简介:摘要:大型公共建筑室内温度预测(Indoor Temperature Forecasting)主要通过挖掘历史室内温度时序数据中的内在规律,预测未来一段时间内的室内温度分布情况,并配合先进的控制技术对建筑系统进行能量管理,在暖通空调系统节能优化控制、建筑用电需求侧响应、综合能源系统动态监测等众多领域有着广泛应用。随着人工智能技术,尤其是深度学习技术的高速发展,在基于序列建模的室内温度预测领域取得了显著进展。本文综述了大型公共建筑室内温度预测研究现状,并展望了基于深度学习提取特征设计准确的室内温度预测模型。
简介:摘要:在“双碳”战略目标的背景下,电力是保障国民经济安全稳定运行的基础,也是实现我国社会可持续发展的关键因素。电力开关柜是一种必不可少的输配电成套设备,广泛应用于各个领域。然而,在实际运行中,由于电力设备的热量释放和周围环境的影响,开关柜内部温度往往会升高,根据电器发热理论可知,开关柜内部温升主要热量来源是载流回路自身电阻和相互接触处的接触电阻产生的焦耳热,载流回路主要的发热部位有真空灭弧室的动静触头处、梅花触头处和母线排搭接处,随着开关柜长期的运行和环境情况的变化,导电回路接触处会发生氧化或者接触情况劣化,接触电阻增大会引起导电回路温升过高,会对开关柜的性能和可靠性产生不良影响。因此,对KYN开关柜内部载流回路的温度分布进行研究和监测是非常必要的。
简介:
简介:摘要:传统温度测量行动步骤繁琐,容易受到人为因素的直接影响,无线电频率在现代的工作场所温度测量管理系统,提出了外围框架系统突破原创性作品,实现了远程温度测量模式,物理配置方便快捷,精度高,因而可知,其应用的经济价值非常高,为了了解其实际应用在温度测量系统中,在温度测量系统,呈现了其实用的主要的结构系统,应用程序,优点和缺点的了解,通过系统分析我们可以看到,无线电频谱温度测量系统在测量表面温度有一定的优势,但还需要进一步提高整体而言,这些缺陷不直接影响实际应用特殊效果的单位质量。
简介:摘要高炉炉温是衡量高炉运行状态的重要参数,而炉温是不能直接预测的。在高炉中发生的一系列化学反应中,最终通过铁水中的硅含量来预测炉温是比较准确的,而影响硅含量的主要因素有喷煤、风量以及硅本身。通过分析这三个影响因素来预测出硅含量的变化趋势,最终为工长做出优质的决策。高炉炼铁是一个极其复杂的时间序列问题,在这里通过BP神经网络和NARX动态神经网络对炉温进行预测分析,NARX动态神经网络的的命中率达到74%,BP神经网络的命中率为