鄔棋帆，于軍琪，鄭佳蕾

(西安建筑科技大學 a.信息與控制工程學院；b.土木工程學院，西安 710055)

建筑能耗占社會總能耗的25%～30%[1]，在建筑能耗組成中，供熱、制冷能耗占比達50%以上[2]。中國北方地區(qū)大多都采取市政熱水集中供熱的方式[3]，而南方地區(qū)主要是混合型供熱方式[4]，其主要形式包括鍋爐熱水二次換熱[5]、市政蒸汽[6]以及空調(diào)供熱等。對比常見制冷供熱方式制冷供熱能效比，由于鍋爐熱水二次換熱供熱能效比較低[7]，并且運行成本也較高，因此，對于夏天采用中央空調(diào)制冷,冬天采取自燒鍋爐熱水二次換熱系統(tǒng)供熱的建筑來說，對鍋爐進行能耗診斷對降低建筑能耗和能源成本有著重要意義。

從數(shù)據(jù)獲取方式的角度來說，能耗診斷主要分為線上和線下診斷兩種模式[8]。線上診斷主要基于數(shù)據(jù)動態(tài)性能自適應的篩選并建立診斷模型，本質(zhì)上是一個動態(tài)數(shù)據(jù)篩選和建模的過程[9]，線下診斷主要是基于已有數(shù)據(jù)的模型辨識，本質(zhì)上是基于過去數(shù)據(jù)對未來或者其他數(shù)據(jù)集模型預測診斷的過程[10]。數(shù)據(jù)處理方法主要包括基于能耗指標[11]、基于數(shù)據(jù)挖掘[12]、基于統(tǒng)計學[13]以及基于能耗軟件模擬[14]。然而，這些方法都只針對能耗數(shù)據(jù)而并未考慮到實際工況變化對能耗的影響，因此，都存在一定的局限性。

機器學習是一個集合的概念，是對數(shù)據(jù)內(nèi)在本質(zhì)的一個挖掘，是把有效信息從大量的數(shù)據(jù)集中萃取出來的過程[15]；是把已有算法與實際數(shù)據(jù)相結(jié)合的產(chǎn)物，也是大數(shù)據(jù)背景下基于計算機強大計算能力對算法的一種再創(chuàng)新和應用[16]。隨著計算機科學的飛速發(fā)展，機器學習越來越多地應用到人工智能[17]、數(shù)據(jù)挖掘[18]、模式識別[19]、圖像處理[20]等領(lǐng)域，在實際工程中得到越來越多的應用[21]。文獻[22-23]分別討論了機器學習算法在電力系統(tǒng)能耗診斷中的應用。本文利用機器學習算法建立針對鍋爐二次換熱供熱系統(tǒng)的能耗診斷模型，并做相應的案例研究，為機器學習算法在鍋爐熱水節(jié)能診斷中的應用提供一個標準模型結(jié)構(gòu)。

1 能耗診斷模型

鍋爐熱水供熱系統(tǒng)是鍋爐燒熱水經(jīng)過二次換熱把能量從一次供熱端傳遞到用戶末端的過程。從鍋爐熱水供熱系統(tǒng)節(jié)能的定義上，在滿足熱負荷需求的情況下，盡可能減少能耗是節(jié)能優(yōu)化的目標。然而，影響熱負荷的因素有很多，除了室外氣候條件，還包括建筑物本體的體形架構(gòu)，建筑物的外圍護結(jié)構(gòu)等。這些影響因子之間所滿足的物理關(guān)系是非線性的，無論是基于機理建模還是基于一般非線性優(yōu)化的方法都難達到診斷的目的?；跈C器學習的能耗診斷模型是一種線下診斷模型，診斷的原理如圖1所示。由于鍋爐熱水二次換熱供熱系統(tǒng)是一個多變量復雜系統(tǒng)，因此，診斷數(shù)據(jù)的質(zhì)量對模型建立以及能耗診斷效果起決定性作用，理想情況下更希望用節(jié)能數(shù)據(jù)對不節(jié)能數(shù)據(jù)進行診斷，這樣診斷的結(jié)果才能有一定的實用價值；其次，變量的選取也會影響模型擬合，倘若所選變量不完全，模型擬合度較低(即R值低)，診斷本身就沒有意義，因而，變量的選取也是數(shù)據(jù)質(zhì)量的一個層面。因此，診斷模型建立主要包括：變量選取、數(shù)據(jù)采集、判別與篩選以及模型的建立。

