【摘 要】
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本文针对淮安某办公建筑冰蓄冷空调系统,通过BP神经网络对比计算,发现具有1个和2个隐含层的神经网络预测次日逐时负荷最为准确。在此基础上提出多次预测取平均值的方法。结果
【基金项目】
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国家重点研发计划资助(2016YFC0700203)
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本文针对淮安某办公建筑冰蓄冷空调系统,通过BP神经网络对比计算,发现具有1个和2个隐含层的神经网络预测次日逐时负荷最为准确。在此基础上提出多次预测取平均值的方法。结果表明该方法的指标评估结果要远远优于指标平均的结果。然后以预测次日逐时负荷为基础,以系统运行经济最小化为目标,建立目标函数和客观约束的数学模型,通过MATLAB优化工具箱成功计算出了经济最优的冷量分配结果。与目前常见的主机优先和融冰优先两大控制策略对比分析,经济最优控制策略能够满足供冷需求且最为经济。
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