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| 1 | 基于神经网络的区域供热系统短期负荷预测显示文摘准确的热负荷预测是实现区域供热系统精细控制和节能减碳的关键。以国内北方某城市区域供热系统为研究对象,分别采用BP神经网络(BPNN)、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化BP神经网络(GA-BPNN)和自回归移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,ARIMA)组合BP神经网络(ARIMA-BPNN)方法对其热负荷进行预测,并对比了各预测方法的准确性和适用性。结果表明,GA-BPNN预测误差最小,ARIMA-BPNN次之,但后者预测所需数据更少。此外,验证了在减少样本数目以及影响因素的种类的情况下,GA-BPNN预测方法的平均相对误差均在5%以内,表明GA-BPNN预测方法适用于样本减少的情况。 | 韩子俊 陈世新 申娜 田永红 任效效 冯朴 王进仕 | 2023 | 区域供热2023，，1： | 1 |
| 2 | 基于ANFIS的太阳能-空气源热泵供暖系统温度控制研究显示文摘针对太阳能-空气源热泵供暖系统运行环境复杂多变,模糊控制器的设计高度依赖人工经验的问题,提出一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)改进的模糊控制方法。该方法利用ANFIS在复杂系统建模中的优势,结合供暖系统温度响应特性和实际运行数据,建立联合供暖系统变工况ANFIS模型,生成与系统性能适配的模糊规则库并传递给模糊控制器执行。Matlab/Simulink仿真对比试验表明,与单一的模糊控制相比,该方法的控制精度提高了17.65%,调节时间缩短了36.4%,具有更高的控制精度和响应速度。 | 谭心 吴林锋 虞启辉 刘泽江 王亚辉 孙国鑫 | 2024 | 太阳能学报2024，45，2： | 0 |
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