选择和训练等方法构建预测模型，进而实现精准的能耗预测。在此基础上，结合实时数据监控系统，实施能耗动态调整机制，如调整空调系统和照明系统的运行策略，优化能源使用。结果表明，通过这些方法可以有效提高预测的准确性和优化策略的响应速度，为建筑电气系统提供了一种可靠的能耗管理解决方案，显著降低了能源消耗和运营成本。

简介：摘 要：陶瓷抛光机包含多个磨头，复杂的结构及加工机理导致其能量强度较大。建立精确的抛光能耗预测模型是提高能源利用率前提。本文首先根据抛光机理对陶瓷抛光机进行能流分析，研究其能源的转化过程。基于改进的实验设计与数据分析方法构建抛光过程能耗预测模型、 最后验证所提模型的有效性。

简介：摘要

简介：摘要：随着城市化进程的加快和交通需求的日益增长，地铁作为一种高效、环保的城市公共交通工具，其能源消耗问题受到了广泛关注。本文旨在对地铁系统的能耗进行深入分析，为节能减排和可持续发展提供理论依据和实践指导。首先，本文回顾了地铁系统的基本构成及其运行特点，并概述了当前地铁能耗研究的现状。通过收集实际运营数据，本文分析了不同因素如车辆设计、运行速度、气候条件等对地铁能耗的影响。此外，文中还探讨了节能技术的应用现状与潜力，包括牵引系统优化、能量回收系统、绿色建筑材料。最后，本文提出了一系列针对地铁能耗降低的策略与建议，并对未来研究方向进行了展望。本研究不仅有助于提高地铁运营的能效，也对于推动城市交通的绿色发展具有重要意义。

简介：摘要：随着全球能源需求的不断增长和环境保护意识的日益增强，降低风机能耗已成为工业生产和能源利用领域的重要课题。本文旨在探讨风机能耗的现状、原因及降低风机能耗的有效方法，以期为相关领域的研究和实践提供参考。当前生产线上存在较多环境除尘风管，且管道并未全部按照工艺段进行分类敷设，所以存在某一工艺段未生产不需要环境除尘，但由于同一主管下的另一工艺段在生产，导致风机不能停机。继而对于风机能力造成极大的浪费。

简介：单位产品能耗是指平均每完成单位产品(工作量)所消耗的某种能源的标准量,分为综合能耗和单项能耗,综合能耗包涵了各种能源(煤、油、电、燃气等)的消耗,单项能耗只是单一品种的