空调负荷预测探讨

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1、REFRIG石RA刀ON_No.3,2007，Sep.Vol.26(TotalNo，100)文章编号:ISSN1005一9180(2007)03一0032一03空调负荷预测探讨柳’，吴冬梅“(1.西安科技大学能源学院710054;2.陕西省第三建筑工程公司，西安710054)[摘要]介绍了空调负荷预测的国内外研究现状，指出空调负荷预测存在的问题，并对发展方向进行了探讨。〔关键词」空调负荷，预测，神经网络【中图分类号」TU831[文献标识码ICDiscussingofAirConditioningLoadPredictingCHENhut，WUdongtn

2、ei2(1.Xi"anUniversityofScienceandTechnology,Xi"an710054;2.ThirdArchitectualEngineeringCompanyofShaanXiprovince,Xi"an710054Abstract:玩thispaper,theresearchprogressofairconditioningloadpredictionisintroducedbrieflyintheworld.Theproblemsthatexistsinpredictionofairconditioningloadarep

3、ointedout,finallythedevelopmentdirectionisdiscussedKeywords:Airconditioningload,Prediction,Neuralnetwork短。1引言Macarthu:等人[31于1989年提出了一种带外部输入的递归自动回归移动平均模型(ARIMAX)预采用合理的运行调节方法是提高空气调节系统测方法并应用于冰蓄冷优化控制器，其不足是在负的能源利用效率主要途径之一。实行负荷预测是空荷变化剧烈时，控制器的跟随性比较差，预测精度气调节系统优化运行的基础，也是蓄能空调系统高无法得到保证。效经济运

4、行和新兴的冷电三联产技术发挥技术优势王四清等人i41于1999年采用灰色理论进行负的关键所在川。荷预测，预测精度不高。2国内外研究现状2.2神经网络预测Fe，等人〔5〕于1990年首次描述了如何采用关于负荷预测方法，很多学者应用了不同的方人工神经网络模型预测冰蓄冷空调系统第二天的总法，综合起来，主要有以下几种方法。冷负荷。他们提出根据前一天的24小时的温度确2.1传统的统计方法预测定冷负荷模式，并且和一个专家系统结合，确定系Forrester等人[21于1984年提出了基于多元线性统所需蓄冰量，以便更好地控制夜间制冷机的运回归技术的预测方法，可以提前4小

5、时预报大型商行，达到节能的目的。但是该文献只是首次提出了业大厦的电力需求，其不足是预测提前时间比较用神经网络进行冰蓄冷系统负荷预测的概念，主要来收稿日期2007一2一23;修回日期:2007一4一29作者简介陈柳(1975女，讲师，博士，主要从事空调负荷预测的研究。E一二1:1gj510@163.com万方数据2007年9月制冷第26卷第3期(总100期)还是根据冷负荷模式确定蓄冰量，而且还需要专家Hou等人[14」于2006年提出将粗糙集理论、模系统的支持，实现起来比较复杂。糊理论和神经网络方法进行空调负荷预测，模糊技Mattias[61于1994年选

6、择了3个多层感知器MLP术用于处理数据，粗糙集理论用于确定与空调负荷预测电负荷、冷水负荷和热水负荷，并分别作了多有关的因素，并将确定的因素作为模糊神经网络的步预测和单步预测，预测精度不高。输人，预测结果较好，且明显优于传统的预测方Kawashima[71于1994年推荐用于空调负荷预测法。的神经网络模型采用一个输出神经元(冷负荷)和曹双华等〔151于2003年将混沌优化和神经网络有2n+1个神经元的隐含层(n是输人层的神经元相结合的方法引人到空调系统的冷热负荷的预测个数)。其不足是虽然训练速度比较快，但是在负中，同时改进了误差函数形式。荷剧烈变化时，预测

7、精度就显得较差。曹双华等[’“」于2005年将小波变换与神经网络Kawashima等〔“〕于1995年比较了ARIMA,EW-相结合预测空调逐时冷负荷，用神经网络对小波分MA,LR和ANN模型用于未来24小时冰蓄冷系统解后的空调逐时冷负荷数据序列各频域分量进行预逐时负荷预测的精度。其结果表明，人工神经网络测，将预测结果作代数叠加几可得到对空调逐时冷模型对空调逐时负荷预测的期望相对误差低于其它负荷的预测值，并将折扣系数法应用于神经网络权模型，但是预测精度相对来说，还不够理想。值和阑值的修改。孙光伟等人[191采用BP网络对逐时空调负荷进行预报，并对神经网络

8、的输人进行了比较研究，仿3存在问题真结果表明，将前几日的负荷数据、预测日的气象传