0 引言

我國(guó)在20世紀(jì)90年代首次提出綠色校園的建設(shè)理念，將可持續(xù)發(fā)展引入校園建設(shè)與管理中。近年來，隨著我國(guó)高等教育事業(yè)不斷發(fā)展，高校建筑能耗隨之不斷增大，綠色校園的建設(shè)越發(fā)引起國(guó)家和社會(huì)的廣泛關(guān)注[1]。有關(guān)調(diào)查顯示，現(xiàn)階段我國(guó)建筑總能耗約占社會(huì)終端能耗的20.7%[2]。雖然高校建筑占所在城市建筑總量的比例僅為3%～7%，但是其所消耗的能源卻占建筑總消耗能源的30%，單位面積能耗更是普通居住建筑的5～10倍[3]。這表明了校園建筑的巨大節(jié)能潛力與綠色校園建設(shè)的重要意義。

自“十一五”以來，許多高校在國(guó)家的政策支持下建立了部分建筑能耗監(jiān)管平臺(tái)。能耗監(jiān)管平臺(tái)的建成一定程度上有助于提高校園用能管理水平，為建設(shè)綠色校園打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。但是很多高校能耗監(jiān)管平臺(tái)建成后，能耗監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)并沒有得到有效利用。面對(duì)高校人員密度大、用能規(guī)律復(fù)雜的情況，合理利用能耗監(jiān)管平臺(tái)數(shù)據(jù)，建立區(qū)域建筑能耗模型對(duì)掌握校園建筑能源使用動(dòng)態(tài)規(guī)律、制定合理的能源使用策略具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

區(qū)域建筑能耗模型建模方法主要分為自下而上方法與自上而下方法。自下而上方法的技術(shù)路線是從底層樣本建筑能耗出發(fā)，匯總各類建筑數(shù)據(jù)得到區(qū)域總能耗，其最大優(yōu)勢(shì)是可以用于分析新技術(shù)或政策對(duì)于區(qū)域當(dāng)前及未來的能源節(jié)約情況，能夠?yàn)閰^(qū)域制定節(jié)能方案提供依據(jù)。從2000年以來國(guó)外自下而上的區(qū)域建筑能耗模型得到迅速發(fā)展，尤其是在美國(guó)及歐洲建立了許多城市或區(qū)域的建筑能耗模型。研究者們開發(fā)了一系列自下而上的居住建筑能耗模型[4]，包括加拿大[5]、芬蘭[6]、比利時(shí)[7]等國(guó)家的不同城區(qū)。MacGregor等人建立了新斯科舍省住宅能源模型，使用了27個(gè)原型建筑，并使用每小時(shí)分析程序(HAP)評(píng)估了每種原型建筑的能耗，根據(jù)每個(gè)原型所代表的住宅類型的總面積，將能耗值外推至該類型建筑整體[8]。Huang等人利用16個(gè)多戶型和45個(gè)單戶型居住建筑作為原型建筑，在DOE-2.1軟件中選擇了16個(gè)不同的區(qū)域進(jìn)行模擬，然后將原型建筑的能耗標(biāo)準(zhǔn)化并乘以該類型建筑總面積，建立了美國(guó)建筑存量空間熱負(fù)荷和冷負(fù)荷的工程能耗模型[9]。Streicher等人建立了瑞士自下而上的住宅冬季供暖能耗模型，該模型可以根據(jù)建筑類型和建筑單元估算供暖的具體能源需求和節(jié)能的理論潛力[10]。

