[發(fā)明專(zhuān)利]基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單個(gè)電采暖設(shè)備調(diào)節(jié)能力評(píng)估方法有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201811266381.2 | 申請(qǐng)日: | 2018-10-29 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN109583696B | 公開(kāi)(公告)日: | 2021-10-26 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 劉嘯天;張利偉;張景標(biāo);穆鋼;嚴(yán)干貴;劉勁松;韓月;劉芮彤;楊瀅璇 | 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: | 東北電力大學(xué);國(guó)網(wǎng)遼寧省電力有限公司電力科學(xué)研究院 |
| 主分類(lèi)號(hào): | G06Q10/06 | 分類(lèi)號(hào): | G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/08 |
| 代理公司: | 吉林市達(dá)利專(zhuān)利事務(wù)所 22102 | 代理人: | 陳傳林;臧廣維 |
| 地址: | 132012 吉*** | 國(guó)省代碼: | 吉林;22 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 rbf 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 單個(gè) 采暖設(shè)備 調(diào)節(jié) 能力 評(píng)估 方法 | ||
1.一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單個(gè)電采暖設(shè)備調(diào)節(jié)能力評(píng)估方法,其特征是:過(guò)程如下:
1)建立單個(gè)電采暖設(shè)備的ETP模型;
①建立單個(gè)電采暖設(shè)備的物理模型
通過(guò)等效熱容與等效熱阻建立等效熱容、等效熱阻與環(huán)境溫度、能效比、時(shí)間之間的關(guān)系,用于居民或小型商業(yè)建筑的冷/熱負(fù)荷建模;
②根據(jù)步驟⑴建立的單個(gè)電采暖設(shè)備的物理模型構(gòu)建單個(gè)電采暖設(shè)備的一階ETP模型:
當(dāng)S=0時(shí),表示為電采暖設(shè)備關(guān)斷,則下式成立:
當(dāng)S=1時(shí),表示為電采暖設(shè)備開(kāi)啟,則下式成立:
式(1)中:Tit表示為t時(shí)刻的室內(nèi)溫度;表示為t+1時(shí)刻的室外環(huán)境溫度;C表示為電采暖設(shè)備-建筑系統(tǒng)的等效熱容;R表示為電采暖設(shè)備-建筑系統(tǒng)的等效熱阻;Q表示為電采暖設(shè)備的制熱功率,制熱功率與電采暖設(shè)備的用電功率滿(mǎn)足一定的比例關(guān)系,即Q=ηP;η是電采暖設(shè)備能效比;S表示為電采暖設(shè)備的啟停狀態(tài),0表示為電采暖設(shè)備關(guān)閉,1表示為電采暖設(shè)備開(kāi)啟;t表示為仿真時(shí)間;△t表示為仿真時(shí)間步長(zhǎng),即電采暖設(shè)備響應(yīng)時(shí)間;
2)將采集參量數(shù)據(jù)導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫(kù);
3)對(duì)采集的參量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;
①確定電采暖設(shè)備的功率并設(shè)置采樣時(shí)間間隔后進(jìn)行采樣,應(yīng)用三次樣條插值的方法對(duì)采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行插條預(yù)處理,插值原則是:當(dāng)采集的原始數(shù)據(jù)采樣周期△T大于最低采樣周期△Tmin,進(jìn)行插值提高時(shí)間分辨率;當(dāng)采集的原始數(shù)據(jù)采樣周期△T小于等于最低采樣周期△Tmin,保存現(xiàn)有的采樣周期;
②為了降低短時(shí)間尺度上室外溫度的波動(dòng)性,體現(xiàn)較短時(shí)間段內(nèi)室外溫度的整體趨勢(shì),對(duì)室外溫度進(jìn)行短時(shí)間尺度上的平均值處理,具體步驟如下:
a)統(tǒng)計(jì)電采暖設(shè)備實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)每個(gè)升、降溫周期內(nèi)其升溫過(guò)程響應(yīng)時(shí)間τon(i)、降溫過(guò)程響應(yīng)時(shí)間τoff(i),i=1,2,3...;確定其響應(yīng)時(shí)間的最大值,即:若τon maxτoff max,則τ'=τon max,若τon max≤τoff max,則τ'=τoff max,式中τ'表示為電采暖設(shè)備最長(zhǎng)的響應(yīng)時(shí)間;τon max為升溫過(guò)程響應(yīng)時(shí)間最大值;τoff max為降溫過(guò)程響應(yīng)時(shí)間最大值;
b)由步驟a)確定K時(shí)刻及其之后短時(shí)間尺度上的室外溫度可用[K,K+τ']時(shí)間區(qū)間內(nèi)的平均溫度表示,表示公式為式(3):
式中,表示為K時(shí)刻后τ'時(shí)間內(nèi)的室外平均溫度,To表示為室外溫度;n為時(shí)刻;
4)采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)單個(gè)電采暖設(shè)備進(jìn)行調(diào)節(jié)能力評(píng)估;
