【摘 要】
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针对暖通空调系统优化和预测控制,研究了利用神经网络进行空调负荷预测的方法.首先对影响空调负荷的因素进行了分析,并讨论了对空调负荷起主要影响作用的气象参数的预测,在此
【机 构】
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北京建筑工程学院电气与信息工程学院
【基金项目】
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建设部科技计划项目(05-K4-17),北京市教委项目(KM200610016002).
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针对暖通空调系统优化和预测控制,研究了利用神经网络进行空调负荷预测的方法.首先对影响空调负荷的因素进行了分析,并讨论了对空调负荷起主要影响作用的气象参数的预测,在此基础上建立了神经网络负荷预测模型.根据神经网络的泛化性能要求,采用最优停止法训练神经网络.将所研究的负荷预测模型用来实时预测北京市某建筑物的空调负荷,仿真结果表明,该模型能对任意气候条件下的空调负荷进行准确预测,可用于暖通空调系统的实时控制.
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