國(guó)內(nèi)對(duì)于區(qū)域能耗模擬也大都采用面積擴(kuò)展預(yù)測(cè)的方式。潘毅群等人對(duì)區(qū)域建筑負(fù)荷及能耗的研究方法進(jìn)行了綜述[11]。Li等人對(duì)夏熱冬冷地區(qū)的居住建筑進(jìn)行了自下而上能耗建模分析，將居住建筑按照戶型、建筑形式、建造年代分類，并分別選擇典型建筑進(jìn)行模擬，以面積擴(kuò)展的形式對(duì)某城區(qū)的居住建筑建立了能耗預(yù)測(cè)模型，并結(jié)合人口及城市動(dòng)態(tài)發(fā)展規(guī)律預(yù)測(cè)了至2050年的碳排放量及能耗情況[12]。針對(duì)面積擴(kuò)展法預(yù)測(cè)的局限性，國(guó)內(nèi)有研究者提出將貝葉斯理論引入能耗預(yù)測(cè)模型的建立。徐朋濤等人以能耗監(jiān)測(cè)平臺(tái)數(shù)據(jù)為樣本信息，對(duì)上海市大型公共建筑能耗建立了分層貝葉斯模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)各類型公共建筑月均能耗、年均能耗的預(yù)測(cè)[13]。

目前區(qū)域建筑研究領(lǐng)域通過建立區(qū)域建筑能耗模型來分析建筑特征、制定能耗戰(zhàn)略的方式得到廣泛應(yīng)用。但是通過以上分析可以看出,仍然存在著一些問題，主要包括以下3點(diǎn)：1) 校園能耗監(jiān)管平臺(tái)投入運(yùn)行使用后，部分高校對(duì)校園節(jié)能工作不夠重視，導(dǎo)致平臺(tái)運(yùn)行管理存在障礙，存在平臺(tái)“建而不測(cè)”、對(duì)能耗僅進(jìn)行簡(jiǎn)單的監(jiān)測(cè)而沒有加以利用等問題。2) 目前自下而上的區(qū)域建筑模型的研究主要集中在城市或區(qū)域的居住建筑。歐洲、美洲和中國(guó)等國(guó)家和地區(qū)建立了許多關(guān)于居住建筑能耗的預(yù)測(cè)模型。但是在世界范圍內(nèi)缺乏對(duì)高校建筑能耗模型的研究。同時(shí)高校建筑種類眾多，人員活動(dòng)密集，能源消耗巨大，具有重要的研究意義與應(yīng)用場(chǎng)景。3) 目前已經(jīng)建立的自下而上模型的預(yù)測(cè)依據(jù)主要來自原型建筑模擬能耗與調(diào)查統(tǒng)計(jì)信息，缺乏建筑能耗實(shí)際數(shù)據(jù)，存在預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況相差較大的問題。因此，本文提出了一種基于能耗監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的貝葉斯能耗預(yù)測(cè)模型，并且對(duì)該方法與廣泛應(yīng)用的面積擴(kuò)展法在不同維度的預(yù)測(cè)效果進(jìn)行對(duì)比，為本方法的實(shí)際應(yīng)用提供可行性例證。

1 研究對(duì)象概述

研究對(duì)象為位于我國(guó)寒冷地區(qū)的某高校，校園中共有130余棟建筑，其中47棟建筑具有能耗監(jiān)管平臺(tái)，覆蓋率約為35.3%。校園內(nèi)建筑能耗監(jiān)管平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了對(duì)教學(xué)樓、辦公樓、圖書館等建筑的電耗、水耗等的監(jiān)測(cè)，同時(shí)可以展示不同建筑、年度月度的能耗數(shù)據(jù)的對(duì)比分析，如圖1、2所示。其中電耗按照國(guó)家規(guī)定以照明插座用電、空調(diào)用電、動(dòng)力用電和特殊用電4類分項(xiàng)記錄，能夠?yàn)榻ㄖ芎哪Ｐ托拚峁┮罁?jù)，并且可以為制定建筑節(jié)能改造方案提供參考。

