建筑物能耗预测系统设计开题报告

1. 研究目的与意义

1、课题研究背景

在我国建筑全过程能耗占到全国能源消费总量的45%，碳排放量占到全国排放总量的50.6%，2022年建筑总能耗占社会终端能耗的20.7%，由此可见，建筑能源需求是制约社会经济发展的重要因素。根据发达国家的经验，随着城市化进程的不断推进和人民生活水平的不断提高，建筑能耗的比例将继续增加并最终达到33%左右，建筑能耗也将超越工业，交通等行业，最终成为能耗的首位。这将会带来社会经济发展与能源供应不足的矛盾，所以如何分析管理能耗、指导建筑节能减排是当下迫切希望的。

2、课题研究目的

2. 研究内容和预期目标

1.研究内容

本论文的核心是基于bp神经网络算法实现建筑物的能耗预测。

研究思路是首先依据外墙传热系数、外窗传热系数、屋面传热系数、外窗遮阳系数、窗墙面积比、人员密度、照明功率密度和设备功率密度八个能耗影响因子，由matlab模拟出建筑能耗基础数组；然后，再由matlab神经网络预测编程工具箱构建bp神经网络预测模型，进行数据训练，实现能耗预测功能；最后进行实例分析，将建筑能耗预测值与实际值对比，验证bp神经网络的预测功能。

3. 研究的方法与步骤

（1）研究建筑物能耗预测可分为能耗模拟分析与能耗预测两方面；

（2）选取建筑物能耗影响因子，并给出其值域范围；

（3）通过matlab的rand函数模拟出对应能耗影响因子的参数，以及能耗模拟值，形成能耗模拟汇总表；

4. 参考文献

[1]中国建筑节能协会[n],2022.

[2]中国政府网[n],2022.

[3]陈夏, 张怡卓, 蔡晓烨.暖通空调杂志[g],2022,(4).

5. 计划与进度安排

（1）2024.2.20—2024.3.10 查阅资料，撰写开题报告

（2）2024.3.11—2024.3.30 能耗模拟分析，输出能耗模拟汇总表

（3）2024.4.01—2024.5.01 创建bp神经网络