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暖通空调控制和节电的元数据COP预测的自适应任务定义( MELODY: Adaptive Task Definition of COP Prediction with Metadata for HVAC Control and Electricity Saving )
Z Zheng D Xie J Pu F Wang
众所周知，在商业建筑中，暖通空调（heating,Ventration and air conditioning,简称HVAC）占主导地位。现有的暖通空调研究表明，准确地量化冷水机组的性能曲线，即性能系数(COP)是非常重要的，最近提出了基于数据驱动的COP预测方法。然而，用于COP预测的任务定义，例如，所需模型的数量和应该使用模型的上下文，仍然是一个悬而未决的问题。我们提出了一个基于元数据驱动的多任务COP预测框架，该框架采用自适应任务定义方法(MELODY)，定义和学习多个COP任务。就我们所知，这是第一种根据各种数据集自适应定义COP预测任务的方法。因此，该方法可以在不同的环境下选择特定的COP模型，并对COP进行估计。一个关键思想是使用元数据动态定义多个任务。我们提供了元数据的形式化定义和两种提取元数据的来源和方法。我们通过将其应用于真实世界的数据来评估我们的方案的性能，这些数据是从一个国际大都市的两个大型工业园区的八栋建筑中的多台冷水机组中获得的，时间跨度为四个月。结果表明,该方法优于现有的COP预测方法,在8栋建筑中,每栋建筑一个月内可节省252 MWh的用电量,比目前建筑内冷水机组的运行方式提高了35%以上。
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