植物工廠地源熱泵系統(tǒng)熱負荷BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測及驗證.pdf

<p>為提高水蓄能型地下水源熱泵自然光植物工廠供熱系統(tǒng)節(jié)能性，供熱系統(tǒng)必須能夠很好地預測熱負荷變化。針對自然光植物工廠熱環(huán)境系統(tǒng)非線性特點，利用具有很強非線性映射能力的BP神經(jīng)網(wǎng)絡（back propagation，BP），選取室內外空氣干球溫度、太陽輻射強度、室內相對濕度和絕對濕度、室內風速等輸入?yún)?shù)，確定算法步驟和評價指標，構建神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測植物工廠次日負荷。采用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱對崇明試驗基地水蓄能型地源熱泵自然光植物工廠的樣本集進行訓練，訓練后誤差函數(shù)值為0.002 999 94，神經(jīng)網(wǎng)絡收斂。通過對比熱負荷預測值與實際值，證明了神經(jīng)網(wǎng)絡預測熱負荷值與實際值趨勢一致，基本誤差在±6%以內，結果表明神經(jīng)網(wǎng)絡法可以用于植物工廠次日熱負荷預測。通過熱負荷預測能夠更加科學地調整供熱系統(tǒng)運行模式，更好地匹配植物工廠需求熱量與熱泵的輸出能量，實現(xiàn)運行節(jié)能和降低供能成本的目的。</p>