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建筑负荷预测与空调系统运行参数寻优

论文作者杨滨1，崔红社2，孙锐2，马倩倩2，牛梦涵2杂志期数2022年3月刊
关键词负荷预测；神经网络；粒子群算法；设备运行参数
作者单位（1.青岛市黄岛区市政公用事业发展中心，山东青岛266555；2.青岛理工大学，山东青岛266000）
采用人工神经网络建立建筑负荷预测模型，采用粒子群算法进行空调系统设备运行参数寻优。结合工程实例，对某办公建筑的负荷进行预测，对设备运行参数进行寻优。建筑负荷预测结果与实际负荷的平均相对误差为7.7%，预测模型具有较好的预测能力。采用TRNSYS软件建立该办公楼空调系统仿真模型，按优化后的设备运行参数，对空调系统耗电量进行模拟，模拟耗电量比实际耗电量低9.9%。
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