圖1 線下診斷模型Fig.1 Offline diagnostic model

變量選取是對系統(tǒng)初步基于原理的定性分析的過程，一般選取的原則為：

1)系統(tǒng)運行與能耗相關(guān)性較大的作為輸入變量，與能耗直接相關(guān)的作為輸出變量。

2)對有節(jié)能控制的系統(tǒng)(如氣候補償器、變頻泵)應把影響節(jié)能效果的被控制變量(如熱水流量)作為輸出變量，控制參變量作為輸入變量(如室外溫度、末端溫度等)。

3)為了模型擬合的效果，輸入變量要盡量包含所有影響熱負荷或者能耗的參變量。

針對鍋爐二次換熱供熱系統(tǒng)，表1給出了常見的輸入、輸出可選取變量。變量的系統(tǒng)層次不同，能耗診斷也可分為系統(tǒng)層的診斷和設備層的診斷，前者主要集中于能耗數(shù)據(jù)的數(shù)值診斷，后者側(cè)重于設備運行的故障診斷[24]。而本文模型參變量選擇主要針對能耗數(shù)值的診斷，這種診斷本質(zhì)上是節(jié)能控制中被控制變量對于工況條件的響應，而模型反映了響應的映射關(guān)系，能耗數(shù)據(jù)則是這種響應的直觀表現(xiàn)，且這種直觀表現(xiàn)是基于外界條件(比如室外溫度、供回水溫度等)而與時間序列無關(guān)[25]，從原始數(shù)據(jù)中篩選出有效的節(jié)能數(shù)據(jù)并不影響診斷模型本身的正確性。

表1 常選取的變量Table 1 Frequently selected variable

1.1 數(shù)據(jù)判別和處理

數(shù)據(jù)篩選是基于影響因子對數(shù)據(jù)進行篩選過程，從節(jié)能的角度看，在約束條件下(設備、工況、人員等)，用盡量少的熱量去滿足相應的熱負荷被認為是最為理想的節(jié)能狀態(tài)[26]。由于室外溫度對熱負荷的影響最大[27]，因此，把室外溫度與供熱量相關(guān)性系數(shù)R作為數(shù)據(jù)篩選初級指標較為合理。數(shù)據(jù)篩選流程如圖2所示，若相關(guān)性系數(shù)R大于-0.2，可以認為供熱量與熱負荷脫節(jié)，處于不節(jié)能狀態(tài)，而不能作為診斷數(shù)據(jù)；R介于-0.2到-0.5之間的數(shù)據(jù)，可以認為數(shù)據(jù)中部分是節(jié)能的，需要把節(jié)能數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)集中篩選出來；如果R值小于-0.5，可以認為它具有很好的節(jié)能特性，可直接用于診斷。常用篩選算法有概率模型篩選算法[28]、無監(jiān)督聚類算法[29]及監(jiān)督學習分類算法[30]，篩選獲得數(shù)據(jù)的評價應考慮:

1)R是否小于-0.5，即是否篩選出適宜建模的診斷數(shù)據(jù)。

2)篩選出來的數(shù)據(jù)占采集總數(shù)據(jù)集的比例η應大于30%，才能保證被篩選數(shù)據(jù)的普遍性和代表性，從而保證診斷的可靠性。

3)節(jié)能數(shù)據(jù)量是否足夠大，即診斷數(shù)據(jù)量N必須大于被診斷數(shù)據(jù)量2N′作為標準。

如果符合要求的數(shù)據(jù)集很多并對診斷數(shù)據(jù)沒有很高的節(jié)能特性要求，且都滿足R<-0.5，可以適當減少分類數(shù)來保證數(shù)據(jù)的量。由于變量個數(shù)過多會影響模型擬合的速度，因此，原則上若實際情況需要，可以用變量降維算法[31-32]。

圖2 數(shù)據(jù)篩選流程圖Fig.2 Data filter flow chart

1.2 模型建立

二次換熱供熱系統(tǒng)的診斷模型建立采用多變量回歸擬合的方式，常用的多元回歸算法有最小二乘回歸[33]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡[34]、LS-SVM回歸[35]、回歸樹[36]等。由于在選擇回歸模型時既要考慮數(shù)據(jù)的數(shù)量、質(zhì)量，也要考慮所診斷的目標變量，因此，并不存在統(tǒng)一的模型選擇標準。本文案例研究中采用K-means聚類[37]的數(shù)據(jù)篩選算法和基于貝葉斯正則化訓練的人工神經(jīng)網(wǎng)絡回歸模型。

