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利用人工神经网络算法的建筑冷源运行负荷预测方法
申请人信息
- 申请人:广州豪特节能环保科技股份有限公司
- 申请人地址:510000 广东省广州市番禺区南村镇万博二路79号909房
- 发明人: 广州豪特节能环保科技股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 利用人工神经网络算法的建筑冷源运行负荷预测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410099687.2 |
| 申请日 | 2024/1/24 |
| 公告号 | CN117744747A |
| 公开日 | 2024/3/22 |
| IPC主分类号 | G06N3/084 |
| 权利人 | 广州豪特节能环保科技股份有限公司 |
| 发明人 | 李凌云; 陈振明; 李凌志; 陈穗菁; 汤潮炼 |
| 地址 | 广东省广州市番禺区南村镇万博二路79号909房 |
摘要文本
来自马-克-数-据-官网 本发明公开了利用人工神经网络算法的建筑冷源运行负荷预测方法，涉及建筑能源管理技术领域，具体步骤包括：建立建筑各冷源设备反向传播网络模型，预测建筑冷源运行负荷；建立建筑各冷源设备参数模糊模型，预测建筑冷源运行负荷；建立建筑冷源人工神经网络融合模型，并预测建筑冷源运行负荷。本发明对建筑冷源设备分别建立反向传播网络模型，采用了三层神经网络；另一方面，本发明对建筑冷源设备分别建立参数模糊模型；最后，根据两种模型的适用条件，通过聚类算法进行选择，使用最佳预测效果的模型得到建筑冷源运行负荷。解决了现有技术中建筑冷源运行负荷计算复杂、计算结果不准确的技术问题。
专利主权项内容
1.利用人工神经网络算法的建筑冷源运行负荷预测方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤S1：建立建筑各冷源设备反向传播网络模型；步骤S2：通过建筑各冷源设备反向传播网络模型预测建筑冷源运行负荷；步骤S3：建立建筑各冷源设备参数模糊模型；步骤S4：通过建筑各冷源设备参数模糊模型预测建筑冷源运行负荷；步骤S5：建立建筑冷源人工神经网络融合模型，并根据聚类算法选择具有最佳预测效果的模型，进行建筑冷源运行负荷预测。