在当今社会，随着能源问题的日益突出，能源的可持续发展和利用受到了全球范围内的高度重视。特别是在医院建筑这样的特殊场合，由于其对能源的依赖性高、负荷波动大等特点，如何实现电负荷的准确预测，从而指导分布式能源系统的合理运行策略，对于提高能源使用效率、降低运行成本、确保医疗环境稳定具有重要意义。
本文以青岛某医院建筑2017年的逐时总用电能耗实测数据为基础，提出了基于数据挖掘技术的医院建筑电负荷特性分析与预测方法。通过分析，从整体用电数据中分离出冷热源的电耗，为分布式能源系统运行策略研究提供了精确的逐时电负荷数据。接着，文中采用了k-means聚类算法对医院建筑的全年逐时电负荷特性进行细致分析，并根据聚类结果构建了用于神经网络训练的相似日样本集。这一过程涉及到了数据预处理和特征提取的技术，是数据挖掘工作的关键步骤之一。
聚类算法是一种无监督学习方法，k-means是其中一种广泛使用的技术。它将数据集中的样本根据属性的相似性划分为K个类簇，目的是使得簇内的样本尽可能相似，而簇间的样本尽可能不同。在本研究中，通过k-means聚类算法，可以将不同的用电模式进行归类，为后续的负荷预测模型提供了有效的分类依据。
文章进一步引入了相关性分析，利用相关性理论来筛选与负荷特性相关的特征参数。在处理复杂的系统问题时，相关性分析是重要的数据分析手段，它能帮助我们识别影响系统行为的关键因素。相关性分析的结果用于确定神经网络的输入参数，使预测模型更加精确地反映负荷变化的实际情况。
神经网络作为一种强大的预测工具，其核心优势在于能够学习和模拟复杂非线性系统。通过k-means聚类和相关性分析筛选出的特征参数被用作神经网络的输入层，模型经过训练后能够对医院建筑的电负荷进行较为准确的预测。文中使用了平均绝对百分误差（MAPE）、变异系数（CV）、均方根误差（RMSE）等指标对复合优化预测模型的性能进行了定量评价。评价结果显示，所提出的预测模型相较于传统的BP神经网络模型，预测精度有了显著提高。这不仅体现在预测误差的降低，而且表现在模型泛化能力的增强，能够更好地适应医院建筑负荷的复杂变化。
关键词中的“医院建筑负荷预测”明确了研究主题；“聚类分析”和“相关性分析”则指出了数据挖掘中的关键技术和分析手段；“神经网络”则是实现负荷预测的核心算法工具。
文中还提到了分布式能源系统，这是指在能量需求的地点附近设置的规模较小、分布较广的能源供应系统。在医院这类建筑中，分布式能源系统可以提高能源的利用效率，增加能源供应的可靠性，减少能源供应中断的风险。电负荷预测的精准度直接关系到分布式能源系统运行策略的合理性和运行效率。通过实时动态优化匹配，可以使系统更加高效地满足医院的能源需求。
总结来说，医院建筑电负荷特性分析与预测是一个多学科交叉的领域，涵盖了数据挖掘、机器学习、系统工程等多个领域的知识。本文通过引入数据挖掘技术，为医院建筑的电负荷预测提供了一种新的研究方法。同时，本文的研究成果也可为其他类型建筑的负荷预测和能源管理提供参考和借鉴。未来的研究还可以在模型算法的优化、实时数据采集和处理技术、以及系统运行成本与效益评估等方面进一步深化。
