采用燃气空调缓解电力负荷的若干思考

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。

本文通过对西安市空调冷负荷量的分析, 提出利用负荷频率法计算空调冷负荷的方法, 并对绘制空调冷负荷延时图等有关问题进行了深入的分析与研究。

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　　负荷预测是从已知的用电需求出发，考虑政治、经济、气候等相关因素，对未来的用电需求做出的预测。负荷预测包括两方面的含义：对未来需求量(功率)的预测和未来用电量(能量)的预测。电力需求量的预测决定发电、输电、配电系统新增容量的大小；电能预测决定发电设备的类型(如调峰机组、基荷机组等)。

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根据电子工业部第十设计研究院的《空气调节设计手册》编写，使用时请参考该书，墙体和窗的热工系数可参阅其它相关资料，建立当地常用的逐时负荷数据库后就可方便使用.因刚编好不久,如有不对的地方敬请提醒完善!

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