圖1 某高校能耗監(jiān)管平臺(tái)導(dǎo)航頁面

圖2 某高校能耗監(jiān)管平臺(tái)能耗數(shù)據(jù)展示圖

通過能耗監(jiān)管平臺(tái)數(shù)據(jù)顯示，校園建筑類型眾多，用能規(guī)律復(fù)雜。為了掌握校園能耗動(dòng)態(tài)使用規(guī)律并制定合理的節(jié)能方案，需要建立高精度的能耗模型。由于目前高校能耗監(jiān)管平臺(tái)覆蓋建筑數(shù)量有限，所以利用有限能耗數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)全區(qū)域能耗高精度預(yù)測(cè)的研究十分關(guān)鍵。而目前自下而上的能耗建模法普遍采用面積擴(kuò)展的方式，其預(yù)測(cè)方法是將原型建筑的能耗密度乘以該類型面積。該方法建模信息僅限于原型建筑能耗，難以滿足校園建筑能耗模型高精度、精細(xì)化的要求。因此，本文提出一種基于能耗監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的貝葉斯能耗預(yù)測(cè)方法，能夠?qū)崿F(xiàn)利用部分建筑的能耗實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)區(qū)域內(nèi)建筑整體能耗進(jìn)行預(yù)測(cè)。該方法能夠充分利用已有監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，提高模型預(yù)測(cè)精度。本文以該高校能耗平臺(tái)中的47棟建筑作為總體研究對(duì)象，分別建立簡(jiǎn)單面積擴(kuò)展預(yù)測(cè)模型與貝葉斯預(yù)測(cè)模型，并對(duì)比2種模型的預(yù)測(cè)結(jié)果。

2 貝葉斯能耗預(yù)測(cè)模型建立方法

目前被廣泛應(yīng)用的自下而上能耗模型的建立基于面積擴(kuò)展法，其主要建模步驟分為三步：1) 將區(qū)域內(nèi)建筑分類，分類指標(biāo)可以根據(jù)研究對(duì)象進(jìn)行選擇，例如建筑形式、建筑年齡等，并且在每類建筑中選擇一個(gè)典型建筑作為該類型建筑的原型建筑。2) 利用建模軟件對(duì)每個(gè)原型建筑進(jìn)行物理建模，模擬得到各類型建筑的能耗密度預(yù)測(cè)值。3) 通過各類型建筑能耗密度預(yù)測(cè)值和建筑面積得出區(qū)域整體建筑能耗。面積擴(kuò)展法預(yù)測(cè)模型方程如下：

(1)

式中Q為建筑群總能耗；Ii為i類型原型建筑能耗密度預(yù)測(cè)值；Si為i類型建筑總面積；n為建筑類型總數(shù)。

它的優(yōu)勢(shì)是簡(jiǎn)單、易操作，以原型建筑代替同類型建筑；缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)信息量太少，容易導(dǎo)致預(yù)測(cè)值偏差較大。

針對(duì)傳統(tǒng)面積擴(kuò)展模型的局限性，本文提出了一種基于能耗數(shù)據(jù)的貝葉斯能耗預(yù)測(cè)模型，其模型建立的具體步驟如圖3所示。

注：MCMC為蒙特卡羅方法(Monte Carlo)和馬爾可夫鏈(Markov chain)。圖3 貝葉斯能耗預(yù)測(cè)模型的建立步驟

1) 將區(qū)域內(nèi)建筑分類，根據(jù)《高等學(xué)校節(jié)約型校園建設(shè)管理與技術(shù)導(dǎo)則》對(duì)校園建筑的分類要求，對(duì)建筑進(jìn)行初步分類。在詳細(xì)了解建筑的使用情況后，進(jìn)行二次分類。并且在每類建筑中選擇一棟原型建筑，選擇標(biāo)準(zhǔn)為同類型中具有能耗監(jiān)管平臺(tái)的重點(diǎn)用能建筑。

2) 利用建筑建模軟件，例如以eQUEST[14]為工具建立各原型建筑的物理模型，模擬建筑逐月能耗，并得到各原型建筑的能耗密度，建模具體過程將在2.1節(jié)中介紹。

3) 將同類型的其余有能耗監(jiān)管平臺(tái)數(shù)據(jù)的建筑視為樣本建筑，將樣本建筑的能耗密度作為貝葉斯理論的樣本信息，對(duì)原型建筑的能耗密度進(jìn)行修正，將修正后的能耗密度作為最終能耗預(yù)測(cè)密度值。貝葉斯修正具體過程在2.2節(jié)中介紹。

