植物工厂地源热泵系统热负荷BP神经网络预测及验证

石惠娴; 孟祥真; 游煜成; 张中华; 欧阳三川; 任亦可

首页> 中文期刊> 《农业工程学报》 >植物工厂地源热泵系统热负荷BP神经网络预测及验证

植物工厂地源热泵系统热负荷BP神经网络预测及验证

页面导航

摘要
著录项
相似文献
相关主题

摘要

为提高水蓄能型地下水源热泵自然光植物工厂供热系统节能性,供热系统必须能够很好地预测热负荷变化。针对自然光植物工厂热环境系统非线性特点,利用具有很强非线性映射能力的BP神经网络(back propagation,BP),选取室内外空气干球温度、太阳辐射强度、室内相对湿度和绝对湿度、室内风速等输入参数,确定算法步骤和评价指标,构建神经网络模型预测植物工厂次日负荷。采用Matlab神经网络工具箱对崇明试验基地水蓄能型地源热泵自然光植物工厂的样本集进行训练,训练后误差函数值为0.002 999 94,神经网络收敛。通过对比热负荷预测值与实际值,证明了神经网络预测热负荷值与实际值趋势一致,基本误差在±6%以内,结果表明神经网络法可以用于植物工厂次日热负荷预测。通过热负荷预测能够更加科学地调整供热系统运行模式,更好地匹配植物工厂需求热量与热泵的输出能量,实现运行节能和降低供能成本的目的。

著录项

来源
《农业工程学报》 |2019年第2期|196-202|共7页
作者
石惠娴; 孟祥真; 游煜成; 张中华; 欧阳三川; 任亦可;
展开▼
作者单位

同济大学新农村发展研究院国家设施农业工程技术研究中心;

展开▼
原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类地下热能的应用;
关键词
热能; 神经网络; 算法; 热负荷预测; 植物工厂; 水蓄能; 地源热泵;

相似文献

中文文献
外文文献
专利

1. 植物工厂地源热泵系统热负荷BP神经网络预测及验证 [J] . 石惠娴 ,孟祥真 ,游煜成 . 农业工程学报 . 2019,第2期
2. 基于遗传算法优化BP神经网络的供暖系统热负荷预测模型 [J] . 张经博 ,郭凌 ,王朝霞 . 兵器装备工程学报 . 2014,第4期
3. 基于BP神经网络的城区基本用电负荷预测与验证 [J] . 程玉桂 ,戴爱明 ,黎明 . 南昌航空大学学报：自然科学版 . 2009,第3期
4. MIV-PSO-BP神经网络用户热负荷预测 [J] . 王新雨 ,于丹 ,刘益民 . 煤气与热力 . 2022,第2期
5. 基于遗传算法优化BP神经网络的短期热负荷预测方法研究 [J] . 刘鹏飞 ,付波 . 区域供热 . 2019,第1期
6. 基于BP神经网络实现钢铁厂电力系统负荷预测 [C] . 谭忠良 . 全国冶金自动化信息网2015年会 . 2015

植物工厂地源热泵系统热负荷BP神经网络预测及验证

摘要

著录项

相似文献

相关主题

期刊订阅