基于动态温度调控的空调系统能耗预测

摘要：

针对动态温度调控的空调系统能耗预测问题,设计了动态温度调控策略并通过EnergyPlus仿真得到空调系统逐时能耗数据集.在采用集成方法分析能耗的基础上,建立改进PSO算法优化BP神经网络(improved particle swarm optimization-back propagation neural network,IPSO-BPNN)预测模型.集成聚类、分类和关联度分析方法挖掘空调系统能耗模式、确定预测模型的输入变量;设计非线性变化策略调整PSO算法的惯性权重和加速度因子,提高训练速度和优化效果;建立IPSO-BPNN模型对空调系统逐时能耗进行预测.结果 表明,收敛速度明显提高,且平均预测精度提高了3.4％.

关键词：动态温度调控;能耗仿真;集成方法;预测模型;IPSO-BPNN

所属期刊栏目：34

分类号：TU831;TP391.1(房屋建筑设备)

资助基金：国家重点研发计划;陕西省自然科学基金;陕西省建设厅科技发展计划项目;陕西省教育科学规划课题

在线出版日期：2022-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：366-375