ConclusionsBy establishing sub-mete

Conclusions
By establishing sub-metering platform, real-time monitoring of building power consumption can be achieved. Massive power consumption data will be provided, laying a good foundation for the future research. By means of regression algorithm, the short-time prediction of power consumption in large-scale public buildings can also be realized, offering a gist for the building facility managers and relevant decision-makers. But we should make classification of the public buildings before the regression because of their variance in construction features and operating characteristics, therefore improving the accuracy of the prediction.
Short-term prediction models of building power consumption in cooling and heating season are established according to the sub-metering consumption of six large-scale public buildings in Shanghai. The weekly power consumption of office buildings and building complexes mainly depends on the factors of temperature and workdays in a week, while, for the commercial buildings, it only depends on the temperature for the impact of the workdays in whole week is not remarkable. The impact of temperature can be described by CDH and HDH. The prediction models are validated to have great accuracy and general applicability which provide a good foundation for the large-scale buildings in diagnosing, energy monitoring, energy-saving reform and regulatory work.
Acknowledgements
The authors gratefully acknowledge the support provided by Shanghai Science and Technology Committee through the Project 'Innovative Research and Practice of Energy Saving in Large-scale Public Building and Energy Monitoring Platform in Shanghai Central Area'.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

บทสรุปโดยการสร้างแพลตฟอร์มวัดย่อย ตรวจสอบเวลาจริงของการสร้างการใช้พลังงานสามารถทำ ข้อมูลปริมาณการใช้พลังงานขนาดใหญ่จะให้ วางรากฐานดีสำหรับการวิจัยในอนาคต โดยใช้อัลกอริทึมการถดถอย ทำนายเวลาของการใช้พลังงานในอาคารสาธารณะขนาดใหญ่สามารถยังรับรู้ สิ่งจับใจความสำคัญสำหรับการสร้างผู้จัดการอาคารและผู้ผลิตตัดสินใจที่เกี่ยวข้อง แต่เราควรทำให้การจำแนกประเภทของอาคารสาธารณะก่อนการถดถอยเนื่องจากความแปรปรวนในคุณสมบัติของโครงสร้างและลักษณะการทำงาน ดังนั้น การปรับปรุงความแม่นยำของคำทำนายรุ่นคาดเดาระยะสั้นของการสร้างพลังงานในการทำความเย็นและฤดูร้อนจะสร้างตามปริมาณวัดย่อยหกอาคารสาธารณะขนาดใหญ่ในเซี่ยงไฮ้ การใช้พลังงานรายสัปดาห์ของอาคารสำนักงานและอาคารคอมเพล็กซ์ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับปัจจัยของอุณหภูมิ และวันทำงานในหนึ่งสัปดาห์ ในขณะ อาคารพาณิชย์ เท่านั้นขึ้นอยู่กับอุณหภูมิสำหรับผลกระทบของวันทำงานในสัปดาห์ทั้งไม่โดดเด่น สามารถอธิบายผลกระทบของอุณหภูมิ โดยชมาและ HDH แบบจำลองการคาดการณ์จะถูกตรวจสอบดีขึ้นบังคับใช้ทั่วไปซึ่งมีรากฐานดีสำหรับอาคารขนาดใหญ่ในการวินิจฉัย ปฏิรูปการตรวจสอบ การประหยัดพลังงานและการทำงานกำกับดูแลถาม-ตอบผู้เขียนรู้สึกขอบคุณรับทราบการสนับสนุนโดยวิทยาศาสตร์เซี่ยงไฮ้และคณะกรรมการเทคโนโลยีผ่านโครงการ 'นวัตกรรมวิจัยและปฏิบัติการประหยัดพลังงานในอาคารสาธารณะขนาดใหญ่และพลังงานการตรวจสอบแพลตฟอร์มในเมืองเซี่ยงไฮ้'

