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随着我国城市建设的推进,公共楼宇的用电能耗增长迅速。为加强能耗管理、降低能耗水平,对公共楼宇空调系统日前用电负荷进行预测是工作的基础。针对当前公共楼宇空调系统日前负荷预测累积误差大的现象,提出对日前24 h单独建立负荷预测模型的并行预测策略。然后融合主成分分析和模糊C均值聚类对数据进行预处理,形成合适规模及变量维度的训练数据,将其作为支持向量机预测模型的输入,并通过粒子群算法对SVM的模型参数进行自适应寻优。以实际公共楼宇空调负荷历史数据为基础,对比分析所提出的算法与串行预测策略及传统交叉验证试凑参数的SVM预测算法,结果表明提出的方法充分利用了公共楼宇空调负荷的特点,预测精度高、速度快。 相似文献
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通过实施用户侧的实时电价(real-time pricing,RTP)项目,电力公司和售电公司能够提高电网安全系数,减少电力交易风险。而公共楼宇作为实时电价项目的主要参与者,研究其响应实时电价的特性可以为电力公司和售电公司提供参考。文章建立了实时电价下楼宇用户舒适度效用函数、焦虑度效用函数以及用户电费支出价值函数,在此基础上建立了用户综合效用函数最优的楼宇实时电价响应分析框架。最后在算例中对实时电价下某公共楼宇响应进行仿真分析。结果表明,所提方法可以用于评估公共楼宇响应实时电价的特性。 相似文献
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摘要: 随着我国城市建设的推进,公共楼宇的用电能耗增长迅速。为加强能耗管理、降低能耗水平,对公共楼宇空调系统日前用电负荷进行预测是工作的基础。针对当前公共楼宇空调系统日前负荷预测累积误差大的现象,提出对日前24 h单独建立负荷预测模型的并行预测策略。然后融合主成分分析和模糊C均值聚类对数据进行预处理,形成合适规模及变量维度的训练数据,将其作为支持向量机预测模型的输入,并通过粒子群算法对SVM 的模型参数进行自适应寻优。以实际公共楼宇空调负荷历史数据为基础,对比分析所提出的算法与串行预测策略及传统交叉验证试凑参数的SVM 预测算法,结果表明提出的方法充分利用了公共楼宇空调负荷的特点,预测精度高、速度快。 相似文献
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