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申请/专利权人：北京建筑大学

摘要：本发明公开一种商业综合体建筑电源系统优化配置方法、装置、介质及产品，涉及商业综合体建筑领域。该方法首先定义不同热工区域的热工系数，以不同热工区域内已建成的商业综合体建筑的热工系数、建筑高度和功能业态面积为输入量，单位面积下的负荷配置数据为输出量，构建数据集，然后采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值阈值，利用数据集训练赋值后的BP神经网络，获得负荷容量预测模型，最后使用训练后的BP神经网络预测未来新建商业综合体建筑的负荷配置数据，并基于负荷容量预测模型和基于随机分布时滞的改进粒子群算法确定已建成的商业综合体建筑的最优负荷配置数据。本发明能够准确预测并优化商业综合体建筑的用电负荷和变压器容量。

主权项：1.一种商业综合体建筑电源系统优化配置方法，其特征在于，包括：以夏热冬冷地区内商业综合体建筑的变压器容量均值为基准值，定义夏热冬冷地区的热工系数的值为1，并将夏热冬冷地区以外的每个热工区域内商业综合体建筑的变压器容量均值与基准值的比值确定为夏热冬冷地区以外的每一个热工区域的热工系数的值；以不同热工区域内已建成的商业综合体建筑的热工系数、建筑高度和功能业态面积为输入量，单位面积下的负荷配置数据为输出量，构建数据集；所述负荷配置数据包括动力负荷、空调负荷、照明负荷、无功损耗和变压器容量；采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值阈值，获得最优初始权值阈值，并赋值给BP神经网络；利用所述数据集训练赋值后的BP神经网络，获得负荷容量预测模型；将未来新建商业综合体建筑的热工系数、建筑高度和功能业态面积输入所述负荷容量预测模型，预测未来新建商业综合体建筑的负荷配置数据；根据已建成的商业综合体建筑的热工系数、建筑高度和功能业态面积，并将所述负荷容量预测模型作为基于随机分布时滞的改进粒子群算法的目标函数，确定已建成的商业综合体建筑的最优负荷配置数据；所述基于随机分布时滞的改进粒子群算法在速度更新模型中引入随机分布时滞；所述基于随机分布时滞的改进粒子群算法的速度更新模型为： ；其中，、分别表示第i个粒子在k+1次迭代、k次迭代的速度；w表示惯性因子；表示认知加速系数，表示社会加速系数，和表示分布时滞项的第一加速度系数和第二加速度系数，=且=；、、和为均匀分布在[0,1]内的随机数；表示延迟迭代数；表示第i个粒子在k次迭代的最优位置，表示第i个粒子在k-次迭代的最优位置；表示在k次迭代全局最优的粒子所在位置，表示在k-次迭代全局最优的粒子所在位置；表示第i个粒子在k次迭代的当前位置；和分别表示按照进化状态ξ的个体分布时延项和全局分布时延项的强度因子；表示一个n维向量，n维向量中的每个元素是从0或1中随机选择的；N表示分布时延的上界；所述基于随机分布时滞的改进粒子群算法的位置更新模型为： ；其中，表示第i个粒子在k+1次迭代的当前位置；所述基于随机分布时滞的改进粒子群算法的惯性权重更新模型为： ；其中，和分别表示惯性权重的最大值和最小值；iter表示当前迭代次数，maxiter表示最大迭代次数；所述基于随机分布时滞的改进粒子群算法的加速度系数更新模型为： ； ；其中，表示认知加速系数的最终值，表示第i个粒子的认知加速系数的初值，表示社会加速系数的最终值，表示第i个粒子的社会加速系数的初值；所述速度更新模型中和的确定方法为：依据公式计算粒子之间的距离；其中，表示第i个粒子与其他粒子之间的平均距离，s表示粒子种群大小，D表示粒子的尺寸，表示第j个粒子在k次迭代的当前位置；根据粒子之间的距离，利用公式计算进化因子；其中，表示进化因子，代表目前位置与全局最佳粒子之间的距离，和分别表示粒子种群中粒子之间的距离的最小值和最大值；当进化因子的值小于0.5时，和均取值为0；当进化因子的值大于或等于0.5时，和均取值为0.01；当k时，速度更新模型为；当≥k时，取值为0，速度更新模型为；所述基于随机分布时滞的改进粒子群算法的工作流程，具体包括：初始化粒子种群的大小、粒子的初始位置和粒子的初始速度；计算每个粒子的适应度；根据适应度更新每个粒子的最优位置和全局最优的粒子所在位置；计算粒子之间的距离；根据粒子之间的距离，计算进化因子；根据进化因子，确定按照进化状态ξ的分布时延项的强度因子；更新惯性权重；更新认知加速系数和社会加速系数；根据所述强度因子、更新的惯性权重、更新的认知加速系数和更新的社会加速系数，更新随机发生的分布式延迟信息；根据更新的随机发生的分布式延迟信息，依据速度更新模型和位置更新模型，更新粒子的速度和位置；令迭代次数的值增加1；若值增加后的迭代次数小于最大迭代次数，则执行计算每个粒子的适应度的步骤；若值增加后的迭代次数等于最大迭代次数，则结束，并将更新的全局最优的粒子所在位置作为粒子的最优位置。

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