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作者:

王桂洋 (王桂洋.) | 张亚庭 (张亚庭.)

收录:

CQVIP PKU

摘要:

针对地源热泵(GCHP)系统的能量消耗问题,提出了一种基于自适应粒子群(APSO)优化算法和最邻近聚类径向基神经网络(RBFNN)建模的预测控制策略;首先,利用神经网络建立系统的输出预测模型,然后通过粒子群的滚动优化算法求解得到最优控制量;仿真结果表明,该方法能够在满足负荷要求的前提下,有效地降低 GCHP系统在运行过程中的能量消耗。

关键词:

地源热泵系统 径向基神经网络 自适应粒子群算法 预测控制

作者机构:

  • [ 1 ] [王桂洋]北京工业大学
  • [ 2 ] [张亚庭]北京工业大学

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来源 :

计算机测量与控制

ISSN: 1671-4598

年份: 2014

期: 1

页码: 106-108,112

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