4)結(jié)合修正后的建筑能耗密度與各類型建筑面積，預(yù)測(cè)校園區(qū)域總能耗。

2.1 建立典型建筑能耗模型

以eQUEST為工具建立模型的關(guān)鍵是讓模型盡可能真實(shí)地反映建筑實(shí)際運(yùn)行情況。1) 需要了解建筑的詳細(xì)信息，包括圍護(hù)結(jié)構(gòu)、各類設(shè)備、HVAC系統(tǒng)及其相關(guān)設(shè)備(如水泵、風(fēng)機(jī))的數(shù)量及功率等，并利用這些已知的建筑參數(shù)建立模型。2) 通過調(diào)研及其他方式確定建筑中人員、設(shè)備、照明運(yùn)行時(shí)刻表，掌握不同類型建筑的運(yùn)行規(guī)律。3) 對(duì)比能耗監(jiān)管平臺(tái)上的逐月能耗分項(xiàng)統(tǒng)計(jì)結(jié)果與軟件模擬的初步結(jié)果，判斷導(dǎo)致模型誤差偏大的主要原因，并據(jù)此進(jìn)行相對(duì)應(yīng)的修正。

經(jīng)過修正后的建筑能耗模型需進(jìn)行模型校驗(yàn)，將軟件模擬能耗值與建筑實(shí)測(cè)值之間的偏差作為模型校驗(yàn)的依據(jù)。建筑模型校驗(yàn)指標(biāo)通常為月誤差、年誤差與均方根變異系數(shù)，這3個(gè)指標(biāo)的數(shù)值越小，表明模型精確度越高。單體建筑模型能耗誤差的相關(guān)規(guī)定如表1所示。本文采用《國(guó)際節(jié)能效果測(cè)量和認(rèn)證章程》(IPMVP)中的規(guī)定：月誤差不超過20%。月誤差計(jì)算公式如下：

(2)

式中E為電耗月誤差；M為建筑監(jiān)測(cè)電耗值，kW；W為軟件模擬電耗值，kW。

表1 建筑能耗模型誤差可接受范圍 %

2.2 基于貝葉斯理論的參數(shù)估計(jì)

貝葉斯統(tǒng)計(jì)學(xué)中含有3種重要信息，分別為先驗(yàn)信息、樣本信息與后驗(yàn)信息。先驗(yàn)信息指的是由以往歷史經(jīng)驗(yàn)或其他手段對(duì)參數(shù)的初步認(rèn)識(shí)，后驗(yàn)信息指的是在已知樣本信息與先驗(yàn)信息的情況下對(duì)參數(shù)的重新認(rèn)識(shí)。先驗(yàn)分布與后驗(yàn)分布之間的差異可以認(rèn)為是樣本信息對(duì)先驗(yàn)分布作出的調(diào)整?；谪惾~斯理論對(duì)參數(shù)的修正過程也可以形象地表示為：先驗(yàn)信息⊕樣本信息?后驗(yàn)信息。

貝葉斯定理的基本公式為[18]

(3)

式中π(θ/x)為后驗(yàn)密度；θ為連續(xù)性隨機(jī)變量；x為樣本信息；p(x/θ)為似然函數(shù)；π(θ)為先驗(yàn)密度。

在本文的貝葉斯分析中，先驗(yàn)信息為原型建筑模擬的建筑能耗密度，樣本信息為選定樣本建筑的監(jiān)測(cè)能耗密度，建筑能耗密度值為建筑能耗與建筑面積的比值。似然函數(shù)由多個(gè)樣本建筑的能耗密度通過極大似然估計(jì)法計(jì)算得到。將先驗(yàn)信息與樣本信息輸入貝葉斯估計(jì)程序中，會(huì)得到關(guān)于建筑能耗密度的后驗(yàn)分布，將后驗(yàn)分布均值視為修正后的建筑能耗密度。

