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建筑负荷预测与空调系统运行参数寻优
文献摘要：
采用人工神经网络建立建筑负荷预测模型,采用粒子群算法进行空调系统设备运行参数寻优.结合工程实例,对某办公建筑的负荷进行预测,对设备运行参数进行寻优.建筑负荷预测结果与实际负荷的平均相对误差为7.7％,预测模型具有较好的预测能力.采用TRNSYS软件建立该办公楼空调系统仿真模型,按优化后的设备运行参数,对空调系统耗电量进行模拟,模拟耗电量比实际耗电量低9.9％.
文献关键词：
负荷预测;神经网络;粒子群算法;设备运行参数
中图分类号：
作者姓名：
杨滨;崔红社;孙锐;马倩倩;牛梦涵
作者机构：
青岛市黄岛区市政公用事业发展中心,山东青岛266555;青岛理工大学,山东青岛266000
文献出处：
引用格式：
[1]杨滨;崔红社;孙锐;马倩倩;牛梦涵-.建筑负荷预测与空调系统运行参数寻优)[J].煤气与热力,2022(03):19-21
A类：
B类：
建筑负荷预测,空调系统,参数寻优,人工神经网络,负荷预测模型,粒子群算法,行空,系统设备,设备运行参数,工程实例,办公建筑,平均相对误差,预测能力,TRNSYS,办公楼,楼空,系统仿真,耗电量
AB值：
0.246616
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