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申请/专利权人：广东海洋大学
摘要：本发明涉及空调系统运行优化技术领域，公开了一种用于提升空调系统模型预测控制性能的方法，包括训练数据的质量提升环节、预测模型的超参数优化环节、预测模型比较环节、优化算法比较环节、权衡分析环节、干扰变量预测环节、最佳组合应用环节，通过提升预测模型性能及其与优化算法的匹配性来强化空调系统的模型预测控制MPC性能。预测模型性能提升方法包括训练数据质量的提高和预测模型超参数的优化；通过预测模型与优化算法的不同组合应用，获得各组合的性能，基于预测精度、优化精度、优化速度的权衡，给出预测模型与优化算法的最佳组合，以提升MPC的性能。
主权项：1.一种用于提升空调系统模型预测控制性能的方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、采集空调系统运行数据，形成运行数据库，对运行数据库进行数据清洗，对清洗后的数据进行敏感性分析，以获得数据的不同维度对系统总能耗的影响程度，保留影响较大的维度并去除线性相关性较大的维度，规范化处理后获得系统总能耗预测模型的高质量训练数据集，并区分优化变量和干扰变量；S2、通过超参数优化获得预测精度最高的超参数组合，即为预测模型的最优超参数，将超参数组合和高质量训练数据集输入到不同类型的预测模型中并进行预测模型比较，并将各模型的预测精度存储；S3、采用不同的优化算法对预测模型中的优化变量进行寻优并进行比较，将各算法的优化性能存储；S4、将存储的预测精度和优化性能进行权衡分析，获得预测模型与优化算法的最佳组合；S5、选取最高预测精度的预测模型对干扰变量进行提前预测获得预测值，将预测值输入最佳组合中的预测模型，并采用最佳组合中的优化算法对优化变量进行寻优，获得空调系统的最优设定。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东海洋大学 一种用于提升空调系统模型预测控制性能的方法
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