1.3 診斷結(jié)果評價指標

主要選取以下3個指標作為節(jié)能特性的判定：

1)供熱量與室外溫度的相關(guān)性R。R數(shù)值越大，越節(jié)能。

2)MAP指標。

(1)

3)節(jié)能率η。

(2)

節(jié)能率反映相對的節(jié)能效果，正值表示被診斷數(shù)據(jù)不節(jié)能，負值表示被診斷數(shù)據(jù)節(jié)能。

2 案例研究

2.1 系統(tǒng)介紹及數(shù)據(jù)采集

以某醫(yī)院鍋爐二次換熱供熱系統(tǒng)為研究案例，如圖3所示。從能量流動角度講，能量是由鍋爐熱水經(jīng)過兩次換熱傳遞給末端，第一次換熱是一次供熱端與二次供熱端經(jīng)過換熱板換熱，介質(zhì)都是水，二次換熱是二次供熱端熱水與末端風機盤管中的空氣換熱，風機盤管再把熱量傳遞給空間。因此，決定能量傳遞大小的因素是一次供熱端的熱水流量和二次供熱端熱水流量，一次供熱端供回水溫差以及二次供熱端供回水溫差。從節(jié)能控制角度，可以直接控制的變量只有一次供熱端和二次供熱端的熱水流量，而在本文中，只有二次供熱端有變頻泵根據(jù)室內(nèi)溫度、末端溫度、供回水溫度這3個方面控制熱水流量，因此，這些相關(guān)變量都應考慮到。表2所示是系統(tǒng)參數(shù)、3個區(qū)域的采暖面積、采暖熱源、末端、鍋爐型號以及數(shù)據(jù)采集的變量和數(shù)據(jù)量等信息，診斷數(shù)據(jù)是2015-12-15到2016-03-15，每2 h為步長的數(shù)據(jù)，被診斷數(shù)據(jù)是2016-02-17至2016-02-22，每0.5 h為步長的數(shù)據(jù)，在這段時間內(nèi)，二次供熱端關(guān)閉變頻節(jié)能控制措施。經(jīng)過濾波診斷數(shù)據(jù)和被診斷數(shù)據(jù)量分別為1 100和194個。

圖3 醫(yī)院供熱系統(tǒng)Fig.3 Heating system of hospital

項目住院區(qū)A住院區(qū)B門診部變量編號變量名稱建造年份2011年2011年2011年1室外溫度/℃建筑面積17 303 m237 295 m232 011 m22一次供水溫度/℃采暖面積17 303 m237 295 m232 011 m23一次回水溫度/℃采暖熱源燃氣鍋爐熱水燃氣鍋爐熱水燃氣鍋爐熱水4一次供水壓力/MPa采暖末端FCU+新風FCU+新風FCU+新風5二次供水溫度/℃運行時間24 h24 h08:00—18:006二次回水溫度/℃設計總負荷8 705 kW7瞬時熱量/kW鍋爐參數(shù)(3臺)工作壓力1 MPa;使用壓力1 MPa。額定出力4.2 t/h;介質(zhì)溫度115 ℃。8二次熱水流量/(m3·h-1)節(jié)能控制變量二次供熱端熱水流量9門診區(qū)末端溫度/℃二次最大熱水流量750 m3/h10住院區(qū)A末端溫度/℃被診斷數(shù)據(jù)19711住院區(qū)B末端溫度/℃診斷數(shù)據(jù)1 10012室外濕度/%

2.2 數(shù)據(jù)處理

如圖4為采集變量之間的相關(guān)性熱點圖。其中，瞬時熱量與室外溫度的相關(guān)性R為-0.272 3，因此，屬于第2種情況，應采用K-means算法進行聚類，由于案例中對診斷數(shù)據(jù)并沒有要求很高的節(jié)能特性，根據(jù)模型以R是否小于-0.5作為診斷數(shù)據(jù)的選擇標準，從圖4(b)也可以看出，室外溫度與瞬時熱量的相關(guān)性為-0.093 52，節(jié)能性較低。

