典型文献
树种LSTM的冷水机组预测优化模型研究
文献摘要：
为提升中央空调冷水机组能源转化率,提出了用长短时记忆网络(LSTM)预测制冷机组能源转化率和改进的树种算法(iTSA)来优化运行参数.首先,将冷冻水的供回水温度、冷却水供回水温度、冷冻水流量、冷却水流量、供冷负荷作为输入,能源转换效率(COP)作为输出,建立基于长短时记忆网络的能效预测模型;其次,将预测结果作为参数优化的目标,通过iTSA算法对运行参数进行优化,推断达到离心式制冷机组能效最大的最优参数;最后,以某卷烟厂的离心式制冷机组为研究对象,对冷水机组的能效进行推断,并与已有方法进行对比分析.结果表明:该方法不仅建立了高精度的能效预测模型,而且对运行参数进行了合理的优化,能有效节省冷水机组的能源.
文献关键词：
长短期记忆网络;改进树种算法;冷水机组;能效预测
中图分类号：
作者姓名：
王华秋;李春洋;李永德
作者机构：
重庆理工大学 两江人工智能学院, 重庆 401135;四川中烟工业有限责任公司 什邡卷烟厂, 四川 什邡 618400
文献出处：
引用格式：
[1]王华秋;李春洋;李永德-.树种LSTM的冷水机组预测优化模型研究)[J].重庆理工大学学报,2022(10):231-238
A类：
iTSA,改进树种算法
B类：
冷水机组,中央空调,能源转化,长短时记忆网络,优化运行,运行参数,冷冻水,供回水温度,冷却水流量,供冷,冷负荷,能源转换,转换效率,COP,能效预测,离心式制冷机组,最优参数,卷烟厂,长短期记忆网络
AB值：
0.177754
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