【摘 要】
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为了改善空调系统的能源消耗,根据空调系统实际运行时的环境数据和负荷数据,采用神经网络的方式建立空调系统的负荷预测模型,通过负荷预测得到博物馆所需的空调负荷,以此作为
【机 构】
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南京工业大学电气工程与控制科学学院
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为了改善空调系统的能源消耗,根据空调系统实际运行时的环境数据和负荷数据,采用神经网络的方式建立空调系统的负荷预测模型,通过负荷预测得到博物馆所需的空调负荷,以此作为空调系统节能优化的基础。根据BP神经网络具有的非线性特性以及强大的自学习自适应能力,对博物馆的空调负荷进行预测,建立基于BP神经网络的负荷预测模型,分析研究仿真得到结果,发现其不足之处主要体现在准确性上,之后对神经网络后改进进行分段预测,将通过仿真实验预测的结果与实际运行的负荷进行对比,结果表明改进后预测的结果具有较好的准确性。
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