圖4 變量間相關(guān)性熱點圖Fig.4 Hot spot map of Inter-variable correlation

圖5為診斷數(shù)據(jù)經(jīng)過K-means算法聚類后，聚類數(shù)據(jù)集中室外溫度與瞬時熱量的相關(guān)性及數(shù)據(jù)量，數(shù)據(jù)集3相關(guān)性R值達到了-0.539 2，數(shù)據(jù)量達到了412，滿足診斷數(shù)據(jù)的要求，可以作為診斷數(shù)據(jù)對被診斷數(shù)據(jù)進行診斷。

圖5 K-means聚類結(jié)果Fig.5 clustering results of K-means

2.3 模型建立

模型選取輸入變量應為能耗的影響因子，相應的響應變量應為供熱量值與節(jié)能控制中的被控制變量熱水流量。神經(jīng)網(wǎng)絡回歸模型的拓撲結(jié)構(gòu)如圖6所示，采用3層神經(jīng)網(wǎng)絡，輸入層有10個神經(jīng)元，表示10個輸入變量，隱含層有25個神經(jīng)元，其激活函數(shù)為sigmoid函數(shù)，輸出層有1個神經(jīng)元，表示1個輸出變量，輸出函數(shù)為線性函數(shù)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡常用的訓練算法有誤差反向傳播法(BP)、共軛梯度法、牛頓法、L-M法，由于這些算法本質(zhì)上是基于誤差-權(quán)重空間中誤差沿空間場的梯度下降最快的原理，對誤差-權(quán)重空間的平滑性(訓練樣本的質(zhì)量)敏感性較高而易陷入局部最優(yōu)和欠擬合[38]。其次，能耗診斷的準確與否與神經(jīng)網(wǎng)絡模型的泛化性相關(guān)性較大，而貝葉斯正則化方法把誤差和網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)復雜度都作為訓練的懲罰函數(shù)，因此，能有效提高神經(jīng)網(wǎng)絡的泛化性能[39]，基于以上原因，采用貝葉斯正則化訓練方法對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，既保證模型的準確性，也保證模型的泛化性。同時，為了保證訓練結(jié)果的有效性，訓練集(train)、測試集(test)按7∶3的比例，采用隨機分割的方法[40]獲得。表3所示為4個診斷模型結(jié)構(gòu)所選取的數(shù)據(jù)集及模型的擬合度R值，以供熱量作為響應變量擬合度的R值高于以二次端熱水流量為響應變量模型的R值。但是，總體R值都高于0.9，模型擬合度較高，具有較好的診斷可靠性。

圖6 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)Fig.6 Neural network structure

模型編號輸入變量編號輸出變量編號模型擬合R值診斷目標模型擬合數(shù)據(jù)集訓練算法迭代次數(shù)D31^6,9^1270.975 6供熱量No.321^6,9^1270.970 5供熱量所有D3-flux1^6,9^1280.921 4二次熱水流量No.32-flux1^6,9^1280.910 1二次熱水流量所有貝葉斯正則化訓練算法445472569673

2.4 診斷結(jié)果

圖7所示為模型D3和模型2對聚類后數(shù)據(jù)集1、數(shù)據(jù)集4和被診斷數(shù)據(jù)進行診斷的結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，模型D3預測供熱量與室外溫度相關(guān)性系數(shù)分別達到了-0.308 7、-0.471 5和-0.203 0，累積誤差MAP值分別為-149 498.67、-86 526、-4 052.27 kW，節(jié)能率為10.7%、17%和4%，都優(yōu)于模型2；且從圖中可以看出，模型2預測和實際供熱量高于設計負荷線(圖中X軸方向虛線)采樣點比例更大，趨勢更明顯，而模型D3預測結(jié)果相對較好。圖7(b)所示為被診斷數(shù)據(jù)模型2預測值與實際值的相關(guān)性圖，相關(guān)性高達0.95，這說明處于模型2變頻節(jié)能控制狀態(tài)下運行的能耗水平與非變頻運行狀態(tài)下較為相似，節(jié)能率指標η也只有1%左右。因此，變頻節(jié)能控制并未達到應有的節(jié)能效果。同理，對數(shù)據(jù)集1和數(shù)據(jù)集4的診斷驗證也可發(fā)現(xiàn)，總數(shù)據(jù)集預測結(jié)果與實際相近，與室外溫度的相關(guān)性為-0.259 2和-0.1153，節(jié)能率指標只有0.4%和1.8%，診斷效果并不明顯。對比發(fā)現(xiàn)，經(jīng)過K-means篩選出來的數(shù)據(jù)節(jié)能診斷效果較好。

