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基于LSTM的变频太阳能-空气源热泵系统逐时负荷预测研究
文献摘要：
文章以建筑中可再生能源系统为研究对象,利用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络建立变频太阳能-空气源热泵(Variable Frequency Solar Air Source Heat Pump,VFAP)系统,在乌鲁木齐市气象条件下选取一个6层办公楼进行分析.首先,在实测数据校验模型的基础上,基于TRNSYS软件搭建VFAP系统,以一个供暖季为研究周期,获取VFAP系统的室外参数和过程运行数据.其次,利用灰色关联度分析(Grey Relation Analysis,GRA)计算各特征与供暖负荷的灰色关联度,并利用局部保留投影算法(Locality Preserving Projection,LPP)进行数据降维,得到VFAP系统的最优预测向量.最后,通过选择合理的网络参数,提出基于LSTM神经网络的VFAP系统的短期负荷预测模型,并与现有预测模型相对比.结果表明,LSTM神经网络对VFAP系统的负荷预测具有较好的识别效果,该精度要优于传统的神经网络预测模型,具有潜在的应用价值.
文献关键词：
长短期记忆神经网络;空气源热泵;灰色关联度分析;局部保留投影;负荷预测
中图分类号：
作者姓名：
胡洋;程志江;崔澜
作者机构：
新疆大学 电气工程学院,新疆 乌鲁木齐 830047
文献出处：
引用格式：
[1]胡洋;程志江;崔澜-.基于LSTM的变频太阳能-空气源热泵系统逐时负荷预测研究)[J].可再生能源,2022(07):866-873
A类：
VFAP
B类：
变频,空气源热泵,热泵系统,预测研究,可再生能源系统,Long,Short,Term,Memory,Variable,Frequency,Solar,Air,Source,Heat,Pump,乌鲁木齐市,气象条件,办公楼,数据校验,TRNSYS,供暖季,运行数据,灰色关联度分析,Grey,Relation,Analysis,GRA,供暖负荷,局部保留投影,投影算法,Locality,Preserving,Projection,LPP,数据降维,测向,网络参数,短期负荷预测,负荷预测模型,神经网络预测模型,长短期记忆神经网络
AB值：
0.372219
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