基于运行数据人工神经网络的空调系统逐时负荷预测

• 作者: 于丹 曲世琳 曹勇 李帆 毛晓峰
• 来源期刊: 建筑科学
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 地源热泵 负荷预测
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 所属期刊栏目: 理论&实验研究
• 页码范围: 72-75
• 页数: 4页
• 分类号: TU111.19+5
• 字数: 3815字
• 语种: 中文

摘要

本文以南京市某地源热泵空调系统为实测对象,根据实测的逐时负荷数据建立了人工神经网络负荷预测模型,并进行了预测.结果表明,该模型能够精确地预测一个单元未来24小时的逐时负荷,预测误差为5.20％左右.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于丹	北京建筑大学环境与能源工程学院	33	211	7.0	13.0
2	曹勇	中国建筑科学研究院建筑环境与节能研究院	51	357	10.0	17.0
3	李帆		1	16	1.0	1.0
4	曲世琳		20	221	9.0	14.0
5	毛晓峰	中国建筑科学研究院建筑环境与节能研究院	8	40	4.0	6.0