空调系统运行负荷GRNN预测模型的应用研究
以2座五星级酒店为研究对象,通过实测数据分析了运行负荷的主要影响因素,确定冷冻水温度对运行负荷的影响作用,将其引入到空调系统运行负荷的预测研究中.应用广义回归神经网络(GRNN)理论,建立了一种动态多点输出负荷模型,提出了5种输入方案,使用2座酒店的实际数据集分别进行验证.研究结果表明:冷冻水温度对实际运行负荷的预测精度有重要影响,可显著提高GRNN负荷模型的预测准确性,以前1日24 h历史负荷、预测日天气预报以及冷冻水设定温度为输入、以预测日24 h逐时负荷为输出的GRNN负荷模型,建模简单,预测性能较好,适用于实际工程应用.
负荷预测、运行负荷、冷冻水温度、广义回归神经网络
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TU831;TP183(房屋建筑设备)
北京市教委科技计划面上资助项目KM201210005026
2013-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
1084-1091
