基于IPSO-Elman神经网络的建筑暖通空调系统能耗预测方法

摘要

在建筑暖通空调系统能耗预测中,在不同负荷比率的作用下预测偏差较高,可靠性需要进一步提高。为此,提出了基于IPSO-Elman神经网络的建筑暖通空调系统能耗预测方法。从正在运行的暖通空调系统中,提取能耗数据,在获得完整的能耗数据后,根据能耗数据的动态变化特点,计算IPSO-Elman神经网络的惯性权重和学习因子,将能耗数据输入到神经网络中,经过多次迭代处理后输出预测结果。实验结果表明所提方法在制冷/热量预测和总耗功率预测时,获得的预测结果准确可靠,提高了预测方法的可靠性。