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基于神经网络的工厂能耗预测模型研究
文献摘要：
中央空调系统作为建筑的能耗大户,常常可以占到建筑能耗的一半以上,空调能耗预测模型是当下研究重要课题之一.本文利用人工神经网络具有数据处理、计算能力强、鲁棒性高的优点,提出了基于神经网络的空调能耗预测优化模型构建方法.本研究针对中央空调系统庞大复杂系统特性,提出了基于中央空调系统内部结构和工作原理的能耗预测模型,通过人工神经网络建立中央空调子系统能耗预测模型,然后加成得到系统整体能耗预测模型.相较于传统中央空调能源管理方法,本文提出的能源预测模型具有更好的预测精度,有利于采用系统优化控制方案提高中央空调系统能源管理的科学性,更好的辅助工厂等建筑物能耗管理决策.
文献关键词：
能源预测分析;人工神经网络;能源预测
中图分类号：
作者姓名：
于文涛;栗越妍;刘献;马义潇;刘思桦
作者机构：
北京航天智造科技发展有限公司,北京市100039
文献出处：
引用格式：
[1]于文涛;栗越妍;刘献;马义潇;刘思桦-.基于神经网络的工厂能耗预测模型研究)[J].仪器仪表标准化与计量,2022(03):22-24
A类：
能源预测分析
B类：
能耗预测模型,中央空调系统,大户,占到,建筑能耗,空调能耗,人工神经网络,计算能力,构建方法,复杂系统,系统特性,调子,系统能耗,加成,系统整体,能源管理,系统优化控制,控制方案,助工,建筑物能耗,能耗管理,管理决策
AB值：
0.226824
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