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文檔簡介
1、空調系統是重要的用電大戶,精確的負荷預測是節(jié)約能耗的途徑,也是優(yōu)化控制的基礎。實現空調負荷的預測可以更好地滿足建筑物內供冷的要求,并在此前提下盡可能地減少運行費用。隨著冰蓄冷空調系統發(fā)展的逐漸成熟,進行空調負荷預測更有著深遠意義。 BP神經網絡是類似于人腦學習記憶的方法,它能夠解決具有動態(tài)性、時變性、多擾量性、不確定性等隨機特性的問題,而預測空調系統冷負荷正是這樣一個典型的非線性模型。但BP網絡需進行改進才能達到良好的精度???/p>
2、以對BP神經網絡進行改進的小波分析方法則是一門新興的理論,它克服了傳統Fourier分析的不足,在時域和頻域都具有良好的局部化特性,在信號處理、圖像處理、語音分析等領域有重要的應用價值。 本文首先建立了一個BP神經網絡模型,并通過MATLAB語言實現這一模型,但在預測中發(fā)現其預測精度不高,所以又引入小波分析的方法對BP神經網絡進行改進.所以本文第二步又建立了基于小波變換和BP神經網絡的小波神經網絡預測模型,即利用小波分解-重構-
3、預測的方法實現對空調冷負荷的預測。建立這一模型的具體做法就是首先確定網絡模型的輸入參數,即室外溫度、風速、太陽輻射、天氣狀況、星期幾、前一日的冷負荷值這六個參數,并對空調系統的冷負荷進行小波分解與重構,找到冷負荷的變化規(guī)律。然后確定小波網絡的拓撲空間及訓練、傳遞函數的形式。最后采用MATLAB編程,實現了小波網絡預測模型的建立。 通過對西安市一綜合樓的冷負荷預測模型的訓練以及仿真表明,小波網絡進行空調系統冷負荷的預測精度較高,并
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