基于并行预测策略的公共楼宇日前空调负荷预测

• 作者: 余昆 宁艺飞 阮文骏 陈星莺 陈楚 颜庆国
• 来源期刊: 电网与清洁能源
• 学科: 工学
• 关键词: 公共楼宇空调系统 日前负荷预测 并行预测策略 数据预处理 支持向量机参数优化
• 年，卷（期）: 2016,（11）
• 所属期刊栏目: 智能电网
• 页码范围: 80-86,90
• 页数: 8页
• 分类号: TU831.2|TM715
• 字数: 5062字
• 语种: 中文

摘要

随着我国城市建设的推进,公共楼宇的用电能耗增长迅速.为加强能耗管理、降低能耗水平,对公共楼宇空调系统日前用电负荷进行预测是工作的基础.针对当前公共楼宇空调系统日前负荷预测累积误差大的现象,提出对日前24 h单独建立负荷预测模型的并行预测策略.然后融合主成分分析和模糊C均值聚类对数据进行预处理,形成合适规模及变量维度的训练数据,将其作为支持向量机预测模型的输入,并通过粒子群算法对SVM的模型参数进行自适应寻优.以实际公共楼宇空调负荷历史数据为基础,对比分析所提出的算法与串行预测策略及传统交叉验证试凑参数的SVM预测算法,结果表明提出的方法充分利用了公共楼宇空调负荷的特点,预测精度高、速度快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈星莺	河海大学能源与电气学院	120	2799	28.0	49.0
3	余昆	河海大学能源与电气学院	55	1074	15.0	32.0
7	宁艺飞	河海大学能源与电气学院	5	16	2.0	3.0
9	陈楚		7	17	2.0	4.0
10	阮文骏		8	17	2.0	3.0
11	颜庆国		11	135	5.0	11.0