公共建筑电耗监测数据缺失及异常的预处理方法探究

周优; 陈义波; 谭洪卫; 仲敏; 顾中煊; 罗淑湘

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公共建筑电耗监测数据缺失及异常的预处理方法探究

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Taking the monitored power consumption data consumed in 212 large-scale public buildings in Beijing as the basis, the missing and abnormal data sets were diagnosed and processed respectively in this paper. The preprocessing method consists of the completeness identification and completion, the detection of the relative range of power consumption per unit area, the detection of the abnormal sample by box plot, and the multi-parameter prediction regression model to complete the monthly power consumption data. This proposed complete framework provides a reference when dealing with the monitored building power consumption data.%以北京市212栋大型公共建筑样本为例,对电力部门提供的建筑电耗数据中常见的缺失数据和异常数据分别进行诊断和处理.预处理方法包括电耗数据的完整性识别及补全、年单位面积电耗相对极差检测、异常样本箱线图检测、采用多参数预测回归模型补全整月电耗数据等过程.完整的处理过程能为建筑电耗数据的预处理工作提供参考.

著录项

来源
《建筑技术》 |2018年第5期|469-472|共4页
作者
周优; 陈义波; 谭洪卫; 仲敏; 顾中煊; 罗淑湘;
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作者单位

同济大学机械与能源工程学院,201804,上海;

同济大学机械与能源工程学院,201804,上海;

联合国环境规划署-同济大学环境与可持续发展学院,200092,上海;

同济大学机械与能源工程学院,201804,上海;

联合国环境规划署-同济大学环境与可持续发展学院,200092,上海;

同济大学绿色建筑及新能源研究中心,200092,上海;

北京建筑技术发展有限责任公司,100055,北京;

北京建筑技术发展有限责任公司,100055,北京;

北京建筑技术发展有限责任公司,100055,北京;

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正文语种 chi
中图分类电子计算机辅助设计;
关键词
电耗监测数据; 数据预处理; 数据异常;

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