典型文献
通信基站新风系统负荷预测模型
文献摘要：
负荷预测对通信基站新风系统的节能运行具有重大意义.针对传统通信基站新风控制系统存在模型固定和智能性差的问题,提出了一种基于BP神经网络的通信基站新风系统负荷预测模型.基于历史运行数据统计分析了风机挡位影响因素,利用灰色关联分析法确定了负荷预测模型的输入因子,对运行数据预处理以建立样本库,利用样本库训练BP神经网络,采用遗传算法(GA)动态自适应优化其初始权值和阈值,最后建立通信基站新风系统负荷预测模型.研究结果表明:T时刻室外温度、室内温度和新风系统负荷是影响T+1时刻新风系统负荷的关键因素.预测结果验证了通信基站新风系统负荷预测模型的可行性和有效性.该模型可辅助传统控制系统使其控制更加灵活,且应对复杂领域时应变处理能力更强.
文献关键词：
新风系统;负荷预测;灰色关联分析法;BP神经网络;遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
易兵杰;谭平安;吴炎明;蔡立;彭卫文
作者机构：
湘潭大学自动化与电子信息学院,湖南湘潭 411105;恩杰康科技有限公司,长沙 410001
文献出处：
引用格式：
[1]易兵杰;谭平安;吴炎明;蔡立;彭卫文-.通信基站新风系统负荷预测模型)[J].机电工程技术,2022(07):81-85
A类：
B类：
通信基站,新风系统,系统负荷,负荷预测模型,节能运行,统通,风控,智能性,历史运行数据,数据统计分析,风机,挡位,灰色关联分析法,数据预处理,样本库,GA,动态自适应,自适应优化,权值,室内温度,T+1,处理能力
AB值：
0.208641
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
