針對冷水機(jī)組能耗受多因素影響的特點(diǎn),本文提出了一種基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和支持向量機(jī)(Support Vector Machine,SVM)的冷水機(jī)組能耗預(yù)測模型。采用交叉驗證和網(wǎng)格搜索法優(yōu)化支持向量機(jī)(SVM),將PCA-SVM的預(yù)測結(jié)果與優(yōu)化后的SVM進(jìn)行比較,結(jié)果表明:優(yōu)化后的SVM模型的擬合優(yōu)度較未經(jīng)優(yōu)化的模型提升了12.88%,建模時長較未經(jīng)優(yōu)化的模型縮短了80%,實(shí)現(xiàn)了在提升預(yù)測精度的同時節(jié)省了計算資源。

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【部分圖文】：

圖1PCA-SVM算法流程

4）優(yōu)化模型：利用10折交叉驗證和網(wǎng)格搜索法得到最優(yōu)的懲罰參數(shù)C、核函數(shù)參數(shù)g的取值，同時得到最優(yōu)的支持向量機(jī)模型。2基于PAC-SVM離心式水冷機(jī)組能耗預(yù)測模型

圖2空調(diào)水系統(tǒng)工作原理

圖2所示為該建筑的空調(diào)水系統(tǒng)工作原理，整個系統(tǒng)以兩臺離心式冷水機(jī)組作為冷源。在冷凍水部分，采用復(fù)式泵系統(tǒng)，冷源側(cè)一臺泵對應(yīng)一臺冷水機(jī)組，泵的揚(yáng)程用于克服冷水機(jī)組中換熱器的阻力；負(fù)荷側(cè)3臺泵并聯(lián)，泵的揚(yáng)程用于克服空調(diào)末端換熱器和管路中各個部件的阻力，負(fù)荷側(cè)的循環(huán)泵流量隨負(fù)荷變化而變....

圖3相關(guān)系數(shù)絕對值分布

對變量進(jìn)行相關(guān)性分析，計算除瞬時功率外其他15個變量兩兩之間的相關(guān)系數(shù)，相關(guān)系數(shù)絕對值分布如圖3所示。圖3中總共120個相關(guān)系數(shù)，絕對值落在(0,0.3]區(qū)間的數(shù)量為31，絕對值落在(0.3,0.5]區(qū)間的數(shù)量為32，絕對值落在(0.5,0.7]區(qū)間的數(shù)量為25，絕對值落在(0.....

圖4SVM-A模型的能耗預(yù)測結(jié)果

SVM-A模型的能耗預(yù)測結(jié)果如圖4所示，粗實(shí)線代表預(yù)測值與實(shí)際值完全吻合，細(xì)實(shí)線之間區(qū)域為90%的置信度空間。進(jìn)一步分析，SVM模型預(yù)測值與實(shí)際值之間的平均絕對誤差（MAE）為0.023，均方根誤差（RMSE）為0.059，擬合優(yōu)度（R2）為0.877，建模時長為0.15min....

本文編號：3936662