文档介绍：基于数学回归分析方法的绿色城镇公共建筑能耗分析
摘要:在绿色城镇的构建与发展背景下,为了解决绿色城镇建设中公共建筑能耗总量和用能强度不明确等问题,文章提出了一种基于回归分析方法的能耗分析与增长趋势预测。在该方法中,首先分析了绿
不同类型的公共建筑,因其所行使的功能不同,导致其在不同能耗中存在较大的差异。根据统计分析结果表明,绿色城镇公共建筑,在单位面积下的总能耗指标变化范围为p0,300kwh/。如图2所示,在对各种不同用途、类型的公共建筑能耗水平差异对比结果发现,通信类的公共建筑能耗最高,总能耗按照商场、饭店、医院、综合、写字楼、机关单位和教育单位进行降序排列。实际上,总能耗的高低通常与各种因素相关,主要包括管理、服务、使用和运行时间等多个因素。
实际上,同种类型公共建筑的能耗书评也存在差异。在图2中,我们可以看出,在同种类别的绿色城镇公共建筑体系中,能耗的差异可以呈现数倍增长。该结果也可以从侧面证明,绿色城镇公共建筑体系的节能潜能较大。在同种类型的公共建筑中,影响能耗水平差异的主要因素包括,建筑规模、运行时间、服务水平和能耗建筑形式等。这些因素也是提升绿色城镇公共建筑体系能耗的另一个重点。 2 绿色城镇公共建筑能耗增长趋势预测与分析的数学方法
在绿色城镇的构建中,公共建筑作为建筑能耗的大户,必将面临能耗总量控制的约束。在提升公共建筑能效之前,需要对绿色城镇工农建筑能耗的增长趋势,进行预测和分析。文章选择了基于回归分析预测方法完成绿色城镇公共建筑能耗增长趋势预测与分析。
在构建绿色城镇公共建筑能耗预测模型中,现有模型存在一定的缺陷。现阶段,针对民用建筑的能耗分析和预测,一般采用宏观能耗的理论模型与预测方法。该方法通过选择若干个宏观影响因素作为自变量,构建多元回归预测模型,对绿色城镇公共建筑能耗的增长趋势进行预测。该模型并未考虑变量之间的相关关系,因此容易陷入局部极小值,因此无法完成精确的能耗预测。
一般来说,绿色城镇公共建筑的影响因素分析中,通常需要分析大量的影响因素。在这些主要的影响因素中,绝大多数影响因素的未来增长空间较大,并且不存在明确的增长空间上限。除此之外,城镇化比例的不同,将会影响增长空间的上限,其发展规律一般遵守如图3所示的诺瑟姆S曲线,该曲线明确给出了城镇化比例,对构建绿色城镇公共建筑能耗增长空间上限的规律。
诺瑟姆S曲线主要分为三个阶段。第一阶段为起始阶段,这个阶段的城镇化率在[20%,30%]之间,速率较慢;第二阶段为中期阶段,当城镇化率到达30%左右时,其增长率将会出现拐点。在[30%,70%]之间,城镇化速率呈现显著的加速趋势;最后阶段为停滞阶段,该阶段的城镇化水平达到[70%,85%],其增速出现明显的衰减,当超过85%的城镇化以后,城镇化的规模出现饱和并停止。实际上,诺瑟姆曲线可以通过下式表示。
其中,Y是绿色城镇的城镇化率及其积分,C和r分别为积分常数与绿色城镇公共建筑速率。t表示时间。
在本文的研究中,假设城镇化率是驱动公共建筑规模发展的主要影响因素,在预测公共建筑能耗分析的增长趋势中,具有间接性的驱动作用。在上述分析基础上,本文在现有预测模型基础上,构建优化模型,完成对绿色城镇公共建筑能耗增长趋势预测与分析。如图4所示,本文优化的创新模型由城镇化驱动公共建筑面积规模增长,再通过公共建筑面积的规模增长,直接驱动公共建筑能耗总量的增长。
根据上述的理论模型以及相应的假设条件,我们构建下述的增长确实预测与分析过程中,使用的函数关系式:
在本文构建的理论模型基础上構建需求分析,需要对多项式函数关系构建拟合回归,因此本文采用回归预测方法,完成对绿色城镇公共建筑能耗增长趋势预测与分析。回归分析方法的基本原理为,在待预测的多个变量之间客观存在各种有机联系,并且呈现相互制约关系。回归分析方法的基本原理为,采用最小二乘法,完成各个相关变量之间的联系。最后,采用计算出的回归函数,完成对后续变量的预测。在通过回归分析方法进行预测时,主要包括以下几个步骤:
在极值点的限制条件下,可以通过拉格朗日中值法,求解出最优关系的参数。
在回归分析中,考虑单一因变量y与m个自变量x1,x2,…,xn之间的多元线性关系。
其中,a0表示常数项。b1,b2,…,bn分别为回归系数。同样地,在多元线性回归模型的最优化求解中,也可采用最小二乘法确定回归系数a0,b1,b2,…,bn的值。