| 大数据监测平台下的长江流域典型城市房间空调器温度设置分析 |
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| 引用本文： | 刘猛,晏璐,李金波,徐振坤,杜顺开. 大数据监测平台下的长江流域典型城市房间空调器温度设置分析[J]. 土木与环境工程学报, 2019, 41(5): 164-172 |
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| 作者姓名： | 刘猛 晏璐 李金波 徐振坤 杜顺开 |
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| 作者单位： | 重庆大学 土木工程学院, 重庆 400044,重庆大学 土木工程学院, 重庆 400044,广东美的制冷设备有限公司, 广东 佛山 528311;西安交通大学 能源与动力工程学院, 西安 710049,广东美的制冷设备有限公司, 广东 佛山 528311;武汉大学 动力与机械学院, 武汉 430072,广东美的制冷设备有限公司, 广东 佛山 528311 |
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| 基金项目： | 科技部国家重点研发计划（2018YFD1100704）；重庆市研究生科研创新项目（CYS18027） |
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| 摘 要： | 房间空调器是中国长江流域地区改善室内热环境的重要措施，然而，在以往的房间空调器的行为研究中，只能通过现场实测、问卷调查等方式获取其使用行为，由于数据获取方式本身所存在的局限性，无法对空调的使用行为进行可靠且深入的挖掘，尤其是对于空调的设置温度。为了研究长江流域地区房间空调器的设置温度行为，包括设置温度的分布、设置温度调节习惯、设置温度与一天中不同时间段的关系、设置温度与室外温度的关系，依托于大数据平台下的房间空调器监测数据，针对长江流域地区的3个典型城市（重庆、武汉、上海）的房间空调器的设置温度习惯，对重庆地区575台房间空调器、武汉地区430台房间空调器、上海地区540台空调器的夏季上万次运行数据、冬季上千次运行数据进行了基本的统计与相关分析，结果表明：空调器的设置温度及其调节习惯在不同城市之间存在一定差异性，夏季用户在一次空调使用过程中存在对较低设置温度（低于26℃）的短时需求情景，同时，设置温度与1 d中的不同时刻以及室外温度也有明显关联。
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| 关 键 词： | 长江流域 空调器 大数据 设置温度 室内热环境 |
| 收稿时间： | 2019-03-21 |
Analysis of temperature setting habits of room air conditioners in the typical cities in Yangtze River Basin under the big data monitoring platform |
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| Liu Meng,Yan Lu,Li Jinbo,Xu Zhenkun and Du Shunka. Analysis of temperature setting habits of room air conditioners in the typical cities in Yangtze River Basin under the big data monitoring platform[J]. Journal of Civil and Environmental Engineering, 2019, 41(5): 164-172 |
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| Authors: | Liu Meng Yan Lu Li Jinbo Xu Zhenkun Du Shunka |
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| Affiliation: | School of Civil Environmental Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, P. R. China,School of Civil Environmental Engineering, Chongqing University, Chongqing 400044, P. R. China,Guangdong Midea Air-Conditioning Equipment Co., Ltd, Foshan 528311, Guangdong, P. R. China;School of Energy and Power Engineering, Xi''an Jiaotong University, Xi''an 710049, P. R. China,Guangdong Midea Air-Conditioning Equipment Co., Ltd, Foshan 528311, Guangdong, P. R. China;School of Power and Mechanical Engineering, Wuhan University, Wuhan 430072, P. R. China and Guangdong Midea Air-Conditioning Equipment Co., Ltd, Foshan 528311, Guangdong, P. R. China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Yangtze River Basin air conditioner big data set temperature indoor thermal environment |
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