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人工智能在电力调度优化中的应用 被引量：1
1
作者 陈适铭 《互联网周刊》 2024年第8期32-34,共3页
随着电力系统的快速发展,电力调度面临日益复杂的挑战。人工智能技术的引入为电力调度优化提供了新的解决方案。本文概述了电力调度的背景和功能,探讨了人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用,包括专家系统、可视化技术和人工神经... 随着电力系统的快速发展,电力调度面临日益复杂的挑战。人工智能技术的引入为电力调度优化提供了新的解决方案。本文概述了电力调度的背景和功能,探讨了人工智能技术在电力调度自动化系统中的应用,包括专家系统、可视化技术和人工神经网络等。本文也分析了人工智能技术在电力系统优化中面临的挑战,并提出了相应的展望和建议。 展开更多
关键词 人工智能 电力调度优化 人工神经网络
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改进差分进化算法支持下中央空调能耗优化控制研究
2
作者 熊钧 郑占赢 +1 位作者 徐永凯 陈适铭 《自动化与仪器仪表》 2024年第11期145-149,共5页
大型建筑内中央空调运行过程中,若不能及时对中央空调能耗实施优化控制,会直接在空调运行时浪费大量能耗资源。由于现有方法忽略了对中央空调能耗浪费原因的分析,导致优化目标确定存在偏差,造成能耗优化控制不佳。为有效提升能耗使用效... 大型建筑内中央空调运行过程中,若不能及时对中央空调能耗实施优化控制,会直接在空调运行时浪费大量能耗资源。由于现有方法忽略了对中央空调能耗浪费原因的分析,导致优化目标确定存在偏差,造成能耗优化控制不佳。为有效提升能耗使用效率,提出改进差分进化算法支持下中央空调能耗优化控制研究。该方法首先根据中央空调系统结构分析结果,针对制冷量过大问题,对空调运行过程中制冷机组的耗能展开计算,确定控制参数;再针对送风温度不匹配的问题,通过中央空调中AHU风机与冷冻水泵之间耦合关系,基于上述结合最小使用能耗条件,构建中央空调能耗优化目标函数;最后利用改进后的差分进化算法对目标函数展开优化求解;实现对中央空调的能耗优化控制。实验结果表明,利用该方法开展中央空调能耗优化控制时,能耗优化控制效果好、性能高,能耗最高为510 kW/h。 展开更多
关键词 改进差分进化算法 中央空调 能耗优化控制 能耗值计算
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基于时段敏感权重组合的LightGBM和LSTM冷负荷预测方法
3
作者 陈适铭 《自动化应用》 2024年第20期111-114,共4页
冷负荷预测是中央空调系统节能控制的基础。为进一步提升冷负荷预测的精度,提出了加权组合轻梯度提升机(LightGBM)模型和长短期记忆(LSTM)网络的预测方法,并在不同时段分配不同权重。首先,对冷负荷数据、室外温度、室外湿度进行数据预处... 冷负荷预测是中央空调系统节能控制的基础。为进一步提升冷负荷预测的精度,提出了加权组合轻梯度提升机(LightGBM)模型和长短期记忆(LSTM)网络的预测方法,并在不同时段分配不同权重。首先,对冷负荷数据、室外温度、室外湿度进行数据预处理,分别按照LightGBM模型和LSTM网络的输入格式进行输入训练;其次,对验证集上的评估结果进行超参数调整,再将验证集划分为不同时段,使用最优化算法获得各时段最优的组合权重;最后,使用实际冷负荷数据进行算例分析。结果表明,所提方法能在不同时段有效利用2种模型的优点,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 冷负荷预测 分时段 加权组合预测 轻梯度提升机 长短期记忆网络
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