基于PSO-SVR的冷水机组运行能效预测模型研究

• 作者: 周璇 练斯甄 蔡盼盼 闫军威
• 来源期刊: 制冷学报
• 学科: 工学
• 关键词: 冷水机组 运行能效 预测模型 支持向量回归机 粒子群算法
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 页码范围: 87-93,106
• 页数: 8页
• 分类号: TB657.2|TU831|TP391.9
• 字数: 4894字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0253-4339.2015.05.087

摘要

针对冷水机组运行能效模型结构复杂、受运行参数影响较大、机理建模困难等问题，本文建立了基于支持向量回归机的冷水机组运行能效预测模型，并采用粒子群优化算法对模型参数寻优，提高了模型的精度。论文以某商场中央空调离心式冷水机组为研究对象，随机选取396组运行数据对建立的模型进行训练和测试。结果表明，基于粒子群算法优化的冷水机组支持向量回归机模型较BP神经网络模型具有较高的预测精度，其相对误差基本上在3％以内。最后分别采集夏季和过渡季两日的运行数据验证模型的有效性，验证相对误差均在5％以内，因此，该模型能准确地反应冷水机组的运行能效，为冷水机组运行能效分析、故障诊断以及优化控制等提供参考依据。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫军威	华南理工大学机械与汽车工程学院	40	207	9.0	11.0
2	周璇	华南理工大学机械与汽车工程学院	36	171	8.0	10.0
3	蔡盼盼	华南理工大学机械与汽车工程学院	5	9	1.0	2.0
4	练斯甄	华南理工大学机械与汽车工程学院	3	36	3.0	3.0