上海大学学报(自然科学版) ›› 2023, Vol. 29 ›› Issue (6): 1068-1075.doi: 10.12066/j.issn.1007-2861.2532
林 越1,2 , 刘廷章1
LIN Yue1,2 , LIU Tingzhang1
摘要: 准确的房间冷负荷预测是空调运行过程节能的基础. 首先, 根据房间能量平衡方程, 通 过分析供冷量、冷负荷和蓄热量的关系, 提出调温模式下房间负荷预测模型; 然后, 利用频域 分解法实现蓄热计算, 应用深度循环神经网络实现温度恒定条件下冷负荷预测; 最后, 综合温 度变化下的蓄热量和温度恒定条件下的冷负荷预测, 得到调温模式下房间冷负荷预测值. 为提 升深度学习算法收敛速度, 在深度循环神经网络反向传播修正参数的过程中引入了高斯-牛顿 法-LM (Levenberg-Marquardt) 法自适应切换的学习算法. 仿真实验和实测实验均表明, 该 方法能快速有效地实现房间逐时负荷预测. 本方法实现了调温模式下房间负荷需求的快速精 确计算, 可用于实现建筑被动热储能的定量计算, 同时为整个电网需求侧直接负荷控制提供可 借鉴的思路.
中图分类号: