基于室外气象参数复合预测技术的空调负荷预测方法研究

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1、东华大学博士学位论文基于室外气象参数复合预测技术的空调负荷预测方法研究摘要随着空调使用的普及以及日益突显的全球能源问题，探讨空调系统的节能问题已成为空调理论与技术发展的重要课题之一。空调冷负荷的预测是空调系统的优化运行与控制的关键，对能源的可持续性发展具有一定的理论和实际意义。本文拟就空调冷负荷的预测从理论上和方法上进行深入的探索与研究。本文从误差函数、训练算法以及权阈值修改方案等方面提出了改进的递归BP网络(1强PN)及混沌优化神经网络(CONN)，并在此基础上提出了由RBPN网络和CONN网络组合而成的级联神经网络(CNN)。通过对RBPN网络和CONN网络的比较，探讨了混

2、沌优化算法和BP算法的组合形式，并由此提出了一种新的神经网络——混沌递归BP网络。这些神经网络的提出，为室外气象参数及空调冷负荷的预测研究提供了一整套的建模理论和工具。通过小波变换将太阳总辐射历史数据序列映射到各个频域上，并利用神经网络对各频域的辐射分量分别建立预测模型。采用模糊技术对气象台的天气状况预报信息进行了模糊定义及反模糊化处理，并将反模糊化结果引入了太阳总辐射的逐日预测模型中。以太阳总辐射逐日预测模型和太阳逐时总辐射经典的确定性模型为基础，建立了太阳逐时总辐射的确定性改进预测模型；与此同时，通过对太阳逐时总辐射的影响因素分析及逐时总辐射历史数据的相关性分析，建立了神经

3、网络预测模型。在太阳总辐射的逐日与逐时模型中，考虑了日期、时间、天气状况、云量以及地理位置等因素的影响。文中采用了RBPN和CONN两种网络模型分别对龙华与宝山气象站建立了8种太阳总辐射逐日预测模型，并以CONN网络对宝山气象站建立了太阳总辐射逐时预测模型。结果表明，RBPN和CONN两种网络模型在各种不同的模式中，都具有很强的自适应性，并能很好地反映太阳总辐射的变化规律。本文首次围绕“有太阳散射辐射观测记录地区"与“无太阳散射辐射观测记录地区"两种情况下的建模问题进行了讨论，并就每种情况建立了相应的太阳东华大学博士学位论文散射辐射逐日预测模型和逐时预测模型。对于“无太阳散射辐

4、射观测记录地区”的情况，文中提出了两个无量纲因素(太阳总辐射传输系数和太阳散射辐射传输系数)来统一不同地区的差别，从而提高了模型的通用性。通过对干球温度和露点温度各影响因素的分析，结合太阳总辐射及太阳散射辐射的逐时预测模型，并以级联神经网络为研究手段，分别提出了A、B方案(即RBPN—CONN型和CONN--RBPN型)的室外干球温度、露点温度日4值CNN预测模型。文中对干球温度和露点温度按各月平均的日出及日落时间分成了日段与夜段两部分，并以改进的RBPN网络分别对日段和夜段的干球温度及露点温度建立了基于日4值数据的室外干球温度及露点温度的逐时辨识模型。文中实例表明，RBPN网

5、络辨识模型所输出的结果与实际结果非常吻合，相比于傅立叶级数模型给出的结果更为合理。本文对围护结构的各影响因素进行了相关性分析，提出了室外气象参数与围护结构的混沌递归BP网络(CRBPN)耦合模型。文中以一空调实验房间的南外墙和屋面为实例，建立了对应的室外气象参数与围护结构的耦合模型，平均相对误差都在0．3％以下。论文最后利用模糊技术及相关性分析对负荷日期类型及空调冷负荷的其他影响因素进行了分析，并以CRBPN网络为研究手段，提出了空调冷负荷的逐时预测模型。文中对CRBPN网络的训练与预测方案进行了开创性设计，使网络在实际应用中能根据室内空气要求维持的状态参数得到相应的冷负荷预测

6、值。综合论文的研究成果，本文完成了空调冷负荷预测的全套模型，包括太阳总辐射与散射辐射的逐日和逐时预测模型、室外干球温度与露点温度的日4次和逐时预测模型、室外气象参数与围护结构的耦合模型以及空调冷负荷的逐时预测模型，并完成了所有的程序编写工作。关键词：预测：算法；模型；太阳辐射：气象参数；围护结构；冷负荷；神经网络；小波分析；模糊技术；相关性分析；混沌优化II东华大学博士学位论文StudyofMethodologyofLoadForecastforAirConditioningSystemsusingCompoundForecastTechniquesontheBasisofOu

7、tsideMeteorologicalParametersABSTRACTWiththeuniversalityoftheairconditioningandincreasingproblemofworldenergy，theinvestigationoftheenergyconservationforairconditioningsystemshasbecomeoneoftheimportantsubjectsinthetheoriesandtechnologyofHVAC．Theload