提出了一种基于多元非线性回归的商场空调负荷预测快速建模方法,采用实际用能系数描述不同时刻商场空调的负荷特性,建立了空调负荷预测模型,在提高预测建模速度的同时很大程度上避免了由于训练样本不完备而导致的预测精度波动。利用广州某商场空调负荷的实测数据进行了仿真实验,得到空调负荷与其影响因素之间的多元非线性拟合方程。揭示各种因素对空调负荷的影响规律,仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。基于多元非线性回归法的商场空调负荷预测１２３图３异常数据分布２．３数据转换２．３．１实际用能系数徐欣等人在对天津市办公建筑进行供暖负荷预测过程中，多元非线性回归-数控滚圆机液压切管机数控切管机张家港切管机电动切管机发现供暖负荷与时间之间存在一定的规律性，并定义了负荷分布系数ｆｊ＝第ｉ天第ｊ时刻负荷÷第ｉ天日平均负荷，来反映这种规律，以限制不同时刻不同外扰和内扰对预测精度的影响，本文有公司网站全自动倒角机采集转载中国知网整理，http://www.daojiaoj.com  但该系数用于逐时负荷预测时效果不甚理想［１７］。因此本文在其基础上提出实际用能系数，以限制与时间相关的人流量及其他干扰对负荷的影响。实际用能系数定义如下：ξｉ＝珔ｙｉｍａｘ（珔ｙｉ）（５）式中ξｉ为ｉ时刻（ｉ＝０，１，…，２３）的实际用能系数；珔ｙｉ为ｉ时刻负荷平均值，Ｗ。利用２０１４年数据求出的实际用能系数如图４所示。从图４可以看出：周末与平时日的用能系数图４实际用能系数差别非常小，说明用能系数已包含与时间相关的人流量及其他干扰对负荷的影响；０８：００开机后，由于建筑房间和围护结构产生的蓄热量，使冷负荷在０９：００有小幅度降低；由于建筑物呈东西向布置，且东面窗墙面积比较大，无建筑物遮挡，西面有建筑物遮挡，白天受太阳辐射和室外气象参数影响较大，实际用能系数在１１：００达到峰值；１２：００—２０：００实际用能系数维持在０．９左右，２０：００实际用能系数开始减校实际用能系数的变化过程与商场实际运行情况相符。２．３．２数据转换利用实际用能系数ξｉ（ｉ＝０，１，…，２３），当ξｉ≠０时，把负荷除以当前时刻实际用 多元非线性回归-数控滚圆机液压切管机数控切管机张家港切管机电动切管机本文有公司网站全自动倒角机采集转载中国知网整理，http://www.daojiaoj.com