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基于CNN-GA-XGBoost负荷预测的中央空调冷水机组数字孪生系统研究
浙江科技大学机械与能源工程学院;
浙大城市学院工程学院
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翁卫兵
李鹏冲
彭晨
万安平
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为满足建筑物末端的制冷需求,中央空调冷水系统长期在部分负荷下运行,这导致能源消耗较高。对中央空调冷水机组的负荷预测有利于节能改造以达到负荷最优。针对冷水系统存在的错综复杂交互关系和多变量等难以精确预测的问题,提出一种基于卷积神经网络(convolut...
机 构:
浙江科技大学机械与能源工程学院;
浙大城市学院工程学院;
领 域:
工业通用技术及设备;
自动化技术;
关键词:
卷积神经网络;
数字孪生;
负荷预测;
冷水系统;
遗传算法;
超参数优化;
格 式:
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工业工程
2024年06期
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