從理論角度分析貝葉斯參數(shù)估計(jì)和求解是容易實(shí)現(xiàn)的，但由于后驗(yàn)分布中的積分多為高維、復(fù)雜的分布，對(duì)這些高維積分進(jìn)行直接計(jì)算十分困難。因此，需要借助MCMC方法[19]，MCMC方法通過模擬的方式對(duì)高維積分進(jìn)行計(jì)算，目前常用的MCMC方法主要有2種：Gibbs抽樣法和Metropolis-Hastings算法[19]。Gibbs抽樣法主要解決多維問題，本文中計(jì)算的參數(shù)為一維參數(shù)，所以選擇Metropolis-Hastings算法求解貝葉斯方程。

3 貝葉斯能耗模型與傳統(tǒng)模型預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)比分析

3.1 校園建筑分類結(jié)果

根據(jù)《高等學(xué)校節(jié)約型校園建設(shè)管理與技術(shù)導(dǎo)則》將某高校建筑分為以下6類：學(xué)科科研建筑、學(xué)生宿舍建筑、圖書館建筑、教學(xué)建筑、行政建筑、交流中心。由于該高校是一所以理工為主，理、工、經(jīng)、管、文、法、哲、藝術(shù)等多學(xué)科協(xié)調(diào)發(fā)展的大學(xué)，學(xué)科種類復(fù)雜，對(duì)于不同的學(xué)科，科研樓的使用情況也不同。對(duì)于文科類專業(yè)樓不含有實(shí)驗(yàn)室及實(shí)驗(yàn)設(shè)備的可以歸類為辦公類科研建筑，同時(shí)調(diào)研結(jié)果及能耗監(jiān)管平臺(tái)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯示行政辦公建筑的用能規(guī)律與此類建筑相似，所以本文將行政辦公建筑也歸為此類；而大多數(shù)理工科科研樓中實(shí)驗(yàn)室與教研室都占有較大比例，可以歸類為混合類科研建筑；此外，部分建筑以實(shí)驗(yàn)室為主，可以歸為實(shí)驗(yàn)類科研建筑。

經(jīng)過二次分類與調(diào)整后的校園建筑匯總情況見表2。

表2 某高校建筑分類結(jié)果

3.2 典型建筑eQUEST建模結(jié)果

根據(jù)第一步的分類結(jié)果，在每種類型建筑中選擇具有能耗監(jiān)管平臺(tái)且具有該類型建筑典型用能特征的建筑作為原型建筑，并在eQUEST中建立物理模型，原型建筑選擇及基本信息如表3所示。由于篇幅原因，僅以混合類科研建筑5號(hào)科研樓為例，展示eQUEST建模結(jié)果和逐月能耗模擬結(jié)果。建模過程如2.1節(jié)所述，首先根據(jù)建筑基本信息和建筑使用規(guī)律進(jìn)行建模，而后與監(jiān)測(cè)平臺(tái)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，再次對(duì)模型進(jìn)行修正。最終5號(hào)科研樓eQUEST建模三維結(jié)果如圖4所示，能耗預(yù)測(cè)結(jié)果及與該建筑能耗監(jiān)測(cè)誤差如表4所示。結(jié)果顯示5號(hào)科研樓的模擬能耗比真實(shí)數(shù)據(jù)普遍偏小，且冬季電耗偏小的情況較明顯，原因可能是照明、設(shè)備的實(shí)際運(yùn)行時(shí)間比軟件中運(yùn)行時(shí)刻表設(shè)置的運(yùn)行時(shí)間長(zhǎng)，但是總體月誤差在20%以下，符合《國(guó)際節(jié)能效果測(cè)量和認(rèn)證章程》的要求，可以認(rèn)為是合格的模型，能夠進(jìn)行下一步的應(yīng)用。

