基于决策树算法的园区照明系统能耗优化控制方法

针对园区照明系统能耗数据缺失、区域能耗难以控制的问题,助力企业节能、减排,提出了一种基于决策树算法的园区照明系统能耗优化控制方法。预处理园区照明系统能耗数据,通过属性选择统一能耗数据属性值,采用基于马氏距离的k均值填充法填补能耗数据缺失值;选取C4.5决策树搭建园区照明系统能耗回归预测模型,预测获取园区照明系统总能耗,构建园区照明系统能耗控制目标函数,衡量照度及照明设备亮度二者跟随时间推移产生的规律,以此判断园区照明系统设备的下一时刻亮度,实现对园区照明系统的能耗优化控制。实验结果表明,所提方法可有效填补缺失能耗数据,并精准预测园区照明系统能耗值,预测精度高达99.16%;优化控制后的年度耗电量相比上一年度缩减两倍,优化控制效果优秀。