圖7 模型D3和模型2診斷結(jié)果Fig.7 Diagnostic results of Model D3 and Model2

圖8所示為模型D3-flux和模型2-flux診斷的結(jié)果，從圖8(a)中可以看出，由于被診斷數(shù)據(jù)關(guān)閉了變頻泵控制，因此，水流量波動較為平穩(wěn)，隨室外溫度變化波動不大。模型2-flux預測熱水流量雖然有一定的波動,但是無論均值、方差以及累計誤差都與實際熱水流量相近，對比模型D3-flux和室外溫度發(fā)現(xiàn)，當室外溫度升高熱負荷降低時，模型D3-flux預測熱水流量也有明顯下降，方差為17 320.67，波動性相對于模型2-flux較大，累計誤差MAP為21 778.86 m3/h，η值為18.7%，被診斷數(shù)據(jù)不節(jié)能。圖8(b)所示為通過預測的二次熱水流量和實際供回水溫差計算出來的理論供熱量，計算式為

Q=CMΔT

(3)

式中：C為水的比熱容；M為熱水流量；ΔT為供回水溫差，由于比熱C是常量，為了方便起見，本文用MΔT作為替代。從圖7(b)中可以看出，模型D3-flux相關(guān)性系數(shù)R要優(yōu)于模型2-flux，MAP指標達到了-66 380.237 m3·℃/h，節(jié)能率η為19.7%，高于模型2-flux的1.2%。對比診斷結(jié)果，被診斷數(shù)據(jù)不節(jié)能，模型D3-flux診斷效果要優(yōu)于模型2。

圖8 模型D3-flux和模型2-flux診斷結(jié)果Fig 8 Diagnostic results of model D3-flux and model 2-flux

2.5 結(jié)果分析與討論

4個模型本質(zhì)上是對節(jié)能控制結(jié)果的有效性進行診斷。從能量守恒的角度，能量是通過熱水兩次換熱進行傳遞的，除了滿足末端的空間熱負荷外，換熱板損失和路途管道損失也是能耗主要的組成部分。從鍋爐二次供熱原理圖可以看出，系統(tǒng)主要有兩個回路，以第2個回路為例，由于有變頻泵的存在，因此，節(jié)能控制的原理是基于熱負荷進行流量調(diào)節(jié)，而在控制反饋的參變量只有室內(nèi)外溫度等氣候因素和二次端的供回水溫差，其中，環(huán)境條件只能反映實際的環(huán)境熱負荷，但能量供給的多少是由一次端的供熱量和換熱板效率決定，前者是通過人工手動調(diào)節(jié)供水壓力來控制，具有一定的盲目性和滯后性；而后者效率決定因素是換熱板的結(jié)構(gòu)和換熱兩側(cè)的供回水溫度。換熱板結(jié)構(gòu)是固定的，因此，換熱兩側(cè)供回水溫度就成了主要影響變量。圖9所示為一次端供水壓力和換熱板熱量損失，一次換熱板損失熱量由式(4)計算[41-42]。

Q=KFΔtm

(4)

式中：K為傳熱系數(shù)；F為換熱板接觸面積；Δtm是對數(shù)。平均溫差由式(5)計算。

(5)

式中：T1是二次端熱水供水溫度；T2是二次端熱水回水溫度；t1是一次端供水溫度；t2是一次端回水溫度，負值表示損失，由于F和C是常量，為了簡單起見，用Δtm替代供熱量進行分析。由圖9可以看出，當從2016-02-11開始人為降低一次平均供水壓力，換熱板熱量損失也明顯降低，因此，一次端供水壓力合理調(diào)節(jié)也是提高換熱板能效的有效方式。

圖9 一次供水壓力和一次換熱板熱量損失Fig.9 Heat loss of primary water supply pressure and primary heat exchange plate

二次供熱端雖然是變頻泵控制熱水流量來達到節(jié)能的目的，但是，真正供給能量的是一次供熱端，因此，二次供熱端變頻節(jié)能控制對能量供給只起緩沖作用，節(jié)能效果有限。從診斷結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，關(guān)閉變頻泵和不關(guān)閉變頻泵在能耗表現(xiàn)上沒有太大差異，因此，對于系統(tǒng)本身節(jié)能應增加針對一次供熱端的熱水流量的節(jié)能調(diào)節(jié)措施。圖10為日累計熱量值與室外溫度的走勢圖，可以發(fā)現(xiàn)，無論室外溫度如何變化，日供熱量仍然保持一個平穩(wěn)且高能耗的供熱狀態(tài)。關(guān)閉節(jié)能泵的5天(圖中虛線所示)，雖然能耗數(shù)值略微高于相似氣溫條件的能耗數(shù)值，但是，劣勢并不明顯，氣溫與關(guān)閉變頻泵相近的幾天(圖中X軸方向?qū)嵕€和虛線之間的區(qū)域)平均相對節(jié)能率只有1.7%，也印證了分析結(jié)果。因此，從所有數(shù)據(jù)中篩選出節(jié)能數(shù)據(jù)對于診斷意義重大，這種模型對比也是對診斷數(shù)據(jù)和被診斷數(shù)據(jù)的一個交叉檢驗。

