【摘 要】
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本文以某办公大楼的地下水源热泵系统为研究对象,在夏季对该系统的运行功率及其他运行数据进行监控和数据统计,将此数据作为能耗预测的样本数据.针对传统预测模型无法兼顾负
【机 构】
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华中科技大学能源与动力工程学院,湖北武汉,430074
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本文以某办公大楼的地下水源热泵系统为研究对象,在夏季对该系统的运行功率及其他运行数据进行监控和数据统计,将此数据作为能耗预测的样本数据.针对传统预测模型无法兼顾负荷数据的时序和非线性的问题,提出了基于长短期记忆神经网络(LSTM)能耗预测模型,并与神经网络模型进行预测性能的比较.结果表明,LSTM模型预测值的两个误差评价指标,即均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MSE)分别为13.6292和6.3105;神经网络模型的RMSE和MSE分别为34.1411和21.6430;因此LSTM模型的预测性能优于神经网络.
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