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基于TICC的建筑用电时间序列自适应季节性分割方法
1
作者
朱磊
周璇
+2 位作者
陈城
何敏
闫军威
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第11期4689-4697,共9页
建筑用电时间序列(building electricity consumption time series, BECTS)的季节性分割对于准确的电力负荷预测与模式挖掘意义重大。针对传统定时分割、定温分割和自适应候温分割方法难以实现准确的BECTS季节性分割问题,提出了一种基于...
建筑用电时间序列(building electricity consumption time series, BECTS)的季节性分割对于准确的电力负荷预测与模式挖掘意义重大。针对传统定时分割、定温分割和自适应候温分割方法难以实现准确的BECTS季节性分割问题,提出了一种基于Toeplitz逆协方差聚类(Toeplitz inverse covariance-based clustering, TICC)的BECTS自适应季节性分割方法。该方法基于建筑逐时用电负荷与室外干球温度二元时间序列,利用TICC算法进行实时分割与聚类。夏热冬暖地区某大型公共建筑真实用电数据的分析结果表明,该方法增强了同类样本之间的相似性和异类样本之间的差异性,与定时分割、定温分割和自适应候温分割方法相比,TICC分割后各季节的平均动态时间规整(dynamic time warping, DTW)距离分别提高46.54%、35.73%和7.59%。该方法可作为数据预处理,为单体建筑数据挖掘分析如建筑用电模式挖掘和负荷预测提供数据支撑。
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关键词
时间序列
自适应季节性分割
Toeplitz逆协方差聚类
动态时间规整
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职称材料
题名
基于TICC的建筑用电时间序列自适应季节性分割方法
1
作者
朱磊
周璇
陈城
何敏
闫军威
机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
广州现代产业技术研究院
人工智能与数字经济广东省实验室(广州)
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第11期4689-4697,共9页
基金
广东省自然科学基金(2022A1515011128)。
文摘
建筑用电时间序列(building electricity consumption time series, BECTS)的季节性分割对于准确的电力负荷预测与模式挖掘意义重大。针对传统定时分割、定温分割和自适应候温分割方法难以实现准确的BECTS季节性分割问题,提出了一种基于Toeplitz逆协方差聚类(Toeplitz inverse covariance-based clustering, TICC)的BECTS自适应季节性分割方法。该方法基于建筑逐时用电负荷与室外干球温度二元时间序列,利用TICC算法进行实时分割与聚类。夏热冬暖地区某大型公共建筑真实用电数据的分析结果表明,该方法增强了同类样本之间的相似性和异类样本之间的差异性,与定时分割、定温分割和自适应候温分割方法相比,TICC分割后各季节的平均动态时间规整(dynamic time warping, DTW)距离分别提高46.54%、35.73%和7.59%。该方法可作为数据预处理,为单体建筑数据挖掘分析如建筑用电模式挖掘和负荷预测提供数据支撑。
关键词
时间序列
自适应季节性分割
Toeplitz逆协方差聚类
动态时间规整
Keywords
time series
adaptive seasonal segmentation
toeplitz inversed covariance-based clustering
dynamic time warping
分类号
TU17 [建筑科学—建筑理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TICC的建筑用电时间序列自适应季节性分割方法
朱磊
周璇
陈城
何敏
闫军威
《科学技术与工程》
北大核心
2025
0
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