近日。工作室王超等在《Journal of Building Engineering》上发表题为“Dynamic predictions for the composition and efficiency of heating, ventilation and air conditioning systems in urban building energy modeling”的研究论文（DOI:https://doi.org/10.1016/j.jobe.2024.110562）。《Journal of Building Engineering》是建筑工程领域国际著名SCI刊物，在JCR分区CONSTRUCTION & BUILDING TECHNOLOGY中属于Q1，并为中科院二区TOP期刊，2023年影响因子为6.7。 供暖、通风和空调系统（HVAC）的组成和效率是城市建筑能源建模（UBEM）的重要输入。然而，在目前的研究中，暖通空调系统的异质性往往被忽视，从而导致巨大的建模误差。为解决这些问题，本研究开发了一种三步预测方法，可动态预测城市范围内暖通空调系统的组成（SystemID）、热源效率和整个系统的效率。通过十倍交叉验证评估了预测模型的性能。结果表明，成分预测的准确度可达 0.87，效率预测的决定系数 (R2) 大于 0.93。通过两种情况下的测试集，即预测数据和实际 SystemID 数据，进一步评估了所开发方法的准确性。在第一种情况下，预测成分的总体准确率达到 78.2%，预测系统效率的 R2 超过 0.6。然后，在假定 SystemID 准确的情况下，R2 增加到 0.87 以上。为了分析所开发方法在能源使用预测中的性能，分别使用了常州和南京的两个案例区域。模拟结果与根据国家标准确定系统效率的情况进行了比较。结果表明，在城市和建筑尺度上，所开发的方法可将总能耗预测的准确性提高约 10%，将暖通空调能耗预测的准确性提高约 40%。这有助于政策制定者更合理地制定节能战略。
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