基于相似日搜索的空调短期负荷预测方法

• 作者: 周伟 王小刚 石为人 高鹏
• 来源期刊: 华中科技大学学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: 空调系统 负荷预测 相似日 体感温度 特征向量 特征矩阵
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 控制工程
• 页码范围: 76-80
• 分类号: TM715|TU831
• 语种: 中文

摘要

针对新建楼宇空调系统做短期负荷预测工作时,缺少负荷预测所需的数据,难以实现空调系统优化节能的问题,提出一种基于相似日搜索的空调短期负荷预测方法———相似日搜索算法（SASD）.算法首先通过分析空调负荷特性,定义日特征向量,构造日特征矩阵,缩小相似日的搜索范围;然后基于温度、湿度和风力3种天气影响因子,计算相似日的体感温度值;接着根据模糊思想选择正确的最终相似日判定因子,搜索得到最终相似日集合;最后通过判定选择面积中心法作为预测方法,实现工作日的负荷精确预测.仿真结果和实际预测效果表明：SASD可以精确预测空调负荷值,且在不同地区及不同时期具有一定的通用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周伟	重庆大学自动化学院	29	376	10.0	18.0
2	石为人	重庆大学自动化学院	156	2848	28.0	45.0
3	王小刚	重庆大学自动化学院	10	169	8.0	10.0
4	高鹏	重庆大学自动化学院	13	175	7.0	13.0