-
公开(公告)号：CN112084707B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202010912061.0
申请日：2020-09-02
申请人： 西安建筑科技大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/27 , G06N3/0499 , G06N3/09 , G06F119/06 , G06F111/10
摘要： 本发明公开了一种基于冷冻水和冷却水变流量解耦的制冷机房节能优化方法及系统，该方法在原冷水机组MP模型的基础上应用基于GRNN的冷却水进水温度建模方法对模型进行改进。通过设备建模、系统仿真、正交试验、回归分析，当建筑冷负荷确定时，使用了一种适用于制冷机房在冷冻水和冷却水变流量解耦的正交试验方法，来确定该条件下使制冷机房总能耗最小的冷冻水流量、冷却水流量、冷冻水供水温度和冷却水进水温度参数值，对优化前后的各设备及系统的能耗进行对比,并对各设备进行相应的调节，从而为冷水机组及制冷机房的节能改造提供理论依据和技术指导。
-
公开(公告)号：CN112633577A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011541058.9
申请日：2020-12-23
申请人： 西安建筑科技大学
摘要： 本发明公开了一种短期家庭用电负荷预测方法、系统、存储介质及设备，确定BP神经网络的架构，选定训练集样本、测试集样本和相关参数；然后对粒子群进行初始化；根据初始化后的参数确定粒子个体历史极值和群体历史极值；根据计算得到的适应度值F更新粒子的位置和速度，当到达预设的误差范围或完成最大迭代次数后迭代完成，此时的gbest位置为最优权值和阈值；对获得的最优权值和阈值进行BP神经网络训练；对实际负荷值和预测负荷值进行比较，计算出预测日的平均相对误差，当平均相对误差满足预先设定的误差允许范围，停止迭代，结束训练，通过误差判断输出预测结果，完成负荷预测。本发明结构简单，增强了预测结果的可靠性。
-
公开(公告)号：CN115577884A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211329604.1
申请日：2022-10-27
申请人： 西安建筑科技大学
摘要： 本发明公开了一种空调负荷预测方法、系统、介质及设备，确定GRNN模型的输入和输出变量并划分训练集和测试集；初始化麻雀搜索算法的参数后计算每个麻雀的适应度值f，选择测试样本的预测值和实际值的均方根误差函数为适应度函数，得到个体适应度值并排序；根据个体适应度值不断更新麻雀的位置并排序，以此更新麻雀种群中发现者、跟随者以及侦察者的位置；引入随机游走对麻雀进行干扰，确定全局最优位置GbestX以及全局最优适应度值GbestF，将取迭代过程中产生的最优GbestX作为最优的平滑因子；利用最优平滑因子确定最佳训练集，基于最优平滑因子构建RW‑SSA‑GRNN模型，对测试集进行预测，输出预测值。提高了GRNN模型的自学能力、稳定性以及精准度。
-
公开(公告)号：CN111898318A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010773417.7
申请日：2020-08-04
申请人： 西安建筑科技大学
IPC分类号： G06F30/27
摘要： 本发明公开了一种工业建筑混凝土碳化深度预测方法，获取自然环境下工业建筑碳化深度的历史数据并分成训练集和测试集；利用变分模态分解方法对训练集和测试集进行自适应分解，得到训练集和测试集的模态分量子序列；利用训练集模态分量子序列作为训练预测模型对门控循环单元每个模态分量子序列进行训练，建立训练集各模态分量子序列的门控循环网络碳化深度预测子模型；利用训练集各模态分量子序列的门控循环网络碳化深度预测子模型对测试集模态分量子序列进行预测，将预测值累加后与真实值进行对比分析，完成工业建筑混凝土碳化深度预测评价。本发明更细致掌握工业建筑碳化深度时间序列的特征，大大提高了碳化深度预测的精度。
-
公开(公告)号：CN113255223B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202110616536.6
申请日：2021-06-02
申请人： 西安建筑科技大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F111/06 , G06F119/06
摘要： 本发明公开一种空调负荷短期预测方法及系统，采用非线性单纯形对基本SSA算法进行改进以确保算法全局搜索能力与局部搜索能力的均衡，然后将其用于SVM预测模型最优超参数的确定，得到NM‑SSA‑SVM短期空调负荷预测模型，利用NM‑SSA‑SVM短期空调负荷预测模型最终实现对空调冷负荷的精确预测，本发明的提出的预测模型结构简单，具有很强的非线性映射能力和均衡的全局与局部搜索能力，而且增强了预测结果的可靠性与科学性；不仅避免了SSA算法陷入局部最优和SVM模型选参的盲目性，而且也增强了SSA算法前后期的搜索能力；最后将其应用于短期空调负荷预测中，证明了该方法的适用性及预测的准确性。