圖10 熱量累積值與室外溫度Fig.10 Heat accumulation and outdoor temperature

3 結(jié)論

1)經(jīng)過篩選的數(shù)據(jù)能耗診斷效果要優(yōu)于未經(jīng)篩選的數(shù)據(jù)，經(jīng)過數(shù)據(jù)集1、數(shù)據(jù)集4和被診斷數(shù)據(jù)檢驗結(jié)果與室外溫度相關(guān)性R值達到了-0.308 7、-0.47 15和-0.203 0，累積誤差MAP值也分別達到了-149 498.67、-86 526、-4 052.27 kW，節(jié)能率也達到了10.7%、17%和4%，都優(yōu)于未經(jīng)篩選數(shù)據(jù)建立的模型2。

2)經(jīng)案例研究發(fā)現(xiàn)，一次供熱端供水壓力人工調(diào)節(jié)的滯后性、盲目性是導致能耗高、能效低的主要原因。只針對二次供熱端熱水流量采取節(jié)能控制措施，而不對一次供熱端采取相應的節(jié)能控制措施所達到的節(jié)能效果有限，經(jīng)實際能耗數(shù)據(jù)驗證，這個結(jié)論客觀有效。

3)這種數(shù)據(jù)建模診斷方式是基于輸入、輸出變量之間的物理響應關(guān)系，而不受數(shù)據(jù)時間特性的影響，因此，在實際應用中具有較好的泛化性和實用性，能有效對鍋爐熱水供熱系統(tǒng)進行診斷。

4)由于本文提出的模型是通過數(shù)據(jù)“學習”系統(tǒng)運行模式，因此，數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)量及其采集的難易程度也會影響模型的普適性。但隨著云技術(shù)、大數(shù)據(jù)平臺技術(shù)的發(fā)展，建立類似的系統(tǒng)運行標準數(shù)據(jù)庫并基于更大數(shù)據(jù)量、更復雜學習模式(比如深度學習)能極大提升模型的泛化性和準確度。

參考文獻：

[1] Key world energy statistics [R]. International Energy Agency,2014.

[2] 梁境,李百戰(zhàn),武涌. 中國建筑節(jié)能現(xiàn)狀與趨勢調(diào)研分析[J]. 暖通空調(diào),2008(7):29-35.

LIANG J, LI B Z, WU Y. The analysis of the current situation and trend of building energy saving China research [J]. Journal of HVAC, 2008(7):29-35.(in Chinese)

[3] 于德淼. 我國供熱行業(yè)特性與政府規(guī)制研究[D].武漢：武漢理工大學,2012.

YU D M. Research on the characteristics and government regulation of heating industry in China [D]. Wuhan:Wuhan University of Technology, 2012. (in Chinese)

[4] 金毅誠. 中國供熱計量收費現(xiàn)狀與思考[J]. 建設科技,2010 (8):70-72.

JIN Y C. Present situation and thinking of heating metering and charging in China [J]. Construction Technology,2010 (8):70-72. (in Chinese)

[5] 王德靜. 有關(guān)區(qū)域熱水鍋爐冬季采暖運行方案的設計方案[J]. 中國科技信息,2013(7):177-178.

WANG D J. Design scheme of heating operation scheme for regional hot water boiler in winter [J]. 2013(7):177-178. (in Chinese)

[6] 錢鵬. 過程管理在市政供暖鍋爐改造工程中的應用與實踐[D].長春：吉林大學,2015.

QIAN P. Application and practice of process management in municipal heating boiler reconstruction project [D]. Changchun:Jilin University, 2015. (in Chinese)

[7] ELMEGAARD B,OMMEN T S, MARKUSSEN M,et al. Integration of space heating and hot water supply in low temperature district heating [J]. Energy and Buildings,2016,150: 255-264.

