水蓄冷空調(diào)系統(tǒng)負荷預(yù)測方法的研究.pdf

1、我國電力供應(yīng)高峰不足而低谷過剩的矛盾隨著經(jīng)濟和社會的發(fā)展相當嚴重。而蓄冷空調(diào)系統(tǒng)在用電低谷時期蓄存冷量，在用電高峰時期釋放所蓄存的冷量，具有良好的“削峰填谷”作用。然而水蓄冷空調(diào)系統(tǒng)需要根據(jù)第二天的負荷預(yù)測值來確定夜間的蓄冷量，以保證所蓄存的冷量得到充分利用并能滿足逐時冷負荷的要求，因此負荷預(yù)測的準確與否就成為蓄冷空調(diào)系統(tǒng)能否正常運行以及能否達到“削峰填谷”作用的至關(guān)重要的問題。
　　 本文在總結(jié)前人有關(guān)負荷預(yù)測方法研究的基礎(chǔ)之

2、上，針對水蓄冷空調(diào)系統(tǒng)的負荷預(yù)測問題進行了深入研究。
　　 首先，本文分析了水蓄冷空調(diào)系統(tǒng)運行模式和負荷預(yù)測的重要性，確定了課題研究方向、研究內(nèi)容和研究方法。
　　 接著對迄今為止已見發(fā)表的負荷預(yù)測的幾種方法進行分析，經(jīng)過比較認為用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對負荷預(yù)測進行研究最為適合，隨后本文在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型原理、構(gòu)建、訓(xùn)練及仿真理論的指導(dǎo)下，推導(dǎo)了BP網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練規(guī)則，建立了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逐時負荷預(yù)測的數(shù)學(xué)模型，根據(jù)

3、該數(shù)學(xué)模型運用Matlab軟件編制了相應(yīng)的程序，在此基礎(chǔ)上搜集BP網(wǎng)絡(luò)的教師樣本對該網(wǎng)絡(luò)進行了訓(xùn)練，并應(yīng)用訓(xùn)練好的BP網(wǎng)絡(luò)進行了負荷預(yù)測仿真驗證。經(jīng)過對預(yù)測曲線誤差的詳細分析，篩選出對負荷預(yù)測結(jié)果影響較大的5個輸入?yún)?shù)，在基本不影響預(yù)測結(jié)果的基礎(chǔ)上簡化了網(wǎng)絡(luò)輸入，并用實際工程數(shù)據(jù)進行了網(wǎng)絡(luò)可移植性驗證。本人還利用VB可視化界面與Matlab程序進行串接，開發(fā)出簡單易行的負荷預(yù)測軟件。
　　 最后，在上述水蓄冷空調(diào)負荷預(yù)測方法研究