空调系统负荷的大小与特性,无论是对空调系统的设计还是运行管理而言,都是极为重要的因素。空调系统负荷是一个典型的具有动态性、时变性、多扰量性、不确定性等随机特性的非线性模型。基于传统方式难于实现准确、快速地预测空调系统动态负荷。人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,简称ANN)是由具有非线性激活函数的神经元构成,进行大规模并行信息处理的非线性模型结构,具有高度的非线性运算能力和很强的容错能力。国内外的研究结果表明,人工神经网络可以取得比传统的预测方法更好的结果。本文针对目前用于空调动态负荷预测的ANN模型建立方法的不足,提出一种切实可行的建模方法。
空调动态负荷的ANN预测研究-图一
空调动态负荷的ANN预测研究-图二
空调动态负荷的ANN预测研究-图三
空调动态负荷的ANN预测研究-图四
空调动态负荷的ANN预测研究-图五