[8] HONG T, KOO C,KIM J, et al. A review on sustainable construction management strategies for monitoring, diagnosing, and retrofitting the building’s dynamic energy performance: Focused on the operation and maintenance phase [J]. Applied Energy, 2015,155: 671-707.

[9] MAO W T, WANG J W, HE L, et al. Online sequential prediction of bearings imbalanced fault diagnosis by extreme learning machine [J]. Mechanical Systems and Signal Processing,2017,83: 450-473.

[10] SEERA M, LIM C P, ISHAK D, et al. Offline and online fault detection and diagnosis of induction motors using a hybrid soft computing model [J]. Applied Soft Computing,2013,13: 4493-4507.

[11] GENG Z Q,GAO H C,WANG Y Q, et al. Energy saving analysis and management modeling based on index decomposition analysis integrated energy saving potential method: Application to complex chemical processes [J]. Energy Conversion and Management, 2017,145:41-52.

[12] FAN C, XIAO F. Assessment of building operational performance using data mining techniques: A case study [J]. Energy Procedia, 2017,111:1070-1078.

[13] BELUSSI L, DANZA L. Method for the prediction of malfunctions of buildings through real energy consumption analysis: Holistic and multidisciplinary approach of energy signature [J]. Energy and Buildings, 2012,55: 715-720.

[14] 李剛,馮國會,王麗,等. 嚴寒地區(qū)農(nóng)村住宅節(jié)能改造能耗模擬[J]. 沈陽建筑大學學報(自然科學版),2012(5):884-890.

LI G,FENG G H,WANG L, et al. Energy consumption simulation of rural residential energy saving transformation in severe cold area [J].Journal of Shenyang Construction University(Nature Science), 2012(5):884-890. (in Chinese)

[15] ZHOU L N, PAN S M, WANG J W, et al. Machine learning on big data: Opportunities and challenges [J]. Neurocomputing,2017,237(10):350-361.

[16] SULEIMAN D, AL-ZEWAIRI M，NAYMAT G. An empirical evaluation of intelligent machine learning algrithms under big date processing systems[J]. Procedia Computer Science,2017,113(8):539-544.

[17] DANGLADE F,PERNOT J. A priori evaluation of simulation models preparation processes using artificial intelligence techniques [J]. Computers in Industry, 2017,91: 45-61.

[18] KAVAKIOTIS L, TSAVE O, SALIFOGLOU A, et al. Machine learning and data mining methods in diabetes research [J]. Computational and Structural Biotechnology Journal,2017,15: 104-116.

[19] SEOL J W, YI W J, CHOI J, et al. Causality patterns and machine learning for the extraction of problem-action relations in discharge summaries [J]. International Journal of Medical Informatics, 2017,98:1-12.

[20] TSAFTARIS S A, MINERVINI M, SCHARR H. Machine learning for plant phenotyping needs image processing [J]. Trends in Plant Science,2016,21(12): 989-991.

[21] TRAVIESO C M, FODOR J, ALONSO J B. Special issue on information processing and machine learning for applications of engineering [J]. Neurocomputing, 2015,150: 347-348.

[22] YILDIZ B,BILBAO J I, SPROUL A B. A review and analysis of regression and machine learning models on commercial building electricity load forecasting [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2017,73: 1104-1122.

[23] HAN Y M, ZHU Q X, GENG Z Q, et al. Energy and carbon emissions analysis and prediction of complex petrochemical systems based on an improved extreme learning machine integrated interpretative structural model [J]. Applied Thermal Engineering,2017,115(3):280-291.

[24] 李萍,盧洪波,劉士祥，等. 鍋爐故障診斷綜述[J]. 科技信息,2009(4):584.

LI P,LU H B,LIU S X, et al. The reviews of diagonosis of boil [J]. Science Information,2009(4):584.(in Chinese)

[25] YILDIZ B, BILBAO J I, SPROUL A B. A review and analysis of regression and machine learning models on commercial building electricity load forecasting [J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2017,73: 1104-1122.

[26] 江億. 我國建筑節(jié)能戰(zhàn)略研究[J]. 中國工程科學,2011(6):30-38.

JIANG Y. Study on building energy efficiency strategy in China [J]. Chinese Engineering Science, 2011(6):30-38. (in Chinese)

[27] 張曉彤,劉金祥,陳曉春,等. 區(qū)域建筑冷(熱)負荷的影響因素敏感性分析及預測方法研究[J]. 建筑科學,2013(8):77-82.