表3 各類型建筑原型建筑基本信息

圖4 5號(hào)科研樓建模三維模型圖

能耗平臺(tái)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)/(kW·h)eQUEST模擬能耗/(kW·h)模擬能耗密度/(kW·h/m2)誤差/%1月100 64079 5803.88-19.932月44 49642 4202.07-4.673月86 88272 3803.53-16.694月82 03272 4503.53-11.685月82 51474 4703.63-9.756月86 51278 3703.82-9.417月106 83097 3704.74-8.868月92 96589 8904.38-3.319月84 36982 7704.03-1.9010月79 46975 1903.66-5.3811月96 00877 5303.78-19.2512月96 51877 5703.78-19.63

3.3 簡(jiǎn)單面積擴(kuò)展法與貝葉斯理論法修正結(jié)果

簡(jiǎn)單面積擴(kuò)展模型基于eQUEST模擬建模結(jié)果，以eQUEST模擬的建筑能耗密度乘以該類型建筑總面積作為總能耗預(yù)測(cè)值，結(jié)果如表4第3列所示。

貝葉斯理論法計(jì)算過程中的先驗(yàn)信息即為eQUEST模擬的建筑能耗密度。以混合類科研建筑為例，樣本信息由4號(hào)、6號(hào)、7號(hào)科研樓能耗監(jiān)管平臺(tái)提供，計(jì)算結(jié)果如表5所示，其中偏差因子等于后驗(yàn)分布均值與先驗(yàn)分布均值的比值。從表5可以看出，經(jīng)過貝葉斯修正過程，建筑能耗密度預(yù)測(cè)值增大了15%～52%，其中2種方案的誤差均是與總體建筑能耗監(jiān)管平臺(tái)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)之和對(duì)比計(jì)算得出的。

表5 混合類科研建筑能耗密度預(yù)測(cè)值

通過對(duì)混合類科研建筑的能耗預(yù)測(cè)結(jié)果(見表6)分析可以發(fā)現(xiàn)：

1) 簡(jiǎn)單面積擴(kuò)展模型預(yù)測(cè)結(jié)果比真實(shí)值普遍偏小，月誤差范圍在-30%～-7%之間。

2) 貝葉斯能耗預(yù)測(cè)模型的逐月誤差在-5%～15%之間，月誤差絕對(duì)值明顯下降。

3) 簡(jiǎn)單面積擴(kuò)展模型僅利用原型建筑的能耗信息，導(dǎo)致誤差偏大。而貝葉斯算法中結(jié)合了同類型其他建筑實(shí)測(cè)能耗信息，即使原型建筑的能耗密度偏離同類型建筑的平均值，貝葉斯算法仍然可以得到較好的預(yù)測(cè)結(jié)果，有效地降低了自下而上能耗預(yù)測(cè)中的誤差值。

學(xué)生宿舍建筑和辦公類科研建筑的計(jì)算過程與混合類科研建筑相同，其模型預(yù)測(cè)誤差如表7所示。從表7可以看出：貝葉斯模型的月能耗誤差比傳統(tǒng)模型均有降低；傳統(tǒng)模型中這2類建筑的月最大誤差分別為21.34%和54.80%，而貝葉斯模型的最大月誤差僅為11.09%和14.86%。

表6 混合類科研建筑能耗預(yù)測(cè)結(jié)果

表7 學(xué)生宿舍建筑和辦公類科研建筑預(yù)測(cè)誤差 %

3.4 校園建筑群能耗匯總結(jié)果

校園建筑群能耗模型匯總公式見式(1)。校園建筑群總能耗預(yù)測(cè)結(jié)果如表8所示，分析校區(qū)整體能耗預(yù)測(cè)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：

1) 簡(jiǎn)單面積擴(kuò)展預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果月誤差在-15%～-3%之間，年誤差為-7.99%。

2) 貝葉斯能耗預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果月誤差在-2%～6%之間，年誤差為1.07%，逐月誤差與年誤差均有小幅下降。

