基于小波变换的神经网络空调负荷预测研究

基于小波变换的思想建立了递归BP网络模型来预测空调负荷,改进了网络权值、阈值的修改算法,引入了折扣系数法以提高近期预测精度,结合一实例进行了空调逐时冷负荷预测,结果表明该方法预测精度高,适用于空调负荷预测。

太阳逐时总辐射混沌优化神经网络预测模型研究

根据影响太阳逐时总辐射的气象、地理等方面因素的分析以及对太阳逐时总辐射历史数据的相关性分析,确定了建立太阳逐时总辐射的神经网络预测模型输入因素项。根据全年最大可照时数统一了太阳逐时总辐射各天的历史数据,并对宝山气象站的太阳逐时总辐射建立了混沌优化神经网络预测模型(CONN),编制了计算机程序。模型输出反映了太阳逐时总辐射的变化规律,预测结果也足够准确。

小波分析在太阳辐射神经网络预测中的应用研究

通过小波变换将太阳辐射数据序列分解到不同的时频域上 ,并对每一频域分量建立一个递归BP网络模型 ;然后用网络模型对各频域分量进行预测 ,将各预测结果进行代数叠加 ,从而得到太阳辐射的预测结果。为体现近期预测结果在精度上的相对重要性 ,在递归BP网络的权阈值修改算法中 ,引入了折扣系数法。最后 ,通过对上海太阳日总辐射的预测实例表明 ,该方法在预测太阳辐射时是可行的。

基于神经网络的空调负荷混沌优化预测

从空调负荷预测的目的出发,详细介绍了一种基于神经网络的混沌优化方法,对误差函数及搜索方法作了适当的改进,建立了一个混沌神经网络模型。并用此改进的模型对一实例进行了空调负荷预测,结果表明该方法简便、足够准确可靠。

顶棚辐射桌面送风舒适性数值模拟研究

以人体周围的环境温度、风速和PMV值为指标,对顶棚辐射条件下的桌面送风热舒适性进行了数值模拟研究。以某一会议室为例,通过模拟确定了满足人体舒适性的桌面送风温度与速度参数。结果表明,顶棚辐射桌面送风时,在合理的送风参数下均能满足人体舒适性要求。

应用级联神经网络预测供热锅炉次日小时热负荷的初步研究

通过对供热锅炉房热负荷的分析,建立了基于两个BP网络的级联神经网络(CNN)。相关性分析表明,可将时间序列负荷数据作纵横向分离,横向相关系列负荷可作为CNN前一BP子网络的输入数据,纵向相关系列负荷可作为CNN后一BP子网络的输入数据。前一BP子网络用于小时负荷的初始预测,其预测结果加入后一BP子网络的输入系列,实现对负荷的精确预测。按照此模型,建立了某一印染厂锅炉房次日小时蒸汽负荷的CNN预测模型。程序运行结果表明该模型在预测时足够准确可靠。

地板送风空调房间数学建模及仿真

结合室内热力分层特性,将地板送风空调房间模型分为2个方面来建立:其一,以能量守恒原理为基础,建立了地板送风空调的黑箱模型,并利用阶跃响应实验确定了房间传递函数的各项参数;其二,在黑箱模型基础上考虑温度分层特性,结合房间的温度经验关系式,建立具有分层特性的地板送风空调房间数学模型。通过MATLAB Simulink进行控制建模及仿真,并利用仿真模型对实验的2种负荷工况进行仿真计算。仿真结果与实验结果吻合较好。

基于纺织空调风系统运行能耗的优化分析

针对纺织空调风系统,从运行能耗最优化角度出发,建立主要耗能设备的能耗优化模型。结合实际某细纱车间冷负荷数据、室外气候条件及耗能设备配置,运用MATLAB软件进行优化求解。旨在获得某一工况条件下风系统最小运行能耗及相应的风量、水量参数,为节能提供指导作用。

变风量地板送风热力分层的数值模拟研究

针对变风量地板送风系统,建立了室内空气热力分层的数值模型。用Airpak对一办公室变风量地板送风系统进行了实例模拟,分析讨论了地板送风口的送风量、风口数目以及风口出风角度等参数对室内空气热力分层的影响。结果表明,适当的送风量与送风形式能达到较好的热力分层及换气效率。

基于正压通风的外窗冷风渗透节能分析

提出一种利用正压通风技术减少外窗冷风渗透能耗的分析方法。以外窗的冷风渗透能耗为评价指标,分析采用正压通风时对外窗冷风渗透量的作用,初步探讨正压通风技术在外窗冷风渗透节能中的应用。以上海某建筑为例,计算正压通风所需的风机额外运行能耗,结合所节约的冷风渗透能耗,分析正压通风所带来的净能耗。研究结果表明采用适当的正压通风可有效降低外窗冷风渗透能耗。