ZHANG X T, LIU J X, CHEN X C,et al. Sensitivity analysis and prediction method study on influence Factors of regional building cold (heat) load [J]. Architectural Science,2013(8):77-82.(in Chinese)

[28] SUN S L, SHAWE-TAYLOR J, MAO L. PAC-Bayes analysis of multi-view learning [J]. Information Fusion,2017,35: 117-131.

[29] STIMPFLING T, BELANGER N. Extensions to decision-tree based packet classification algorithms to address new classification paradigms [J]. Computer Networks, 2017,122: 83-95.

[30] STIMPFLING T,BELANGER N. Fault classification in power systems using EMD and SVM [J]. Ain Shams Engineering Journal, 2017(8): 103-111.

[31] DONG Y, QIN S J. A novel dynamic PCA algorithm for dynamic data modeling and process monitoring [J]. Journal of Process Control, 2017,56(6):148-163.

[32] 吳曉婷,閆德勤. 數(shù)據(jù)降維方法分析與研究[J]. 計算機應用研究,2009(8):2832-2835.

WU X T, YAN D Q. Analysis and research of data reduction method [J]. Computer Application Research, 2009(8):2832-2835.(in Chinese)

[33] 張景陽,潘光友. 多元線性回歸與BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型對比與運用研究[J]. 昆明理工大學學報(自然科學版),2013(6):61-67.

ZHANG J Y, PAN G Y. Comparison and application of multiple linear regression and BP neural network prediction mode [J]. Journal of Kunming University of Science and Technology, 2013(6):61-67.(in Chinese)

[34] HANIEF M, WANI M F, CHAROO M S. Modeling and prediction of cutting forces during the turning of red brass (C23000) using ANN and regression analysis [J]. Engineering Science & Technology An International Journal, 2017,20(3):1220-1226.

[35] ZHANG Y Y, WEI H, YANG Y D, et al. Forecasting of dissolved gases in oil-immersed transformers based upon wavelet LS-SVM regression and PSO with mutation [J]. Energy Procedia,2016,104: 38-43.

[36] CHEN W, XIE X S, WANG J L, et al. A comparative study of logistic model tree, random forest, and classification and regression tree models for spatial prediction of landslide susceptibility [J]. Catena, 2017,151: 147-160.

[37] 王千,王成,馮振元. K-means聚類算法研究綜述[J]. 電子設計工程,2012(7):21-24.

WANG Q, WANG C, FENG Z Y, et al. A survey of K-means clustering algorithms [J]. Electronic Design Engineering, 2012(7):21-24.(in Chinese)

[38] 劉冉,盧本捷. 神經(jīng)網(wǎng)絡訓練算法的對比及應用[J/OL]. 軟件,2011,32(10):29-31,34. (2012-01-08).http://kns.cnki.net/kcms/detail/12.1151.TP.20120108.2053.004.html.

LIU R, LU B J. Comparison and application of neural network training algorithm [J/OL]. Software,2011,32(10):29-31,34. (2012-01-08).http://kns.cnki.net/kcms/detail/12.1151.TP.20120108.2053.004.html.(in Chinese)

[39] 魏東,張明廉,蔣志堅,等. 基于貝葉斯方法的神經(jīng)網(wǎng)絡非線性模型辨識[J]. 計算機工程與應用,2005(11):5-8，11.

WEI D, ZHANG M L,JIANG Z J, et.al. Neural network non-linear modelling based on bayesian methods [J]. Computer Engineering and Applications,2005(11):5-8,11.(in Chinese)

[40] 李曉菲. 數(shù)據(jù)預處理算法的研究與應用[D].成都：西南交通大學,2006.

LI X F. Research and application of data preprocessing algorithm [D]. Chengdu:Southwest Jiaotong University, 2006.(in Chinese)

[41] 陳進富. 換熱器傳熱過程的分析[J]. 西南石油學院學報,1994(2):115-122.

CHENG J F. Analysis of heat transfer process in heat exchanger [J]. Journal of Southwest Petroleum Institute, 1994(2):115-122.(in Chinese)

[42] 婁載強,楊冬,翟建修，等. 換熱器的熱損失分析方法介紹[J]. 制冷與空調(diào),2013(1):94-96.

LOU Z Q, YANG D, ZHAI J X, et al. Heat loss analysis method of heat exchanger [J]. Refrigeration and Air-Conditioning, 2013(1):94-96.(in Chinese)