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申请/专利权人：天津大学

摘要：本发明公开了一种基于负荷预测的冰蓄冷空调优化调度方法，包括以下步骤：采用相关性系数方法，选取负荷预测特征变量；使用温度温差分级确定历史相似日，将训练日数据输入神经网络，根据历史相似日数据修正网络，建立负荷预测模型，并于日前对建筑逐时负荷进行预测；根据实测数据，对双工况制冷机建立线性模型，对水泵与冷却塔建立支持向量机回归模型；固定运行参数，使用对蓄冰槽逐时释冷量与冷机制冷量进行优化；根据制冷量、逐时负荷、天气条件，对双工况冷机乙二醇出水温度、冷水循环泵频率、冷却塔频率进行优化。本发明可预测当日逐时负荷，在保证负荷需求的前提下，降低冰蓄冷空调系统运行能耗、减少用电费用。

主权项：1.一种基于负荷预测的冰蓄冷空调优化调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：结合预测日特性，采用相关性分析，确定负荷预测模型输入特征，包括历史日负荷、气象参数、建筑内部参数；步骤2：选用温度温差分级，根据预测日与历史日特性，将数据集划分为历史相似日与训练日，使用训练日数据作为训练集对神经网络进行训练，根据历史相似日数据修正神经网络模型，将训练完备的预测模型用于负荷预测，得出负荷预测值Qpre，t；步骤3：采集双工况冷机制冷量QL、电功率P、乙二醇出水温度Tchw、冷却水进水温度Tcow，建立双工况冷机cop模型；采集冷水循环泵流量Mchw、频率nchw数据，建立冷水循环泵频率-流量支持向量机回归SVR模型；采集冷却塔进水温度Tin、出水温度Tout、室外干球温度Tg、相对湿度RH、室外风速V、冷却塔风机频率ntower，建立ntower关于Tin、Tout、Tg、RH、V的冷却塔SVR模型；步骤4：获取步骤2中负荷预测值Qpre，t、逐时电价λt，固定冷机乙二醇出水温度Tchw、冷却水进水温度Tcow，采用粒子群优化算法计算逐时蓄冰槽释冷量Qice，t与双工况冷机制冷量Qchiller，t，在满足约束条件下，使一日内总用电费用最小；步骤5：由步骤4获取逐时释冷量Qice，t与制冷量Qchiller，t，结合步骤2逐时负荷预测值Qpre，t，引入步骤3所建立双工况冷机cop模型、冷水循环泵SVR模型、冷却塔SVR模型，并采用粒子群算法优化，获得逐时最优的乙二醇出水温度Tchw、冷却水进水温度Tcow、冷水循环泵频率nchw、冷却塔风机频率ntower，使各小时用电费用最小，完成对空调系统各主要设备控制。

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权利要求：

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