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申请/专利权人：浙江工业大学
摘要：本发明属于空调负荷预测技术领域，本发明公开了一种基于建筑负荷预测与匹配的家庭空调负荷预测方法，该方法使用TRNSYS建立建筑负荷计算模型，结合气象参数与建筑模型，计算建筑负荷；结合家庭空调负荷，建立建筑负荷匹配家庭空调负荷的空调负荷匹配函数；将气象参数作为输入，建筑负荷作为输出，建立建筑负荷反向传播神经网络预测模型，将反向传播神经网络负荷预测模型计算的建筑负荷通过空调负荷匹配函数匹配家庭空调负荷，实现家用空调的负荷预测。本发明适用于家庭用电行为分析，作为家庭用电智能管理策略的基础，具有较好的应用前景。
主权项：1.一种基于建筑负荷预测与匹配的家庭空调负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取气象参数、建筑围护结构参数和空调负荷相关参数；S2：利用TRNSYS构建用于计算建筑负荷的建筑负荷计算模型；S3：构建用于匹配家庭空调负荷的空调负荷匹配函数，所述空调负荷匹配函数自变量为建筑负荷，因变量为家庭空调负荷的单值分段函数；S4：构建用于建筑负荷预测的神经网络，所述神经网络为用于建筑负荷预测的反向传播神经网络，网络由一层输入层，三层隐藏层，一层输出层组成，各层之间全连接；S5：对步骤S4构建的神经网络进行训练调节，输入层各节点对应历史气象参数各参数值，输出层节点对应建筑负荷通过TRNSYS建筑负荷计算模型计算得出，网络训练调节好后，输入层各节点对应未来气象参数各参数值，输出层节点输出建筑负荷预测值，将建筑负荷预测值作为空调负荷匹配函数的输入，得到空调负荷预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学 一种基于建筑负荷预测与匹配的家庭空调负荷预测方法
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