| 基于并行预测策略的公共楼宇
日前空调负荷预测 |
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| 作者姓名： | 颜庆国 阮文骏 陈楚 陈星莺 宁艺飞 余昆 |
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| 作者单位： | 国网江苏省电力公司， 江苏 南京 210029；,国网江苏省电力公司， 江苏 南京 210029；,国网江苏省电力公司， 江苏 南京 210029；,河海大学 能源与电气学院， 江苏 南京 211100；江苏省配用电与能效工程技术研究中心， 江苏 南京 211100；,河海大学 能源与电气学院， 江苏 南京 211100； 江苏省配用电与能效工程技术研究中心， 江苏 南京 211100；,河海大学 能源与电气学院， 江苏 南京 211100； 南京河海科技有限公司， 江苏 南京 210098； |
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| 基金项目： | 基金项目：国家自然科学基金项目（51577051）；国家电网公司科技项目（SGJS0000YXJS1501044）。 |
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| 摘 要： | 随着我国城市建设的推进,公共楼宇的用电能耗增长迅速。为加强能耗管理、降低能耗水平,对公共楼宇空调系统日前用电负荷进行预测是工作的基础。针对当前公共楼宇空调系统日前负荷预测累积误差大的现象,提出对日前24 h单独建立负荷预测模型的并行预测策略。然后融合主成分分析和模糊C均值聚类对数据进行预处理,形成合适规模及变量维度的训练数据,将其作为支持向量机预测模型的输入,并通过粒子群算法对SVM的模型参数进行自适应寻优。以实际公共楼宇空调负荷历史数据为基础,对比分析所提出的算法与串行预测策略及传统交叉验证试凑参数的SVM预测算法,结果表明提出的方法充分利用了公共楼宇空调负荷的特点,预测精度高、速度快。
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| 关 键 词： | 关键词： 公共楼宇空调系统 日前负荷预测 并行预测策略 数据预处理 支持向量机参数优化 |
Day-Ahead Air Conditioning Load Forecasting of Public Building
Based on Parallel Prediction Strategy |
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| Authors: | YAN Qingguo RUAN Wenjun CHEN Chu CHEN Xingying NING Yifei and YU Kun |
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