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| 资料简介([博士]冰蓄冷空调系统负荷预测模型和系统优化控制研究) |
【作者】 吴杰;
【导师】 陈光明;
【学位授予单位】 浙江大学;
【学科专业名称】 工程热物理
【论文级别】 博士
【学位年度】 2002
【页数】 116
本文以建设银行杭州分行大楼的冰蓄冷空调系统作为实例研究对象，主要探索了空调负荷的人工神经网络预测这一新方法，并且对优化控制的运行费用和COP与传统的主机优先控制的运行费用和COP进行了比较和分析。本文建立了空调负荷日期类型的识别和分类的自组织特征映射(SOM)人工神经网络模型，首次用自组织特征映射理论揭示了空调负荷日期类型的分类关系。建立了温度24小时提前预测的人工神经网络模型，使得24小时提前逐时温度预测平均绝对误差从改进ASHRAE计算方法的0.6663 0C降低到了0.4512 0C，平均相对误差从2.02%降低到了1.36%o在研究一个统一的日冷负荷预测模型来预测周一到周日所有国子的日冷负荷的基础上，针对工作日和假日分别建立了日总冷负荷的神经网络预;则模型对l作日负荷预测，其平均预测误差是3.21%:对假日负荷，其平均预测误差是5.96% o
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| 编辑评论([博士]冰蓄冷空调系统负荷预测模型和系统) |
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alextogo
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| 评价等级： |
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发表时间：2006-4-6
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冰蓄冷中央空调这一在电力需求侧移峰填谷的重要技术在二十世纪九十年代初因为峰谷电价不同政策而重新崛起。冰蓄冷虽然能够节省运行费用，但是目前实际运行策略以主机优先为主，并没有达到运行费用的最小化。唯有采用优化控制才能真正实现运行费用的最小化，其前提是提前24小时准确地预测冷负荷。本文建立了多种模型来进行系统优化控制研究。
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| 网友评论([博士]冰蓄冷空调系统负荷预测模型和系统) |
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| 相关资料([博士]冰蓄冷空调系统负荷预测模型和系统优化控制研究) |
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（RAR）
