小波網(wǎng)絡(luò)在空調(diào)負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用.pdf

1、空調(diào)系統(tǒng)是重要的用電大戶，精確的負(fù)荷預(yù)測是節(jié)約能耗的途徑，也是優(yōu)化控制的基礎(chǔ)。實(shí)現(xiàn)空調(diào)負(fù)荷的預(yù)測可以更好地滿足建筑物內(nèi)供冷的要求，并在此前提下盡可能地減少運(yùn)行費(fèi)用。隨著冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)發(fā)展的逐漸成熟，進(jìn)行空調(diào)負(fù)荷預(yù)測更有著深遠(yuǎn)意義。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是類似于人腦學(xué)習(xí)記憶的方法，它能夠解決具有動態(tài)性、時變性、多擾量性、不確定性等隨機(jī)特性的問題，而預(yù)測空調(diào)系統(tǒng)冷負(fù)荷正是這樣一個典型的非線性模型。但BP網(wǎng)絡(luò)需進(jìn)行改進(jìn)才能達(dá)到良好的精度。可

2、以對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)的小波分析方法則是一門新興的理論，它克服了傳統(tǒng)Fourier分析的不足，在時域和頻域都具有良好的局部化特性，在信號處理、圖像處理、語音分析等領(lǐng)域有重要的應(yīng)用價值。 本文首先建立了一個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過MATLAB語言實(shí)現(xiàn)這一模型，但在預(yù)測中發(fā)現(xiàn)其預(yù)測精度不高，所以又引入小波分析的方法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn).所以本文第二步又建立了基于小波變換和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，即利用小波分解-重構(gòu)-

3、預(yù)測的方法實(shí)現(xiàn)對空調(diào)冷負(fù)荷的預(yù)測。建立這一模型的具體做法就是首先確定網(wǎng)絡(luò)模型的輸入?yún)?shù)，即室外溫度、風(fēng)速、太陽輻射、天氣狀況、星期幾、前一日的冷負(fù)荷值這六個參數(shù)，并對空調(diào)系統(tǒng)的冷負(fù)荷進(jìn)行小波分解與重構(gòu)，找到冷負(fù)荷的變化規(guī)律。然后確定小波網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)淇臻g及訓(xùn)練、傳遞函數(shù)的形式。最后采用MATLAB編程，實(shí)現(xiàn)了小波網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型的建立。 通過對西安市一綜合樓的冷負(fù)荷預(yù)測模型的訓(xùn)練以及仿真表明，小波網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行空調(diào)系統(tǒng)冷負(fù)荷的預(yù)測精度較高，并