高校樓宇用電負荷優(yōu)化策略研究-畢業(yè)論文開題報告-免費閱讀
【正文】 若適應(yīng)度值滿足要求或?qū)?yōu)達到進化代數(shù)上限，則終止尋優(yōu)過程，并將得到的全局最優(yōu)解所對應(yīng)的粒子位置參數(shù)作為預(yù)測模型的參數(shù)值。步驟3：計算： 步驟4：判斷條件是否成立，若條件成立則終止迭代，否則，轉(zhuǎn)步驟2。模糊C均值聚類算法具有簡單高效的特點，常用于大規(guī)模數(shù)據(jù)挖掘，但傳統(tǒng)的模糊C均值算法通常需要事先人為制定分類數(shù)，人為干預(yù)程度較大，且通常情況下，最佳分類數(shù)是很難估計。通過算例仿真驗證了預(yù)測模型的可行性。文獻[4]探討了校園典型建筑科研樓、圖書館，教學(xué)樓，辦公樓，宿舍樓的能耗特點及節(jié)能潛力。隨著現(xiàn)代化進程加快，高峰電力負荷不斷攀升，為保證經(jīng)濟高速而持續(xù)的發(fā)展，加快智能電網(wǎng)建設(shè)，各國紛紛開始實施需求側(cè)管理，優(yōu)化用戶用電模式，提高用戶內(nèi)部用電設(shè)備的使用效率，降低用戶的電能消耗，達到節(jié)約化、清潔化、綠色化的目的，實現(xiàn)電能的高效利用。2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀目前，國內(nèi)外學(xué)者對建筑物能量管理進行了一系列研究，但對于復(fù)雜的高校多樓宇類型的負荷優(yōu)化策略缺少相關(guān)研究，其關(guān)注重點大多在于高校內(nèi)節(jié)能管理的加強、節(jié)能意識的宣傳等；或關(guān)于建筑物內(nèi)部的空調(diào)負荷優(yōu)化、照明負荷優(yōu)化、電梯負荷優(yōu)化、等具體負荷的單獨優(yōu)化策略，而缺少關(guān)于校園的整體負荷協(xié)調(diào)優(yōu)化策略研究。綜上所述，國內(nèi)外學(xué)者的研究主要關(guān)注于高校節(jié)能政策、管理方式，樓宇內(nèi)部空調(diào)系統(tǒng)逐時溫度設(shè)定的優(yōu)化及照明系統(tǒng)的光源開關(guān)控制策略，而較少考慮樓宇內(nèi)部各用電系統(tǒng)間的關(guān)聯(lián)性及交互影響，因此，應(yīng)立足于整個高校內(nèi)各公共樓宇用電系統(tǒng)角度，考慮各用電系統(tǒng)運行優(yōu)化的關(guān)聯(lián)性，對高校內(nèi)部各個子系統(tǒng)運行進行整體優(yōu)化研究，提升高校整體能效水平。高校各系統(tǒng)短期負荷預(yù)測首先對各系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)基于模糊C值聚類算法進行數(shù)據(jù)處理，找到數(shù)據(jù)間本質(zhì)的內(nèi)在聯(lián)系，在粒子群算法的基礎(chǔ)上，利用支持向量機進行樓宇各系統(tǒng)負荷預(yù)測；研究建立高校主要耗能系統(tǒng)，如中央空調(diào)、照明系統(tǒng)、熱水器系統(tǒng)及動力系統(tǒng)的模型，并建立基于粒子群優(yōu)化算法的調(diào)控制策略，以能效最優(yōu)為目標，環(huán)保性、經(jīng)濟性性為約束，進行高校各系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制，保證高校能效最優(yōu)。因此，當取最大值時的值為最佳分類數(shù)?；赑SO的SVM預(yù)測模型參數(shù)尋優(yōu)流程如圖41所示：圖41 基于粒子群算法的SVM參數(shù)尋優(yōu)首先，隨機生成需要優(yōu)化的兩個預(yù)測模型參數(shù)（C和）組合作為種群中各粒子的初始位置，并將各粒子初始位置設(shè)為其個體最優(yōu)解。2015.[26] [D].太原理工大學(xué)在建立支持向量機預(yù)測模型的過程中，需要確定預(yù)測模型的兩個參數(shù)：高斯核函數(shù)參數(shù)及平衡參數(shù)，其選取的合理性影響到預(yù)測模型的性能。評價聚類結(jié)果的優(yōu)劣的基本思想，在幾何意義下，就是將數(shù)據(jù)進行分類，使得類間距離盡量遠，而類內(nèi)部數(shù)據(jù)點間距盡量近。分析并構(gòu)建了光伏式分布式能源系統(tǒng)的控制模型，以優(yōu)化用電系統(tǒng)用電費用為目標，提出了儲能系統(tǒng)與空調(diào)、照明、熱水器系統(tǒng)及電梯系統(tǒng)相配合的負荷優(yōu)化策略。文獻[7]計及了空調(diào)系統(tǒng)的運行狀態(tài)與新型可再生能源發(fā)電的出力情況，以最小化用戶用電費用為目標，采用改進的遺傳算法，對系統(tǒng)進行優(yōu)化控制。近年來，國家提高了對高等教育的重視，高校的數(shù)量不斷增加，且高校能耗占據(jù)社會總能耗比較大比例，高校單位面積的能耗是普通居民家庭的2~ 4 倍之間，其能耗主要由高校中教學(xué)樓、辦公樓、圖書館、宿舍、食堂五類樓宇內(nèi)用電設(shè)備的日常運行能耗構(gòu)成，能耗主要包括照明能耗、空調(diào)能耗、電梯能耗、實驗?zāi)芎摹崴芎牡?。在建筑的全壽命周期中，建筑材料的生產(chǎn)加工及建筑施工的能耗僅為其總能耗的20%左右，高校作為社會組成的一個重要社區(qū)，肩負著教育、科研和社會服務(wù)的重任，且占地面積大，人口密集，建筑類型多樣，是社會能耗中不可忽略的重要組成部分。文獻[5]通過分析構(gòu)
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