①設(shè)備可調(diào)節(jié)能力指標(biāo)及評(píng)估精度指標(biāo)
用進(jìn)行功率調(diào)節(jié)時(shí)段所能調(diào)控的電量Wcontrol作為表征設(shè)備可調(diào)能力指標(biāo),用電采暖設(shè)備功率P及響應(yīng)時(shí)間△t根據(jù)能量公式計(jì)算,表示公式為:
用其絕對(duì)誤差最大值max|△|、平均絕對(duì)誤差MAE、相對(duì)百分誤差絕對(duì)值的平均值MAPE作為判斷評(píng)估精度的指標(biāo),表示公式為:
式中,m為樣本量,為預(yù)測(cè)值,x為真實(shí)值;
②確定模型輸入、輸出參量
基于單個(gè)電采暖設(shè)備的一階ETP模型確定模型輸入?yún)⒘繛椋篕時(shí)刻當(dāng)前室內(nèi)溫度Tik、下一刻室內(nèi)溫度Tik+1、K時(shí)刻后τ'時(shí)間內(nèi)的室外平均溫度電采暖設(shè)備的啟停狀態(tài)s、電采暖設(shè)備功率P;模型輸出參量為:電采暖設(shè)備響應(yīng)時(shí)間△t;
③對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練
RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需確定均方誤差目標(biāo)(Mean Squared Error Goal)及徑向基函數(shù)擴(kuò)展速度(SPREAD),將采集的原始數(shù)據(jù)分為升溫過(guò)程及降溫過(guò)程兩部分;升溫過(guò)程又劃分為訓(xùn)練樣本A1組數(shù)據(jù),測(cè)試樣本B1組數(shù)據(jù);降溫過(guò)程劃分為訓(xùn)練樣本A2組數(shù)據(jù),測(cè)試樣本B2組數(shù)據(jù);利用所確定的訓(xùn)練樣本A1、A2組數(shù)據(jù)對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練;
④將測(cè)試樣本B1、B2組數(shù)據(jù)分別導(dǎo)入經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),預(yù)測(cè)響應(yīng)時(shí)間△t,根據(jù)公式(4)評(píng)估調(diào)節(jié)能力,根據(jù)公式(5)、(6)和(7)判斷評(píng)估精度;
5)輸出評(píng)估結(jié)果。
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- 同類(lèi)專(zhuān)利
- 專(zhuān)利分類(lèi)
G06Q 專(zhuān)門(mén)適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預(yù)測(cè)目的的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)或方法;其他類(lèi)目不包含的專(zhuān)門(mén)適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預(yù)測(cè)目的的處理系統(tǒng)或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .預(yù)定,例如用于門(mén)票、服務(wù)或事件的
G06Q10-04 .預(yù)測(cè)或優(yōu)化,例如線性規(guī)劃、“旅行商問(wèn)題”或“下料問(wèn)題”
G06Q10-06 .資源、工作流、人員或項(xiàng)目管理,例如組織、規(guī)劃、調(diào)度或分配時(shí)間、人員或機(jī)器資源;企業(yè)規(guī)劃;組織模型
G06Q10-08 .物流,例如倉(cāng)儲(chǔ)、裝貨、配送或運(yùn)輸;存貨或庫(kù)存管理,例如訂貨、采購(gòu)或平衡訂單
G06Q10-10 .辦公自動(dòng)化,例如電子郵件或群件的計(jì)算機(jī)輔助管理
- 一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)流量測(cè)量方法
- 基于k均值的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的電機(jī)故障診斷方法
- 一種配有RBF網(wǎng)絡(luò)的AGC系統(tǒng)支持的厚度測(cè)量裝置
- RBF?AR模型的新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及參數(shù)辨識(shí)方法
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- 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械手運(yùn)動(dòng)學(xué)逆解方法
- 基于PCA-GA-RBF的換熱器污垢生長(zhǎng)預(yù)測(cè)方法
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- 脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)換方法及相關(guān)轉(zhuǎn)換芯片
- 圖像處理方法、裝置、可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)設(shè)備
- 一種適應(yīng)目標(biāo)數(shù)據(jù)集的網(wǎng)絡(luò)模型微調(diào)方法、系統(tǒng)、終端和存儲(chǔ)介質(zhì)
- 用于重構(gòu)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理器及其操作方法、電氣設(shè)備
- 一種圖像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化方法及裝置





