一种GA-ACO-BP模型的热网泄漏故障诊断研究

【目的】研究目前传统BP(back propagation)模型对热网泄漏故障诊断过程中存在故障识别率低、收敛速度慢以及易陷入局部极值等问题。【方法】提出了一种基于遗传蚁群(genetic algorithm-ant colony optimization,GA-ACO)算法优化的BP模型。利用GA算法的交叉变异算子改进了信息素初始值,通过ACO算法提高了模型的迭代速度以及最优解的寻找,优化了BP模型的初始权值和阈值,并通过系统仿真软件将此模型应用到热网泄漏故障诊断中。【结果】结果表明:相比于传统BP模型和GA-BP模型,GA-ACO-BP模型具有更快的收敛速度,预测值更加接近期望值且误差更小,有效提高了热网泄漏故障的预测精度,能够实现对泄漏故障快速、准确的诊断和定位。

寒冷地区近零能耗建筑参数优化研究

针对寒冷地区近零能耗建筑的围护结构在夏季会增加室内制冷能耗的问题,提出在夏季和过渡季采用空调与自然通风系统相结合的节能方法,运用EnergyPlus软件模拟研究窗墙面积比、外窗太阳得热因数、窗户传热系数、外墙传热系数、外遮阳悬挑梁长度等5个参数对建筑能耗的影响,通过正交试验确定最优因素水平组合.研究结果显示,优化建筑与既有建筑相比,全年供暖制冷综合能耗可节约43.7%.