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1.
空调系统能耗预测是实现智能调控、能源需求管理、系统节能的重要手段和前提之一,当前的空调系统能耗预测主要是基于机器学习算法。诸多机器学习算法的重要理论前提是数据的分布应尽量满足正态分布,然而空调系统的实际运行数据很少能满足正态分布特性,目前的研究鲜有涉及数据分布特性对空调系统能耗预测的影响。首先基于实际项目的空调系统能耗数据,从偏度和峰度两个指标分析了实际能耗数据分布与正态分布呈现出的偏离;然后通过对数变换对能耗数据进行数据变换,使能耗数据更接近于正态分布;接着以常见的4种能耗预测机器学习算法(广义线性回归算法、支持向量回归算法、人工神经网络算法、随机森林算法)对原始数据和经过数据变换后的数据分别进行空调系统能耗预测工作,分析负荷预测结果的RMSE和R~2统计量。结果对比发现,数据的分布特性对能耗预测有着重要的影响,合适的数据变换可以有效地提高空调系统能耗预测机器学习算法模型的预测效果。 相似文献
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3.
暖通空调的自动控制系统可以进行多次输入和输出,其运行过程中呈现出非线性的特点,具有一定的时变性,在对自动控制系统的流量进行有效地控制中,一般都会采用智能化的解耦控制方法。该文通过分析暖通空调的神经网络的解耦控制步骤,分析暖通空调自动控制系统的现状,根据暖通空调自动控制系统的非线性和时变性特点,设计了神经网络的解耦控制流程。这套解耦控制流程已经被应用于自动控制系统的控制中,该控制方法具有时效性和安全性特点,能够保证供暖的稳定性,实现了供冷气的均匀性。 相似文献
4.
为研究混合通风建筑内人员的空调使用行为对建筑能耗的影响,对夏热冬冷地区以老年人为主的住宅空调系统及室内环境进行为期一年的连续监测,收集了气象参数、空调使用率、开启时间、室内的设定温度等数据. 分析表明:夏季和冬季在客厅、餐厅以及主卧开启空调的时间均有所不同. 在夏季,客厅与餐厅的设定温度较为集中,主要为26~28 ℃,主卧的室内设定温度主要为25~29 ℃,三者设定温度的峰值均在27.5 ℃左右;在冬季,各房间的室内设定温度相差不大,频率最高的温度为20.5 ℃. 夏季住宅内老年人日间室外耐受温度约为31 ℃,夜间约为26 ℃;而冬季住宅内老年人日间室外耐受温度约为12 ℃,夜间耐受温度约为8 ℃. 同时建立了空调开启率与环境温度之间的逻辑回归模型、空调开启时间以及室内温度正态分布模型,为研究混合通风住宅建筑空调使用行为提供参考. 相似文献
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8.
本文根据国内外空调冷凝水回收利用领域的专利技术,对本领域的专利申请进行统计分析,着重介绍了本领域国内外的专利申请年度分布趋势、主要技术来源国及本领域的重要申请人,为空调冷凝水回收利用的进一步研究提供思路。 相似文献
9.
在我国现如今的发展道路上,空调从传统方向向节能方向发展,绿色空调的呼声也已经越来越高,发展趋势也已经相对明显,蒸发冷却通风空调是一种环保、高效、节能、经济实用的一种新型空调技术,且节能空调的普及也推动了整个绿色建筑与节能的实施。 相似文献
10.
金属监督是电厂技术监督工作之一,在电厂基建期和生产运行中有着极其重要的作用.本文探讨了金属监督技术在电厂基建期和生产运行中的应用,希望能够促进金属监督技术在燃气-蒸汽联合循环机组中的有效运用,使其维修成本和运行成本降低,促进燃气轮机电站运行过更加可靠地运行,进而增强燃气轮机电站的市场核心竞争力. 相似文献