3) 雖然面積擴(kuò)展模型與貝葉斯能耗預(yù)測(cè)模型在總預(yù)測(cè)結(jié)果誤差上相差不大，但從單一類型建筑結(jié)果來看(例如混合類科研建筑)，逐月誤差明顯偏大，這是由于不同類型建筑能耗疊加使得誤差相互抵消。使用貝葉斯算法能夠保證各類建筑預(yù)測(cè)結(jié)果誤差值均較小，更有利于掌握校園建筑用能規(guī)律與制定節(jié)能改造方案，實(shí)現(xiàn)校園能耗的精細(xì)化管理。

表8 校園建筑群總能耗預(yù)測(cè)結(jié)果

4 結(jié)論與展望

本文提出了一種基于能耗監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的貝葉斯能耗預(yù)測(cè)模型建立方法，其主要用于對(duì)區(qū)域內(nèi)建筑整體電耗的預(yù)測(cè)，使得整體預(yù)測(cè)性更好。以寒冷地區(qū)某高校校園建筑為例，分別建立了簡(jiǎn)單面積擴(kuò)展模型與貝葉斯預(yù)測(cè)模型，并對(duì)比分析了兩者的預(yù)測(cè)結(jié)果，得到以下結(jié)論：

1) 貝葉斯能耗預(yù)測(cè)模型結(jié)合了原型建筑能耗模擬結(jié)果與樣本建筑的能耗數(shù)據(jù)，利用有限的能耗平臺(tái)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)出區(qū)域整體建筑能耗，實(shí)現(xiàn)了利用樣本對(duì)全局的預(yù)測(cè)，同時(shí)降低了監(jiān)測(cè)成本。

2) 預(yù)測(cè)結(jié)果表明，基于能耗監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的貝葉斯能耗預(yù)測(cè)模型在預(yù)測(cè)精度上具有明顯的優(yōu)勢(shì)。以混合類科研建筑為例，經(jīng)過貝葉斯理論法修正后月誤差在-5%～15%之間，與簡(jiǎn)單面積擴(kuò)展法相比，月誤差絕對(duì)值降低了10%～20%。在校區(qū)范圍內(nèi)使用貝葉斯能耗預(yù)測(cè)模型，預(yù)測(cè)結(jié)果月誤差在-2%～6%之間，年誤差僅為1.07%，結(jié)果表明貝葉斯能耗預(yù)測(cè)模型在單一類型建筑和區(qū)域全部建筑2個(gè)范圍都具有良好的預(yù)測(cè)精度。

3) 基于能耗監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的貝葉斯預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用場(chǎng)景與目前國(guó)內(nèi)多數(shù)高校能耗平臺(tái)建設(shè)情況相符，即校內(nèi)實(shí)現(xiàn)對(duì)部分建筑的能耗監(jiān)測(cè)，有利于充分發(fā)揮能耗監(jiān)管平臺(tái)的作用和校園能耗的精細(xì)化管理。其修正結(jié)果與樣本數(shù)量和質(zhì)量密切相關(guān)，通過選擇最佳樣本數(shù)量與優(yōu)選樣本，能夠在進(jìn)一步提升預(yù)測(cè)結(jié)果的同時(shí)降低能耗平臺(tái)建設(shè)成本。

本文提出的校園能耗建模方法能夠?qū)ㄔO(shè)綠色校園起到積極作用，當(dāng)前我國(guó)高等學(xué)校能源消耗非常大，是城市能源消耗的巨大組成部分，根據(jù)本文方法建立的自下而上能耗模型能夠以月為單位進(jìn)行預(yù)測(cè)，同理能夠得到全年逐時(shí)預(yù)測(cè)結(jié)果，能夠?qū)π@內(nèi)建筑負(fù)荷的動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行相對(duì)精準(zhǔn)的模擬，從而指導(dǎo)綠色校園的建設(shè)。同時(shí)，本文提出的方法不僅適用于校園區(qū)域建筑，還適用于城市各種區(qū)域的建筑群能耗預(yù)測(cè)，能夠以有限的能耗監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)區(qū)域整體建筑能耗。