【摘 要】
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针对传统预测算法在商场空调冷负荷预测中存在数据样本不足和预测精度低的问题,提出了一种基于生成对抗网络的深度Q学习的算法预测商场的空调冷负荷。利用生成对抗性网络生成与历史冷负荷数据相似的冷负荷数据,通过生成对抗网络解决真实负荷数据样本不足的问题。然后,利用深度Q学习网络预测未来时刻空调冷负荷数据。为了验证算法的有效性,以西安某商业建筑的空调冷负荷数据为例进行实例分析,实验结果表明,与单一深度Q学习网络预测算法相比,所提算法提高了负荷预测的精度,减小了误差,具有较高的可靠性,满足实际工程需求。
【机 构】
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西安建筑科技大学建筑设备科学与工程学院
【基金项目】
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基于大数据的绿色建筑能耗管理分析平台关键技术及示范(2017ZDL-SF-16-5)。
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针对传统预测算法在商场空调冷负荷预测中存在数据样本不足和预测精度低的问题,提出了一种基于生成对抗网络的深度Q学习的算法预测商场的空调冷负荷。利用生成对抗性网络生成与历史冷负荷数据相似的冷负荷数据,通过生成对抗网络解决真实负荷数据样本不足的问题。然后,利用深度Q学习网络预测未来时刻空调冷负荷数据。为了验证算法的有效性,以西安某商业建筑的空调冷负荷数据为例进行实例分析,实验结果表明,与单一深度Q学习网络预测算法相比,所提算法提高了负荷预测的精度,减小了误差,具有较高的可靠性,满足实际工程需求。
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