基于BIM模型及BP神經(jīng)網(wǎng)絡的空調負荷預測.pdf

1、隨著城市化進程不斷地加快，建筑能耗呈現(xiàn)出不斷增長的趨勢。據(jù)有關資料統(tǒng)計，空調能耗占建筑總能耗的近50％。在我國一些大城市的高峰用電期間，空調用電量占了總用電量的30％以上。我國絕大多數(shù)城市的電力系統(tǒng)有著較大的峰谷電差，空調系統(tǒng)的使用加劇了峰谷電差?？照{系統(tǒng)的運行已經(jīng)成為了電網(wǎng)峰谷差的最主要的原因之一，這使得蓄能空調顯示出了其強大的生命力，這是由于它特有的削峰填谷能力。
　　設計日的負荷分布是蓄能空調系統(tǒng)的設計依據(jù)。準確地預測設計日

2、的負荷分布是實現(xiàn)蓄能空調經(jīng)濟運行的保證。常見的建筑能耗模擬軟件計算空調負荷時采用的氣象條件是典型氣象年的氣象參數(shù)，不能模擬未知氣象條件的空調負荷。而人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)進行未知氣象條件的空調負荷預測時，只需要獲得足夠準確的歷史數(shù)據(jù)，就可以方便地建立網(wǎng)絡模型進行空調負荷預測。神經(jīng)網(wǎng)絡具有很好的移植性，同一個網(wǎng)絡可以應用在不同的建筑當中。
　　準確地計算出負荷值是神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練的基礎?；贐IM模型的空調負荷模擬方法具有不需要人為建模以