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    辦公建筑夏季空調(diào)負(fù)荷自適應(yīng)權(quán)重PSO預(yù)測模型研究

    2016-12-31 00:00:00李忠彥于軍琪陳旭
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2016年30期

    摘 要:為提高辦公建筑夏季空調(diào)負(fù)荷預(yù)測精度,提出了一種基于自適應(yīng)權(quán)重PSO算法的空調(diào)負(fù)荷預(yù)測方法,利用DEST軟件模擬西安某辦公建筑的逐時(shí)空調(diào)負(fù)荷,采用最小二乘算法建立空調(diào)負(fù)荷預(yù)測模型并進(jìn)行模型參數(shù)估計(jì),采用自適應(yīng)權(quán)重粒子群算法優(yōu)化參數(shù)。用該地區(qū)另一辦公建筑中某個房間的空調(diào)負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行模型驗(yàn)證,得到了比較理想的預(yù)測效果,為實(shí)現(xiàn)空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能運(yùn)行和優(yōu)化控制提供理論依據(jù)。

    關(guān)鍵詞:空調(diào)負(fù)荷;自適應(yīng)權(quán)重;DEST軟件;PSO算法;最小二乘

    1 模型影響因素分析

    空調(diào)負(fù)荷的影響因素有很多,可以分為內(nèi)部因素和外界因素,外界因素是指建筑外的一些氣象因素,如溫濕度、風(fēng)速風(fēng)向的變化、室外干球溫度、太陽輻射強(qiáng)度等等;內(nèi)部因素主要包括建筑內(nèi)溫濕度、機(jī)器和照明散熱量、人員情況等等[1-2]。選取的模型自變量為室外干球溫度和輻射強(qiáng)度。

    2 空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測模型優(yōu)化

    2.1 多元線性回歸模型的建立

    空調(diào)負(fù)荷預(yù)測中,假設(shè)空調(diào)負(fù)荷y隨著m組影響因素xi(i=1,2,3...n)的變化而變化,可得

    根據(jù)以上建模方法及空調(diào)負(fù)荷數(shù)據(jù),可以對多元線性回歸模型進(jìn)行回歸系數(shù)估計(jì)、顯著性檢驗(yàn)和殘差的自相關(guān)分析等,最終得出空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷的預(yù)測模型。

    2.2 模型參數(shù)估計(jì)

    從進(jìn)化計(jì)算的角度看,可以將J作為適應(yīng)度函數(shù),只不過此時(shí)J越小對應(yīng)適應(yīng)度越大。由于極小化式(6)是一個在線優(yōu)化問題,可以采用自適應(yīng)權(quán)重法的粒子群算法求式(6)的極小值及其對應(yīng)的模型參數(shù)。

    2.3 基于PSO算法的模型參數(shù)優(yōu)化

    為了平衡PSO算法的全局搜索能力和局部改良能力,可以采用非線性的動態(tài)慣性權(quán)重系數(shù)公式,使得慣性權(quán)重隨著微粒的目標(biāo)函數(shù)的值而自動改變,因此稱為自適應(yīng)權(quán)重,其表達(dá)是如下:

    式中wmax和wmin分別表示w的最大值和最小值,f用來表示粒子當(dāng)前的目標(biāo)函數(shù)值,favg表示當(dāng)前所有微粒的平均目標(biāo)值,fmin用來表示所有微粒的最小目標(biāo)值。當(dāng)每個微粒的目標(biāo)值趨于相同或者趨于局部最優(yōu)時(shí),將增加慣性權(quán)重,而各微粒的目標(biāo)值比較分散時(shí),將減小慣性權(quán)重,同時(shí)對于目標(biāo)函數(shù)值優(yōu)于平均目標(biāo)值的微粒,其對應(yīng)的慣性權(quán)重因子較小,從而保護(hù)了該微粒。

    3 工程實(shí)例分析

    選取夏季西安地區(qū)某辦公建筑來建立空調(diào)負(fù)荷預(yù)測模型,大樓共21層,層高3.5米,建筑面積為24225平方米,建筑為混凝土剪力墻結(jié)構(gòu),外墻為外保溫式的加氣混泥土砌塊;窗框材料采用斷橋鋁合金,玻璃采用普通白玻璃(玻璃和玻璃間層厚度為6mm)。空調(diào)工作時(shí)間為08:00~18:00,用于建模的空調(diào)負(fù)荷樣本由動態(tài)負(fù)荷計(jì)算軟件 DEST-C模擬計(jì)算獲得。確定自變量為空調(diào)負(fù)荷,因變量為實(shí)測空調(diào)瞬時(shí)負(fù)荷y,室外干球溫度x1,總輻射x2。由最小二乘算法回歸后的參數(shù)代入(4)式,我們就能得到空調(diào)負(fù)荷預(yù)測模型線性回歸方程式為:

    模型的預(yù)測效果是否良好,空調(diào)負(fù)荷曲線擬合是否精確,為了便于觀察,選取該地區(qū)另一辦公建筑中的某個房間一周的逐時(shí)空調(diào)負(fù)荷與模型預(yù)測負(fù)荷進(jìn)行擬合,則有圖1所示仿真出預(yù)測值和實(shí)際值的擬合效果。

    從圖2可以看出,采用自適應(yīng)權(quán)重PSO算法優(yōu)化過后模型的殘差很小,誤差相對于實(shí)際的運(yùn)行數(shù)據(jù)很好的控制在了8%以下,使得建筑空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測的精度得到了提高。

    4 結(jié)束語

    通過對模型參數(shù)的優(yōu)化,提高了空調(diào)負(fù)荷預(yù)測結(jié)果的可靠性。由此表明,該建模方法在空調(diào)負(fù)荷預(yù)測方面具有很高的預(yù)測精度和更好的泛化能力,具有較強(qiáng)的可行性和實(shí)用性。

    參考文獻(xiàn)

    [1]趙超,戴坤成,黃云云.灰色-支持向量機(jī)的空調(diào)負(fù)荷預(yù)測[J].計(jì)算機(jī)與應(yīng)用化學(xué),2014.

    [2]李玉云 ,王永驥.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在暖通空調(diào)領(lǐng)域的研究發(fā)展[J].暖通空調(diào),2001,31(1):38-41.

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