建筑负荷预测与空调系统运行参数寻优

• 作者: 杨滨 崔红社 孙锐 马倩倩 牛梦涵
• 来源期刊: 煤气与热力
• 学科: 工学
• 关键词: 负荷预测 神经网络 粒子群算法 设备运行参数
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 建筑供暖·空调·通风·热环境|Building Heating,Air Conditioning,Ventilation and Thermal Environment
• 页码范围: 19-21
• 页数: 3页
• 分类号: TU831.2
• 语种: 中文

摘要

采用人工神经网络建立建筑负荷预测模型,采用粒子群算法进行空调系统设备运行参数寻优.结合工程实例,对某办公建筑的负荷进行预测,对设备运行参数进行寻优.建筑负荷预测结果与实际负荷的平均相对误差为7.7％,预测模型具有较好的预测能力.采用TRNSYS软件建立该办公楼空调系统仿真模型,按优化后的设备运行参数,对空调系统耗电量进行模拟,模拟耗电量比实际耗电量低9.9％.