【摘 要】
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通过建立人工神经网络模型来预测溶液调湿新风系统的湿负荷及冷负荷，考虑使用热感区域划分来提高预测精度；引入了一种系统控制优化模型，并结合神经网络模型的负荷预测结果对新风系统的运行控制进行了优化，在潜能蓄能和分时电价情况下制定了优化控制策略，提高了系统灵活性。结果表明，分区神经网络模型具有较高的预测精度，湿负荷及冷负荷预测结果对应的均方根误差变异系数分别为8.72%和9.98%，优化结果可使系统在整个
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通过建立人工神经网络模型来预测溶液调湿新风系统的湿负荷及冷负荷，考虑使用热感区域划分来提高预测精度；引入了一种系统控制优化模型，并结合神经网络模型的负荷预测结果对新风系统的运行控制进行了优化，在潜能蓄能和分时电价情况下制定了优化控制策略，提高了系统灵活性。结果表明，分区神经网络模型具有较高的预测精度，湿负荷及冷负荷预测结果对应的均方根误差变异系数分别为8.72%和9.98%，优化结果可使系统在整个空调季的运行能耗和费用分别降低27.2%和29.2%。该结果对住宅独立新风调湿系统的运行优化提供了参考。
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