-
公开(公告)号：CN113255223A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110616536.6
申请日：2021-06-02
申请人： 西安建筑科技大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F111/06 , G06F119/06
摘要： 本发明公开一种空调负荷短期预测方法及系统，采用非线性单纯形对基本SSA算法进行改进以确保算法全局搜索能力与局部搜索能力的均衡，然后将其用于SVM预测模型最优超参数的确定，得到NM‑SSA‑SVM短期空调负荷预测模型，利用NM‑SSA‑SVM短期空调负荷预测模型最终实现对空调冷负荷的精确预测，本发明的提出的预测模型结构简单，具有很强的非线性映射能力和均衡的全局与局部搜索能力，而且增强了预测结果的可靠性与科学性；不仅避免了SSA算法陷入局部最优和SVM模型选参的盲目性，而且也增强了SSA算法前后期的搜索能力；最后将其应用于短期空调负荷预测中，证明了该方法的适用性及预测的准确性。
-
公开(公告)号：CN112084707A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010912061.0
申请日：2020-09-02
申请人： 西安建筑科技大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F17/18 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/06 , G06F111/10
摘要： 本发明公开了一种基于冷冻水和冷却水变流量解耦的制冷机房节能优化方法及系统，该方法在原冷水机组MP模型的基础上应用基于GRNN的冷却水进水温度建模方法对模型进行改进。通过设备建模、系统仿真、正交试验、回归分析，当建筑冷负荷确定时，使用了一种适用于制冷机房在冷冻水和冷却水变流量解耦的正交试验方法，来确定该条件下使制冷机房总能耗最小的冷冻水流量、冷却水流量、冷冻水供水温度和冷却水进水温度参数值，对优化前后的各设备及系统的能耗进行对比,并对各设备进行相应的调节，从而为冷水机组及制冷机房的节能改造提供理论依据和技术指导。
-
公开(公告)号：CN112906966B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202110197657.1
申请日：2021-02-22
申请人： 西安建筑科技大学
摘要： 本发明公开了一种中央空调冷水机组负荷优化方法、系统、介质及设备，对中央空调冷水机组负荷系统进行初始化，随机产生初始群体并设置中央空调冷水机组负荷系统的参数；根据设置的冷水机组负荷优化系统参数计算各个个体的适应度值F；根据各个个体的适应度值F选择遗传操作的顺序；根据确定的遗传操作顺序判断遗传操作结果是否已搜索到最优值或已迭代到设定的最大迭代次数；如果达到收敛条件，输出最小系统能耗值、平均系统能耗以及收敛速度，实现中央空调冷水机组负荷系统的优化。本发明在保证解的质量的同时提高了收敛速度，通过合理的负荷分配有效降低系统能耗。
-
公开(公告)号：CN113256118A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110579400.2
申请日：2021-05-26
申请人： 西安建筑科技大学
摘要： 本发明公开了一种家庭智能用电设备运行优化方法、系统及设备，包括，按家庭智能用电设备的特性，将家庭智能用电设备分为可中断设备和不可中断设备，并确定用电设备的负荷模型；构建目标函数；采用自适应变异粒子群算法求解目标函数，得到家庭智能用电设备运行优化结果；根据家庭智能用电设备运行优化结果，对家庭智能用电设备进行调度调节；本发明通过采用自适应变异粒子群算法实现了对不同类型家庭智能用电设备调度运行优化，拓宽了算法的搜索范围，使得粒子能够搜索到更多更优的可行解，避免了粒子群算法搜索过程中陷入局部最优和收敛精度过低，实现了全局搜索和局部开发共同优化的效果，为家庭用户节省了用电成本，并提供了可靠的用电方案。
-
公开(公告)号：CN112906966A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110197657.1
申请日：2021-02-22
申请人： 西安建筑科技大学
摘要： 本发明公开了一种中央空调冷水机组负荷优化方法、系统、介质及设备，对中央空调冷水机组负荷系统进行初始化，随机产生初始群体并设置中央空调冷水机组负荷系统的参数；根据设置的冷水机组负荷优化系统参数计算各个个体的适应度值F；根据各个个体的适应度值F选择遗传操作的顺序；根据确定的遗传操作顺序判断遗传操作结果是否已搜索到最优值或已迭代到设定的最大迭代次数；如果达到收敛条件，输出最小系统能耗值、平均系统能耗以及收敛速度，实现中央空调冷水机组负荷系统的优化。本发明在保证解的质量的同时提高了收敛速度，通过合理的负荷分配有效降低系统能耗。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
15 条记录 (耗时 0.028 秒)