【摘 要】
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空调系统是夏季机场航站楼的用能大户。在数据量受限的情况下,预测模型输入变量的不确定性、负荷模式变化的随机性导致冷负荷预测模型精度降低;同时受节能监管系统信息化水平限制,冷负荷预测模型的预测数据与空调系统设备运行关联度低。因此,论文针对西北某机场航站楼空调系统,开展冷负荷预测建模及节能监管系统研究,主要内容如下:首先,筛选影响航站楼冷负荷变化的关键因素并对其进行校准。为了不引入低相关性的因素,采用随
【基金项目】
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“咸阳机场三期扩建工程绿色能源站系统智能管控咨询与顾问项目”项目(No.20210103)
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空调系统是夏季机场航站楼的用能大户。在数据量受限的情况下,预测模型输入变量的不确定性、负荷模式变化的随机性导致冷负荷预测模型精度降低;同时受节能监管系统信息化水平限制,冷负荷预测模型的预测数据与空调系统设备运行关联度低。因此,论文针对西北某机场航站楼空调系统,开展冷负荷预测建模及节能监管系统研究,主要内容如下:首先,筛选影响航站楼冷负荷变化的关键因素并对其进行校准。为了不引入低相关性的因素,采用随机森林模型筛选出对航站楼空调系统冷负荷影响最为明显的输入变量。为了降低输入变量的不确定性对模型预测精度的影响,使用蒙特卡洛方法对输入变量进行校准。其次,建立机场航站楼空调系统冷负荷预测模型。航站楼空调系统的冷负荷在不同时段具有明显的负荷模式差异,本文使用SVM、DNN和GBDT三种不同种类的典型方法分别建立航站楼空调系统冷负荷预测模型,海鸥优化算法被用于确定预测模型的最优参数取值,讨论在数据量受限的情况下,不同类型模型对于负荷模式变化的适应性。最后,面向机场航站楼空调系统建立节能监管系统。提出机场航站楼空调系统节能监管架构,包括基于物联网的数据采集和基于冷负荷预测模型的服务应用。在服务应用平台集成数据处理和冷负荷预测模型,根据预测数据提前制定空调系统运行方案。通过仿真实验得出:在高负荷模式下,GBDT模型的MAE比SVM模型降低了约24%,比DNN模型降低了约37%;在一般负荷模式下,GBDT模型的MAE比SVM模型降低了约30%,比DNN模型降低了约53%。该航站楼空调节能监管系统解决了冷负荷预测不准确,冷机能耗水平偏高等问题,提升空调系统运行效率,为低碳节能机场的建设提供有力的支撑。
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