基于多元非线性回归法的商场空调负荷预测

提出了一种基于多元非线性回归的商场空调负荷预测快速建模方法,采用实际用能系数描述不同时刻商场空调的负荷特性,建立了空调负荷预测模型,在提高预测建模速度的同时很大程度上避免了由于训练样本不完备而导致的预测精度波动。利用广州某商场空调负荷的实测数据进行了仿真实验,得到空调负荷与其影响因素之间的多元非线性拟合方程。揭示各种因素对空调负荷的影响规律,仿真结果验证了该方法的有效性和可行性。

基于关联规则算法的冷水机组运行性能优化

提出了一种优化冷水机组运行性能的关联规则数据挖掘方法。以广州某商场不同额定功率的冷水机组为研究对象,利用冷水机组历史运行数据,通过Apriori频繁项集算法分析了各种运行工况下的单台冷水机组最佳运行能效与各运行参数之间的关联规则,以指导冷水机组的节能优化运行。仿真结果表明:利用该运行参数优化方法,2台不同额定功率的冷水机组能耗与原运行方式相比,分别在夏季和冬季降低了5.53%和11.80%,节能效果显著,验证了算法的有效性。其关联规则具有代表性和实用性,能够挖掘冷水机组的节能潜力。该方法适用于已积累大量运行数据的冷水机组,为冷水机组的节能优化运行提供参考。

冰箱新型节能技术发展现状

调研了冰箱最新节能技术发展现状,包括微通道换热器技术、相变材料蓄能、耦合双循环制冷系统和纳米制冷剂。相关研究的数值模拟或实验测试结果证明,以上新型技术对于冰箱能效有显著提升,具有较好的推广使用潜力。

基于混沌支持向量回归机的短期空调负荷预测

提出了1种基于混沌分析和支持向量回归机的短期空调负荷预测建模方法。通过研究实际空调负荷序列的混沌特性,确定其混沌特征参数并选取支持向量回归机进行预测。支持向量机建模过程使用粒子群算法进行参数寻优。仿真结果表明,空调负荷序列具有一定的混沌特性,使用混沌支持向量机方法的预测精度比单一支持向量机法预测结果 EEP指标降低了31.4%,预测精度有了明显提升。