基于遗传算法优化Seq2Seq模型的建筑空调电能预测研究

作     者：李鹏 肖辉 李秀花 赵恒 邵頲 LI Peng;XIAO Hui;LI Xiuhua;ZHAO Heng;SHAO Ting

作者机构：中国电力工程顾问集团华东电力设计院有限公司上海200063 同济大学电子与信息工程学院上海201804 中国海诚工程科技股份有限公司上海200031 上海硕物天成信息科技有限公司上海200052 上海华建工程建设咨询有限公司上海200041 

出 版 物：《电气应用》 (Electrotechnical Application)

年 卷 期：2025年第44卷第2期

页      码：30-35页

摘      要：介绍了一种建筑空调电能预测方法。空调电能占建筑总能耗的50%以上,空调电能的预测有利于可再生能源的安装容量预测和电力系统的负荷预测。采用遗传算法自适应搜索Seq2Seq模型的最优超参数,由此生成输出序列。通过与已有常见预测方法进行对比,证实了GA-Seq2Seq模型在MAE、RMSE 2和R等指标中表现优异。此外,还研究了GA-Seq2Seq模型的超参数和分类标签设置效果。

主 题 词：遗传算法 Seq2Seq模型 空调电能 能耗预测 

学科分类：0202[经济学-财政学类] 02[经济学] 020205[020205] 

馆 藏 号：203157521...