开题报告高校楼宇用电负荷优化策略研究.docVIP

说 明 1、学位论文计划应在导师的指导下按照培养方案要求制定。 2、全日制专业评议小组由3～5名以上熟悉本的具有副高级以上专业技术职务的专家组成，其中一名或导师任评议组组长。 6、论文计划书及开题报告书完成后交学院汇总后存档，以备研究生院审查。 7、本材料系永久性档案，请用蓝黑、碳素墨水或墨汁等耐久材料书写。 8、本表可以下载打印，打印时请使用A4纸正反打印，不得改变表格内容及格式。签名部分必须由签名者亲笔签署。 9、有关详细规定请查阅学校相关管理规定。 论 文 计 划 计划论文题目 高校楼宇用电负荷优化策略研究 论文选题来源 单位项目(√)、导师指定( )、自选课题( )、其 他( ) 预 计 经 费 论文形式 工程规划( ) 工程勘测( ) 工程设计( ) 工程施工( ) 工程/项目管理( ) 产品研发( ) 应用研究(√) 调研报告( ) 预计论文完成日期 预计论文中期报告时间 1 论文选题背景与意义 随着科技进步与世界经济的飞速发展，全球对电力资源的需求量逐年增加，但电力生产能量的增长并不能满足电力需求量的增加，电力供需双方的矛盾逐渐凸显。随着现代化进程加快，高峰电力负荷不断攀升，为保证经济高速而持续的发展，加快智能电网建设，各国纷纷开始实施需求侧管理，优化用户用电模式，提高用户内部用电设备的使用效率，降低用户的电能消耗，达到节约化、清洁化、绿色化的目的，实现电能的高效利用。 根据国际能源统计数据，建筑能耗约占全球社会能耗总量的三分之一左右。在建筑的全寿命周期中，建筑材料的生产加工及建筑施工的能耗仅为其总能耗的20%左右，高校作为社会组成的一个重要社区，肩负着教育、科研和社会服务的重任，且占地面积大，人口密集，建筑类型多样，是社会能耗中不可忽略的重要组成部分。近年来，国家提高了对高等教育的重视，高校的数量不断增加，且高校能耗占据社会总能耗比较大比例，高校单位面积的能耗是普通居民家庭的2~ 4 倍之间，其能耗主要由高校中教学楼、办公楼、图书馆、宿舍、食堂五类楼宇内用电设备的日常运行能耗构成，能耗主要包括照明能耗、空调能耗、电梯能耗、实验能耗、热水能耗等。同时，高校作为集教学和科研为一体的单位 ，在用电方面与民用建筑和企事业单位存在着较为明显的差别，结合高校的特点制定高校负荷优化策略具有良好的学术意义和实用价值。 2 国内外研究现状 目前，国内外学者对建筑物能量管理进行了一系列研究，但对于复杂的高校多楼宇类型的负荷优化策略缺少相关研究，其关注重点大多在于高校内节能管理的加强、节能意识的宣传等；或关于建筑物内部的空调负荷优化、照明负荷优化、电梯负荷优化、等具体负荷的单独优化策略，而缺少关于校园的整体负荷协调优化策略研究。 一、基于高校节能管理和设备更换。文献[1] ,在高校节能措施上介绍了选择节能型变压器 由于历史数据中每组数据中包含多种输入变量，恰当的选取合适的输入变量对支持向量机模型的训练结果非常重要，一方面可以减少支持向量机模型的输入变量维度，降低计算成本，另一方面可以提高模型预测的准确度，提高模型的泛化能力。同时，训练数据的规模大小影响着预测模型训练效率，如训练数据直接选用全体历史数据，则将不必要的增长了模型训练的时间，降低训练效率，因此，选取合适规模和相似程度的历史数据可以防止过度拟合的现象发生，大大减少预测模型训练时间，提高数据利用率。 模糊C均值聚类算法具有简单高效的特点，常用于大规模数据挖掘，但传统的模糊C均值算法通常需要事先人为制定分类数，人为干预程度较大，且通常情况下，最佳分类数是很难估计。同时，初始聚类中心的选取直接关系到算法的收敛情况与聚类效果。因此，本章选取能够自适应聚类数的模糊C均值算法。 评价聚类结果的优劣的基本思想，在几何意义下，就是将数据进行分类，使得类间距离尽量远，而类内部数据点间距尽量近。 数据样本的中心向量可以表示为： 聚类数C的自适应函数可表示为： 式中，表示类间距离，表示类内数据点间距离。因此，当取最大值时的值为最佳分类数。 通常情况下可取，模糊C均值聚类数的自适应过程如下： ，；初始化参数，，。 步骤： 存在，使得令对。 步骤3：计算 步骤4：判断条件是否成立，若条件成立，转步骤 步骤5：当且时，，且则聚类，否则，转步骤 为识别测试样本的类型，可由式计算样本各类中心的欧式距离： 表示测试样本第类聚类中心距离 图4-1 基于粒子群 首先，随机生成需要优化的两个预测模型参数（C和）组合作为种群中各粒子的初始位置，并将各粒子初始位置设为其个体最优解。然后，代入适应度函数计算，得到各粒子对应的适应度值，将中间的最优适应度值所对应的粒子位置设为全局最优解，其适应度设为全局最优适应度。更新粒子的速度和位置，计算适