基于经验模态分解的冷水机组能耗预测模型

发布时间：2021-03-07 23:58

　　针对实际工程中采集的磁悬浮冷水机组的功率时间序列多为非线性、非平稳信号的问题,提出基于经验模态分解的机器学习能耗预测模型,此模型从信号本身尺度特征出发对信号进行分解,具有良好的局部适应性。将基于经验模态分解的机器学习模型预测结果与原始机器学习模型的预测结果进行比较,结果表明,采用经验模态分解的磁悬浮冷水机组能耗预测模型能够提高预测精度。 

【文章来源】：制冷与空调. 2020,20(10)

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

冷水机组功耗原始数据

对功耗时间样本序列进行经验模态分解后得到24个时间序列分量imf1～imf2 4和一个残差r24(t）。EMD对原始信号从不断抽出高频信号分量，直至残余分量rn(t）为单调函数分解停止，图2所示为部分分量imf和残余分量r。1.2 反向传播神经网络（BPNN)

笔者采用的冷水机组能耗数据来自南京某酒店项目运行数据，该建筑空调系统的冷热源设备是水冷式磁悬浮冷水机组，选取该系统12 d的运行数据，每隔30 s采样一次，共34 491个样本。磁悬浮冷水机组系统如图3所示，传感器布置在机组内部，主要有压力传感器、温度传感器、电压变送器、电流变送器。2.2 数据预处理

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于特征选择和改进SVM算法的卷烟感官质量预测[J]. 徐慧,张华成.  桂林电子科技大学学报. 2018(04)
[2]基于机器学习的冷水机组能耗模型辨识方法研究[J]. 魏峥,王碧玲.  建筑科学. 2018(06)
[3]基于EMD-BPNN的水电机组空蚀故障诊断[J]. 杜义,周建中,单亚辉,李帅轩,许颜贺,姜伟.  水电能源科学. 2018(03)
[4]绿色建筑节能减排创新实践——以环境国际公约履约大楼为例[J]. 路斌,赵世萍.  环境保护. 2017(23)
[5]基于数学模型的冷水机组节能量计算方法研究[J]. 王碧玲,邹瑜,宋业辉,曹勇,王虹,魏峥.  建筑科学. 2013(04)
[6]Practical implementation of Hilbert-Huang Transform algorithm[J]. Huang Daji, Zhao Jinping, Su Jilan Laboratory of the Ocean Dynamic Processes and Satellite Oceanography, Second Institute of Oceanography, State Oceanic Administration, Hangzhou 310012, China.  Acta Oceanologica Sinica. 2003(01)

博士论文
[1]EMD算法研究及其在信号去噪中的应用[D]. 王婷.哈尔滨工程大学 2010
[2]基于EMD和支持向量机的旋转机械故障诊断方法研究[D]. 杨宇.湖南大学 2005

硕士论文
[1]某地下商场中央空调系统方案对比及节能运行分析[D]. 王小燕.华中科技大学 2016
[2]BP神经网络算法改进及应用研究[D]. 黄丽.重庆师范大学 2008



本文编号：3070037