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สรุปผลการวิจัย
โดยการสร้างแพลตฟอร์มย่อยวัดตรวจสอบเวลาจริงของการสร้างการใช้พลังงานที่สามารถทำได้ ข้อมูลการใช้พลังงานขนาดใหญ่จะได้รับการวางรากฐานที่ดีสำหรับการวิจัยในอนาคต โดยวิธีการของอัลกอริทึมการถดถอยการทำนายเวลาสั้นของการใช้พลังงานในอาคารสาธารณะขนาดใหญ่นอกจากนี้ยังสามารถรับรู้ที่นำเสนอส่วนสำคัญสำหรับผู้จัดการอาคารสถานที่และผู้มีอำนาจตัดสินใจที่เกี่ยวข้อง แต่เราควรจะทำให้การจำแนกประเภทของอาคารสาธารณะก่อนที่จะถดถอยเพราะความแปรปรวนของพวกเขาในลักษณะการก่อสร้างและลักษณะการดำเนินงานจึงปรับปรุงความถูกต้องของการทำนาย.
จำลองการคาดการณ์ระยะสั้นของการสร้างการใช้พลังงานในการทำความเย็นและฤดูร้อนจะจัดตั้งขึ้นตาม การบริโภคย่อยวัดแสงของอาคารสาธารณะหกขนาดใหญ่ในเซี่ยงไฮ้ การใช้พลังงานประจำสัปดาห์ของอาคารสำนักงานและอาคารคอมเพล็กซ์ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับปัจจัยของอุณหภูมิและวันทำงานในหนึ่งสัปดาห์ในขณะที่สำหรับอาคารพาณิชย์ก็ขึ้นอยู่กับอุณหภูมิสำหรับผลกระทบของวันทำงานในสัปดาห์ทั้งที่ไม่ได้เป็นที่น่าทึ่ง ผลกระทบของอุณหภูมิสามารถอธิบายได้ด้วย CDH และ HDH โมเดลการทำนายมีการตรวจสอบให้มีความถูกต้องดีและการบังคับใช้ทั่วไปซึ่งเป็นพื้นฐานที่ดีสำหรับอาคารขนาดใหญ่ในการวินิจฉัยตรวจสอบพลังงาน, การประหยัดพลังงานการปฏิรูปและงานตามกฎระเบียบ.
คำนิยม
ผู้เขียนรู้สึกขอบคุณรับทราบการสนับสนุนที่มีให้โดยวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีเซี่ยงไฮ้ คณะกรรมการผ่าน 'การวิจัยนวัตกรรมและการปฏิบัติของการประหยัดพลังงานในขนาดใหญ่อาคารสาธารณะและแพลตฟอร์มการตรวจสอบพลังงานในเซี่ยงไฮ้บริเวณกลาง' โครงการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สรุปโดยการสร้างระบบย่อยแพลตฟอร์มการตรวจสอบเวลาจริงของการใช้พลังงานในอาคารได้ ข้อมูลการใช้พลังงานขนาดใหญ่จะได้รับการวางพื้นฐานที่ดีสำหรับการวิจัยในอนาคต โดยใช้ขั้นตอนวิธีการถดถอย , สั้นทำนายพลังงาน ที่ใช้ในอาคารสาธารณะขนาดใหญ่ยังสามารถตระหนักเสนอใจความสำคัญสำหรับอาคารสถานที่ ผู้จัดการ และการเงินที่เกี่ยวข้อง แต่เราควรจะให้หมวดหมู่ของอาคารสาธารณะก่อนที่จะถดถอย เพราะความแปรปรวนของลักษณะการก่อสร้าง และคุณลักษณะการทำงาน ดังนั้นการปรับปรุงความแม่นยำของคำทำนายแบบจำลองการคาดการณ์ในระยะสั้นของการใช้พลังงานในอาคารทำความเย็นและความร้อนขึ้นตามฤดูการจ่ายย่อยหกขนาดใหญ่อาคารสาธารณะในเซี่ยงไฮ้ สัปดาห์การใช้พลังงานของอาคารสำนักงานและอาคารคอมเพล็กซ์ ส่วนใหญ่ขึ้นอยู่กับปัจจัยของอุณหภูมิและวันใน 1 สัปดาห์ ขณะ อาคารพาณิชย์ มันขึ้นอยู่กับอุณหภูมิ สำหรับผลกระทบของวันทั้งสัปดาห์ ไม่โดดเด่น ผลกระทบของอุณหภูมิและสามารถอธิบายโดย CDH HDH . การทำนายของแบบจำลองมีความแม่นยำที่ดีและทั่วไปความเกี่ยวข้องที่ให้รากฐานที่ดีสำหรับอาคารขนาดใหญ่ในการวินิจฉัยการตรวจสอบการใช้พลังงาน การประหยัดพลังงาน และการปฏิรูปกฎระเบียบข้อบังคับการทำงานกิตติกรรมประกาศผู้เขียนมีความยินดียอมรับสนับสนุนโดย Shanghai วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีคณะกรรมการผ่านการปฏิบัติงานวิจัยและนวัตกรรมโครงการการประหยัดพลังงานในอาคารสาธารณะขนาดใหญ่และแพลตฟอร์มการตรวจสอบพลังงานในพื้นที่กลางเซี่ยงไฮ้