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J-GLOBAL ID：202202249206665902   整理番号：22A0997592

気象要因を組み合わせたHTS-FOA-GRNN短期熱負荷予測研究【JST・京大機械翻訳】

Research on HTS-FOA-GRNN Short-Term Heat Load Forecasting Combining Weather Factors

著者 (3件)： Gu Wei (華北理工大学,河北唐山 063210) ,  Xue Guijun (華北理工大学,河北唐山 063210) ,  Li Shuiqing (河北理工大学智能儀器厂,河北唐山 063000)
資料名： Jixie Sheji yu Zhizao  (Jixie Sheji yu Zhizao)
巻： 371  号： 1  ページ： 81-83,87  発行年： 2022年 
JST資料番号： C3693A  ISSN： 1001-3997  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 社会の絶え間ない発展と社会各界の環境保護問題に対する高度な重視により、冬季北方地区の集中暖房システムの経済環境保護の運営は、現在中国の熱供給業界の第一目標となっている。短期熱負荷予測の研究は,熱供給システムの制御精度を改善し,そして,暖房システムの制御方策を最適化し,そして,システムの経済的および環境的実行を,実現することができた。熱ユーザーの室内温度は外部環境温度の影響要素が大きいため、気象要素を結び付けてニューラルネットワークのモデリングを行うと、予測がより正確になる。改良ショウジョウバエアルゴリズム最適化に基づく一般化回帰ニューラルネットワーク(FOA-GRNN)と気象要因を結合した短期熱負荷予測法を提案し,熱負荷値,リアルタイム天候温度,二次ネットワーク給水温度,および二次ネットワーク水温度などの4種類のデータを選択した。HTS-FOA-GRNN熱負荷短期予測モデルを構築した。研究により、構築したHTS-FOA-GRNNモデルは良好な予測能力と最適化効果を有することが分かった。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  最適化 ,  ネットワーク ,  中央暖房 ,  *負荷予測 ,  ニューラルネットワーク ,  環境保全 ,  水温 ,  冬 ,  *気象要素 ,  *熱負荷 ,  短期予測 ,  熱供給
準シソーラス用語： 暖房システム ,  天候 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 気象要因 ,  短期 ,  負荷予測 ,  研究