基于相似日搜索的空调短期负荷预测方法

作     者：王小刚 石为人 高鹏 周伟 

作者机构：重庆大学自动化学院重庆400044 

出 版 物：《华中科技大学学报（自然科学版）》 (Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition))

年 卷 期：2011年第39卷第12期

页      面：76-80页

核心收录：

学科分类：080705[工学-制冷及低温工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

基　　金：重庆市重大科技专项资助项目(CSTC 2008AB6115) 

主　　题：空调系统 负荷预测 相似日 体感温度 特征向量 特征矩阵 

摘      要：针对新建楼宇空调系统做短期负荷预测工作时,缺少负荷预测所需的数据,难以实现空调系统优化节能的问题,提出一种基于相似日搜索的空调短期负荷预测方法———相似日搜索算法(SASD).算法首先通过分析空调负荷特性,定义日特征向量,构造日特征矩阵,缩小相似日的搜索范围;然后基于温度、湿度和风力3种天气影响因子,计算相似日的体感温度值;接着根据模糊思想选择正确的最终相似日判定因子,搜索得到最终相似日集合;最后通过判定选择面积中心法作为预测方法,实现工作日的负荷精确预测.仿真结果和实际预测效果表明:SASD可以精确预测空调负荷值,且在不同地区及不同时期具有一定的通用性.