本文關(guān)鍵詞：基于支持向量回歸機的空調(diào)逐時負荷滾動預(yù)測算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：針對當前空調(diào)負荷預(yù)測算法精度不高難以滿足空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化控制的問題,提出基于支持向量回歸機(Support Vector Regression,SVR)的空調(diào)逐時負荷滾動預(yù)測算法,建立SVR滾動預(yù)測模型,模型參數(shù)采用網(wǎng)格搜索遍歷算法進行尋優(yōu)。為簡化模型的復(fù)雜性,還對影響空調(diào)負荷的主要因素進行了相關(guān)性分析。此外,算法利用當日前1 h的滾動信息,不斷對模型進行修正以提高負荷預(yù)測精度。最后探討以期望誤差為預(yù)測精度評價指標時,不同訓練樣本長度對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVR算法預(yù)測精度的影響。預(yù)測結(jié)果表明:基于支持向量回歸機的空調(diào)逐時負荷滾動預(yù)測算法較BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的預(yù)測精度提高10.3%,比常規(guī)支持向量回歸機算法預(yù)測精度提高23.9%,訓練樣本較小時,算法預(yù)測性能更為優(yōu)越。
【作者單位】： 華南理工大學機械與汽車工程學院;廣東省城市空調(diào)節(jié)能與控制工程技術(shù)研究開發(fā)中心;
【關(guān)鍵詞】： 空調(diào)逐時負荷 滾動預(yù)測算法 支持向量回歸機 網(wǎng)格搜索遍歷算法 期望誤差
【基金】：廣東省科技廳項目(2011B061200043)
【分類號】：TU831;TP181
【正文快照】： 隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展,空調(diào)系統(tǒng)能耗與夏季高峰負荷逐年上升,空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能成為當今社會實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)注熱點之一。提高空調(diào)負荷預(yù)測的準確性是實現(xiàn)空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能運行和優(yōu)化控制的基礎(chǔ)和前提條件�，F(xiàn)有空調(diào)負荷預(yù)測大多用于建筑空調(diào)系統(tǒng)與冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)的設(shè)計、優(yōu)化運行與節(jié)

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  本文關(guān)鍵詞：基于支持向量回歸機的空調(diào)逐時負荷滾動預(yù)測算法，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：436503