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1.
2.
建筑能耗模拟典型年中气象参数权重的确定 总被引:2,自引:1,他引:1
在建筑能耗模拟用典型年的生成中,传统的Finkelstein-Schafer统计方法对气象参数赋予了固定的权重因子,但有关研究表明,由于地域间气象资源不同,气象参数权重因子的固化有待商榷。针对挑选典型年时气象参数权重因子统一与否对典型年挑选结果和建筑能耗模拟准确性的影响问题,选同一建筑热工分区中寒冷地区的代表城市北京和拉萨,分别使用FS方法和主成分法进行了典型年的挑选,并对典型公共建筑建模进行了能耗模拟分析。结果表明:FS统计方法适于表征单独气象参数的长期相似性,但存在对太阳辐射参数权重赋予过大的问题,适用于太阳能丰富地区;而主成分法适合寻求当地气象资源的本质特征,使用主成分法时对气象参数的选择尤为重要。 相似文献
3.
4.
当前多数冰蓄冷空调冷负荷动态预测方法中,由于模型输入变量与输出结果相关性差、信息冗余度高等原因,导致多数预测模型在预测精度和收敛速度方面都未达到理想的预测效果,因此,提出一种改进的PSO-BP神经网络算法预测大型公共建筑的冷负荷。对于输入变量与输出结果采用灰色关联度分析,消除样本输入变量对数的耦合性,确定影响冰蓄冷空调系统冷负荷的关键性因素,将其作为输入变量,预测冰蓄冷空调系统动态冷负荷。结果表明:T时刻室外空气温度、T-1 h时刻室外空气温度、T时刻室外空气湿度、T时刻太阳辐射强度、T-1 h时刻太阳辐射强度、T-1 h时刻空调冷负荷是影响T时刻冰蓄冷空调系统冷负荷的关键因素,并以此作为预测模型的输入变量。相对于传统PSO-BP神经网络全输入变量预测算法,该模型预测结果精确度更高、收敛速度更快。 相似文献
5.
利用反向神经网络(BP)构建污水源热泵机组故障诊断模型,并通过粒子群算法(PSO)优化BP神经网络的权值和阈值。以陕西省某大型污水源热泵集中供暖系统为研究对象,采集2017~2018年冬季供暖期间机组的蒸发器,冷凝器,压缩机的压力、温度等工况数据作为训练测试样本,其神经网络的结构以12种故障特征向量作输入端,4种诊断结果作输出端,隐含层根据kolmogorov定理确定为25个,从而建立故障诊断模型,并分析其性能。实验结果表明:经过PSO优化后的BP神经网络故障诊断模型训练迭代次数降低了24.45%,诊断准确率提高了12%,性能优化显著。 相似文献
7.
通过对非参数预估理论的研究,研究出针对纯滞后、强耦合、参数时变的非线性系统的非参数预估算法,进而提出在工程中的实用方法.根据非参数预估原理及工程实用方法,设计出一种非参数在线预估器,并将它用作预估补偿环节,组成具有非参数在线预估器的模糊控制系统.运行时,预估器利用被控对象的输出历史数据,时刻跟踪其输出的变化,从而提前采取控制.以热风炉燃烧为工程控制对象进行仿真,结果表明该策略能够取得良好的控制效果. 相似文献
9.
针对BP神经网络搜索速度慢、易陷入局部极值的缺陷,采用PSO算法优化BP神经网络后建立各影响因素与部分碳化区长度的关系模型。将改进后的模型进行实验仿真训练并应用于某混凝土大桥部分位置的碳化深度预测中,仿真应用结果表明,网络输出值和期望值很好吻合,收敛速度更快。所以该模型能够对混凝土部分碳化区长度进行预测,为混凝土结构耐久性设计、评估和寿命预测提供科学指导。 相似文献
10.
气候变暖已对建筑全生命周期的运行状况产生了不可忽略的影响,准确评估气候变化下的建筑能耗对建筑方案设计和既有建筑的节能改造具有重要意义。进行气候变化下建筑能耗的精确预测,必须拥有未来的逐时气象数据。以寒冷地区北京和夏热冬暖地区广州为研究对象,将挑选的两个城市典型气象年为基线气候,结合全球模式下的预测气象数据,应用变形法修正TMY的气象参数,得到直至本世纪末的10个节点年逐时气象文件,并进行了全年能耗模拟,预估了两个城市的办公建筑在气候变化下建筑能耗的变化趋势。结果表明:在两种预测排放情景下,干球温度、含湿量和太阳辐射均呈增加趋势;北京采暖能耗显著降低、制冷能耗增加,总能耗减少,广州采暖能耗降低、制冷能耗显著增加,总能耗增加。 相似文献