地板送风旋流风口数值模型的比较

地板送风系统的送风口设置使人体处于风口射流区,因此对送风口的特性描述在很大程度上影响模拟的准确性。本文采用3种数值模型对旋流风口进行模拟,并就送风口附近的风速分布及轴心速度衰减等与试验数据进行对比,以确定模拟旋流风口的最优数值模型。结果表明,与采用真实的旋流风口模型相比,分别定义3个分速度入口边界条件的方法可以准确模拟旋流风口的室内流场,且网格数量大幅减少。

基于Simulink环境下变风量地板送风系统控制模拟

对变风量地板送风系统的控制仿真作了初步讨论,着重对地板送风系统的控制模型进行了论述,提出了对传统混合通风系统控制模型进行修正的控制仿真方法,进而建立了可初步描述地板送风系统温度分层情况的控制模型。

锅炉与锅炉房设备课程思政嵌入式教学

《锅炉与锅炉房设备》作为建筑环境与能源应用的专业课之一,与能耗、环保节能、运行安全紧密相连,具有重要的理论和实际意义.在教学改革过程中贯彻课程思政,更好地为国家和社会培养德智体美劳全面发展的复合型人才.

多媒体技术在锅炉课程教学改革中的应用

在《锅炉及锅炉房设备》课程的教学实践中,探讨运用多媒体技术的教学方法,以适应课程的教学改革以及课时数的缩减。通过实践表明,将多媒体技术与传统教学方法有机结合,能够取得最优化的教学效果。

基于RBPN网络的日段室外逐时干球温度预测研究

通过改进递归神经网络,以气象站记录的室外干球温度日4值历史数据及部分影响因素为样本,结合室外干球温度日段部分的特性,建立了室外干球温度日段逐时预测模型。预测结果表明所建立的RBPN模型合理可靠。

楼宇冷热电联供系统成本分摊方法研究

多产品系统的成本分摊问题,是运用热经济学方法分析能量系统的关键环节之一。这里分析了现有的热电联供系统成本分摊的主要方法,指出了各种方法的实质,提出一种成本分摊的新方法———“价格系数法”。分别运用3种方法分摊了楼宇冷热电联供(BCHP)系统热电之间的成本,并进一步计算制冷部分的成本。实际BCHP系统的分析表明,“价格系数法”将联供带来的好处合理分配给冷电热三部分,有效解决了三联供系统的成本分摊问题。

室外干球温度(日段部分)逐时预测研究

在许多领域的计算与应用中,常需借助室外干球温度的逐时资料。以可照时数为依据,可把室外干球温度划分为两大部分,分别为室外干球温度日段与夜段部分。本文通过改进递归神经网络,以气象站记录的室外干球温度日4值历史数据以及它的影响因素为基础,再结合室外干球温度日段部分的特性,建立了室外干球温度日段逐时预测模型。预测结果显示所建立的模型是合理可靠的。

建筑节能新技术双语教学模式探索与实践

文章分析了建筑节能的形势和现行专业英语教学模式的利弊,通过对建筑节能新技术双语教学的探索和实践,确定了培养学生在学习国际前沿技术和成果的同时,直接用英语获取新知识能力的目标,并形成了一种新型的教学模式。

楼宇冷热电联供系统的产品成本分摊

处理多产品系统的成本分摊问题,是运用热经济学方法分析能量系统的关键环节之一。本文较详细的分析了现有的热电联供系统成本分摊方法,并分别运用作功能力法以及在作功能力法基础上得出的"等效折算法"分摊了楼宇冷热电联供(BCHP)系统热电之间的成本,并在此基础上进一步计算制冷部分的成本。通过将联供带来的好处合理分配给冷热电三部分,有效解决了三联供系统的成本分摊问题,并对一实际的BCHP系统进行了分析,给出了结论。

太阳散射辐射逐日预测模型研究

针对于传统的确定性太阳辐射模型不能反映气象变化的弊端,提出了基于回归BP神经网络和小波分析理论的太阳散射辐射逐日预测模型。神经网络具有非线性函数逼近及自组织自学习的能力,基于小波分析在信号处理方面的时频域多分辨特性,本文利用小波变换将太阳散射辐射数据序列进行时频域分解后作为神经网络预测模型的输入样本,实例表明该方法与传统模型相比预测精度高,具有可行性。