| 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].土木建筑与环境工程,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： | 2019/3/21 0:00:00 |
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].土木建筑与环境工程,2019,41(5):164-172. |
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| Authors: | Liu Meng Yan Lu Li Jinbo Xu Zhenkun and 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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