【摘 要】
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随着我国城市建设的推进,公共楼宇的用电能耗增长迅速。为加强能耗管理、降低能耗水平,对公共楼宇空调系统日前用电负荷进行预测是工作的基础。针对当前公共楼宇空调系统日前
【机 构】
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国网江苏省电力公司,河海大学能源与电气学院,江苏省配用电与能效工程技术研究中心,南京河海科技有限公司
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随着我国城市建设的推进,公共楼宇的用电能耗增长迅速。为加强能耗管理、降低能耗水平,对公共楼宇空调系统日前用电负荷进行预测是工作的基础。针对当前公共楼宇空调系统日前负荷预测累积误差大的现象,提出对日前24 h单独建立负荷预测模型的并行预测策略。然后融合主成分分析和模糊C均值聚类对数据进行预处理,形成合适规模及变量维度的训练数据,将其作为支持向量机预测模型的输入,并通过粒子群算法对SVM的模型参数进行自适应寻优。以实际公共楼宇空调负荷历史数据为基础,对比分析所提出的算法与串行预测策略及传统交叉验证试凑参数的S
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