【摘 要】
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空调系统中冷水机组是主要的耗能部件,节能潜力较大。由于空调系统的末端需求的变化性,准确开展冷水机组的能耗预测能有效的为机组的优化控制提供参考。因此,引入长短期记忆
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(编号:51906181)
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空调系统中冷水机组是主要的耗能部件,节能潜力较大。由于空调系统的末端需求的变化性,准确开展冷水机组的能耗预测能有效的为机组的优化控制提供参考。因此,引入长短期记忆神经网络(LSTM,Long Short-Term Memory)对冷水机组能耗进行预测,并结合EnergyPlus仿真模型数据和实际办公建筑数据验证LSTM能耗预测模型的预测效果。建立并优化LSTM冷水机组能耗预测模型。结果显示,相比于反向传播神经网络和多元线性回归模型,LSTM模型的计算时间有所增加,但LSTM模型的预测精度在三个模型中最高,
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