本文關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建筑電能耗預(yù)測(cè)方法研究

  更多相關(guān)文章： 建筑電能耗預(yù)測(cè) 群智能 微粒群算法 遺傳算法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 主成分分析

【摘要】：建筑能量系統(tǒng)是一類多變量、分布式參數(shù)的復(fù)雜系統(tǒng)。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)建筑能量消耗水平是分析建筑物的節(jié)能潛力、指導(dǎo)未來(lái)能源使用的重要基礎(chǔ)和前提。同時(shí),對(duì)于提高建筑能耗設(shè)備的使用效率、減少能源浪費(fèi)具有重要現(xiàn)實(shí)意義。目前,應(yīng)用先進(jìn)優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)建筑能量預(yù)測(cè)引起了諸多關(guān)注。本文針對(duì)既有建筑,運(yùn)用多種群智能優(yōu)化算法,圍繞數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建筑電能耗預(yù)測(cè)方法展開(kāi)研究。具體研究?jī)?nèi)容包括:(1)作為典型的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模方法,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)在過(guò)去20多年間被廣泛應(yīng)用于建筑能量預(yù)測(cè)領(lǐng)域。本文驗(yàn)證了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑能耗預(yù)測(cè)模型,在數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程中,采用基于主成分分析法(PCA)的變量選擇方法對(duì)ASHRAE提供的建筑能耗原始數(shù)據(jù)進(jìn)行變量篩選。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型能夠準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)建筑能耗,且建模時(shí)間較短。(2)為了克服BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)過(guò)程中易陷入局部極值、收斂速度慢的缺陷,引入群智能算法中應(yīng)用較多的微粒群算法(PSO)和遺傳算法(GA)優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各處理層之間的連接權(quán)值和閾值,構(gòu)建了PSO-ANN和GA-ANN兩種建筑電能耗預(yù)測(cè)模型。利用ASHRAE公布的建筑能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證實(shí)驗(yàn),并做對(duì)比分析研究。結(jié)果表明PSO-ANN在預(yù)測(cè)精度、建模時(shí)間及算法復(fù)雜度上均優(yōu)于GA-ANN模型,體現(xiàn)了該模型的優(yōu)越性。(3)針對(duì)基本PSO算法易早熟收斂和尋優(yōu)速度慢的問(wèn)題,本文提出了一種改進(jìn)的PSO算法,該算法結(jié)合了生物界繁殖和遺傳變異機(jī)制。繁殖機(jī)制可以有效的保證種群微粒更好地搜索解空間,并且能加快種群收斂速度;遺傳變異機(jī)制用來(lái)擾亂種群微粒的尋優(yōu)軌跡,從而在可行解空間中克服易陷入局部最優(yōu)解的現(xiàn)象�；鶞�(zhǔn)測(cè)試函數(shù)計(jì)算結(jié)果表明iPSO具有較強(qiáng)的全局搜索能力和較快的收斂速度。本文運(yùn)用該算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值和閾值,構(gòu)建了iPSO-ANN建筑電能耗預(yù)測(cè)模型。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該模型的有效性:平均建模時(shí)間不超過(guò)10秒鐘,預(yù)測(cè)精度比單一BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高了22.7%。(4)利用所提出的iPSO-ANN模型預(yù)測(cè)某高校圖書館建筑的逐時(shí)電力能耗。建筑電力能耗數(shù)據(jù)來(lái)源于校園能耗監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的WEB平臺(tái),相關(guān)的氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于當(dāng)?shù)貧庀缶值墓俜叫畔ⅰ７抡鎸?shí)驗(yàn)結(jié)果表明iPSO-ANN模型的預(yù)測(cè)精度和建模時(shí)間均滿足建筑短期能耗在線預(yù)測(cè)的要求,可以替代PSO-ANN、GA-ANN及ANN模型實(shí)現(xiàn)建筑能耗的在線預(yù)測(cè)。
【關(guān)鍵詞】：建筑電能耗預(yù)測(cè) 群智能 微粒群算法 遺傳算法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 主成分分析
【學(xué)位授予單位】：江蘇大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TU85;TU111.195
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-25
• 1.1 課題研究背景及意義10-12
• 1.1.1 國(guó)際能源現(xiàn)狀10-11
• 1.1.2 我國(guó)建筑能耗現(xiàn)狀11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外建筑能耗預(yù)測(cè)方法研究現(xiàn)狀12-17
• 1.2.1 前向法12-15
• 1.2.2 逆向法15-17
• 1.3 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建筑能耗預(yù)測(cè)模型研究現(xiàn)狀17-20
• 1.3.1 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑能耗預(yù)測(cè)模型18
• 1.3.2 基于支持向量機(jī)的建筑能耗預(yù)測(cè)模型18-19
• 1.3.3 混合建筑能耗預(yù)測(cè)模型19-20
• 1.4 群智能優(yōu)化算法簡(jiǎn)介20-23
• 1.5 本文主要研究?jī)?nèi)容及章節(jié)安排23-25
• 第二章 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑電能耗預(yù)測(cè)方法25-35
• 2.1 引言25
• 2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法25-27
• 2.3 建筑電能耗預(yù)測(cè)仿真實(shí)驗(yàn)27-34
• 2.3.1 建筑能耗數(shù)據(jù)28-29
• 2.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理29-31
• 2.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果31-34
• 2.4 本章小結(jié)34-35
• 第三章 基于群智能優(yōu)化算法的建筑電能耗預(yù)測(cè)方法35-48
• 3.1 引言35
• 3.2 微粒群算法35-38
• 3.3 遺傳算法38-39
• 3.4 混合建筑電能耗預(yù)測(cè)模型39-42
• 3.4.1 PSO-ANN能耗預(yù)測(cè)模型39-41
• 3.4.2 GA-ANN能耗預(yù)測(cè)模型41-42
• 3.5 建筑電能耗預(yù)測(cè)結(jié)果42-46
• 3.5.1 PSO-ANN模型預(yù)測(cè)結(jié)果42-44
• 3.5.2 GA-ANN模型預(yù)測(cè)結(jié)果44-46
• 3.6 能耗預(yù)測(cè)結(jié)果比較46-47
• 3.7 本章小結(jié)47-48
• 第四章 基于改進(jìn)型微粒群算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑電能耗預(yù)測(cè)方法48-63
• 4.1 引言48-49
• 4.2 基于繁殖和遺傳思想的微粒群算法49-51
• 4.3 基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)51-54
• 4.4 算法測(cè)試實(shí)驗(yàn)54-59
• 4.5 iPSO-ANN能耗預(yù)測(cè)模型59
• 4.6 iPSO-ANN建筑電能耗預(yù)測(cè)結(jié)果59-62
• 4.7 能耗預(yù)測(cè)結(jié)果比較62
• 4.8 本章小結(jié)62-63
• 第五章 建筑電能耗預(yù)測(cè)案例63-70
• 5.1 引言63
• 5.2 數(shù)據(jù)采集63-65
• 5.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理65-66
• 5.4 能耗預(yù)測(cè)仿真66-69
• 5.5 本章小結(jié)69-70
• 第六章 總結(jié)與展望70-72
• 6.1 總結(jié)70-71
• 6.2 研究展望71-72
• 參考文獻(xiàn)72-78
• 致謝78-79
• 攻讀碩士期間取得的成果及參與的科研項(xiàng)目79

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本文編號(hào)：783903