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申请/专利权人：华北电力大学
摘要：本发明涉及区域冷热源自动调优技术，提供一种基于双重物理信息神经网络的区域建筑冷热负荷预测和多目标冷热源调度优化方法、系统及设备，步骤包括：S1，获取并预处理历史负荷数据集，基于热力学先验机理建立冷热负荷物理信息约束；S2，基于上述数据集和约束构建并训练建筑负荷预测模型；S3，基于能源梯级利用原则，构建区域冷热源多目标优化模型；S4，根据上述模型负荷预测结果，采用多目标粒子群算法对冷热源进行优化配置；S5，分析预测负荷预测和优化结果，建立多维的冷热负荷物理信息约束；S6，基于上述结果和约束，构建并训练建筑冷热源调优模型；S7，通过控制系统实现基于预测负荷的源网自动化调优。
主权项：1.一种基于双重物理信息神经网络的区域冷热源供能网络调优方法，其特征在于，所述方法包括：获取并预处理包含建筑环境信息的负荷历史数据集，根据热力学先验机理建立定量或定性的冷热负荷物理信息约束；基于上述负荷数据集和物理信息约束构建并训练建筑负荷预测模型PINN-anti；根据能源梯级利用原则，构建区域冷热源供能网络多目标优化配置模型；基于上述PINN-anti模型负荷预测结果，采用多目标粒子群算法对冷热源进行优化配置；分析上述预测负荷和多目标优化结果，根据后验知识建立多维的冷热负荷物理信息约束；上述预测和优化结果做输入输出集预处理，基于上述物理信息约束构建并训练建筑冷热源调优模型PINN-acti；获取建筑环境实测信息，基于上述PINN-anti和PINN-acti模型，通过控制系统实现对区域建筑基于预测负荷的源网自动化调优管控。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华北电力大学 一种基于双重物理信息神经网络的区域冷热源供能网络调优方法及系统
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