空调用电的急剧增加是造成电网负荷峰谷差不断拉大的主要原因。介绍中央空调周期性暂停技术的研究思路。结合实际情况,从系统控制方案、通信方案等方面对通信规约控制、干接点控制和智能减载控制3种集中空调轮停技术方案进行比较,优选实施方案。在夏季高温期来临之前做好电力负荷的削峰填谷工作,有利于提高能源利用效率。
在HCMAC神经网络的基础上提出一种新的基于聚类的HCMAC神经网络算法用于空调系统最优启停时间预测模型的建立,以室外环境温度和室内环境温度为输入参数,通过基于聚类的HCMAC神经网络预测模型得到空调系统的最优启停时间,用于指导空调系统的运行,以期实现在满足用户热舒适的条件下,实现最大限度的节能。与HCMAC算法比较,本文的算法可以大大降低神经网络节点数,并提高预测精度。实验结果证明了该算法的有效性。
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