100 积分
50
评分
4.8 积分- 详情
- 2020-12-27
- 简介
pdf
- 182KB
- 页数 5P
- 阅读 70
- 下载 25
针对新建楼宇空调系统做短期负荷预测工作时,缺少负荷预测所需的数据,难以实现空调系统优化节能的问题,提出一种基于相似日搜索的空调短期负荷预测方法———相似日搜索算法(SASD).算法首先通过分析空调负荷特性,定义日特征向量,构造日特征矩阵,缩小相似日的搜索范围;然后基于温度、湿度和风力3种天气影响因子,计算相似日的体感温度值;接着根据模糊思想选择正确的最终相似日判定因子,搜索得到最终相似日集合;最后通过判定选择面积中心法作为预测方法,实现工作日的负荷精确预测.仿真结果和实际预测效果表明:SASD可以精确预测空调负荷值,且在不同地区及不同时期具有一定的通用性.
对不起，您暂无在线预览权限，如需浏览请
立即登录热门商品
相关推荐
基于相似日搜索的空调短期负荷预测方法 182KB
常用空调负荷预测方法分析比较 426KB
电力系统短期负荷预测方法研究 15.4MB
基于改进极限学习机的短期电力负荷预测方法 871KB
基于相似日和灰色理论的短期电力负荷预测研究 729KB
基于相似日和灰色理论的短期电力负荷预测研究 221KB
基于气温变化的冬季城市燃气日负荷预测方法 189KB
城市规划阶段建筑空调负荷预测方法 1.0MB
四种空调负荷预测方法分析比较 999KB
电力系统短期负荷预测方法的研究 14.1MB