使用贝叶斯统计与能源信件模型评估建筑能耗需求特征
应用统计
2025-03-31 v1
摘要
本工作提出了一种可扩展的贝叶斯建模框架，用于利用来自2,788间丹麦单户住宅的智能表计数据评估建筑能源性能。该框架将贝叶斯统计推断与能源信件（ES）模型相结合，用于表征建筑的热力学性能。该方法量化了热损失系数（HLC）、太阳能获益和风力渗透等关键参数，同时提供完整的后验分布以反映参数不确定性。开发了三个模型变体：基准ES模型、用于考虑热惯性的自回归模型（ARX-ES），以及近似随机灰箱动力学的自回归移动平均模型（ARMAX-ES）。结果表明，模型复杂度提升了单步-ahead预测性能，ARMAX-ES模型在建筑群体中实现的贝叶斯R²中值达到0.94。在单栋建筑层面，贝叶斯方法可将年度能耗置信区间控制在±1%内，使诊断比确定性方法更稳健。除了提高精度之外，贝叶斯框架通过显式表示建筑性能参数的不确定性，增强了决策能力。这为投资决策、需求预测和长期能源规划提供了更真实的基础。该方法可直接应用于其他建筑类型或地理区域，为在不确定性下的数据驱动能源管理提供可扩展工具。
引用
@article{arxiv.2503.22321,
title = {Estimation of Building Energy Demand Characteristics using Bayesian Statistics and Energy Signature Models},
author = {Justinas Smertinas and Nicolaj Hans Nielsen and Matthias Y. C. Van Hove and Peder Bacher and Henrik Madsen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.22321},
year = {2025}
}