优化BP神经网络在某金矿用能预测中的应用

有色金属矿采选企业是大型用能单位。经过多年建设,部分金矿已经建立了自动化系统,实现了数据汇流和统一化管理,但普遍缺乏对数据的深度挖掘和分析,造成了“数据浪费”。因此,以BP神经网络为基础,开展矿山总体电能的预测分析,采用麻雀搜索算法优化BP神经网络训练过程的权值和阈值,提高模型的预测效果。最后通过评价指标的对比分析,验证了改进方法的有效性。

基于人工智能的智能建筑能源管理系统优化研究

本文针对当前智能建筑能源管理系统存在数据匮乏、预测不精确以及故障检测困难的问题,研究如何应用人工智能技术进行系统优化。通过对数据采集建模、用能预测决策、故障智能诊断等方面进行分析,提出了构建高密度传感网络、建立多源异构数据预测模型、开发设备健康评估与故障检测系统等技术路线。研究表明,这些方法的应用可以显著提升建筑能源监测、控制、预测和维护的智能化水平,大幅降低建筑能耗。本文为推动建筑能源管理智能化提供了框架性思路和技术路径。

综合能源系统下需求响应模式及关键问题探讨

在全球综合能源系统大力发展的背景下,需求响应技术因具有协同调度成本低、可参与全时段优化、灵活能源市场等优势正逐渐受到关注。提出了含基础能源层、传感控制层和智慧互联层的综合能源系统技术架构,分析了需求响应在综合能源系统下的新内涵及互动过程,并重点论述了区域级、园区级和用户级综合能源系统的需求响应模式及典型特点。最后,着眼于智慧互联层,从建模仿真、机制设计、示范工程等维度提出了综合需求响应发展过程中亟需解决的问题及思路。

典型文旅产业度假区的零碳路径分析研究

在碳达峰、碳中和背景下,上海国际旅游度假区作为我国典型的文旅产业代表,面临新的发展机遇和挑战。以南一片区开发作为打造度假区碳中和先行区建设的模板,探索建设零碳园区路径。基于对南一片区控制性规划的产业定位、土地功能规划的内容,对园区未来的用能需求以及碳排放进行预测,结合多种低碳发展路径,实现南一片区零碳园区的目标。为南一片区乃至整个上海国际旅游度假区实现零碳园区目标提供测算依据和理论支持,为我国文旅产业建立零碳园区提供路径支撑。