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规划阶段的用能需求分析是配置优化能源系统方案的最主要依据。有两方面原则需要注意:一是需要对各类用途的终端能耗进行细分和计算。二是需要进行基于空间分布和时间动态的模拟。然而,现有的能耗模拟分析方法都存在各自的局限性,不能准确地完成这一目标。本文开展了对既有区域建筑历史能耗数据的分析和研究,构建区域建筑能耗影响指标体系,以此为基础提出一种采用BP神经网络的建筑能耗预测模型,并对区域能源系统方案进行配置和优化。但是区域建筑能耗的影响因素繁多,能耗模型的建立方法各种各样,如何选择合适的影响因素和建模方法是本文研究的重难点。本文通过总结国内外建筑能耗影响因素和能耗预测模型的研究现状,并分析不同能耗预测方法对本课题的适用性,研究认为自下而上的研究方法和BP神经网络算法是适合建立规划阶段区域能耗预测模型的方法。确定研究方法后,本文主要开展了以下工作:首先,本文开展建筑能耗影响因素体系的构建工作。第一步采用专家调查法对众多影响建筑能耗的因素进行筛选,初筛出9个因素。第二步采用层次分析法对9个因素进行权重分析,最终得到影响建筑能耗的5个最相关指标,按权重大小排列,依次是所在地区、建筑类型、用地面积、容积率、使用情况,并以此为基础开展数据库样本建筑的分类工作。其次,本文采用BP神经网络算法对既有区域建筑历史能耗数据进行训练,建立区域建筑能耗预测模型,利用MATLAB实现训练过程,并对模型进行检验。再则,本文总结了典型的冷热源及其适用范围,提出了3种不同的区域能源系统配置方式:常规冷热源系统、分布式能源系统、区域式能源中心,并分析了不同系统的适用范围。最后,选取寒冷地区某一实际区域作为典型案例,对区域的用能需求进行预测,在此基础上采用不同方案配置区域能源系统,并对比不同方案的初投资、运行费用和运行特点,为区域能源系统的配置提供参考依据。