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数据驱动的变频空调负荷模型参数在线辨识方法: 收藏
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引用; 《电力系统自动化》2022年第1期46卷 120-129页; 作者：吴承鑫沈海军王治华黄婷范帅何光宇上海交通大学电子信息与电气工程学院上海市200240 上海交通大学后勤保障中心能源保障部上海市200240 国网上海市电力公司电力调度控制中心上海市200122 国网上海浦东供电公司张江科学城能源服务中心上海市201210; 准确辨识空调负荷模型的参数是挖掘其节能及需求响应潜力的重要基础,当前研究大多采用精度较差的离线辨识方法。为此,基于数据驱动思想,提出一种变频空调模型参数在线辨识方法。首先,建立了数据驱动的空调负荷模型参数在线辨识架构。然...; 准确辨识空调负荷模型的参数是挖掘其节能及需求响应潜力的重要基础,当前研究大多采用精度较差的离线辨识方法。为此,基于数据驱动思想,提出一种变频空调模型参数在线辨识方法。首先,建立了数据驱动的空调负荷模型参数在线辨识架构。然后,基于空调负荷模型提出数据驱动的在线辨识机制和方法。其中,数据驱动的在线辨识机制设计为基于参数显著变化事件驱动的参数更新判别机制和基于历史参数波动范围的参数动态阈值设定机制,在该机制下通过粒子群优化算法建立了快速在线辨识方法。最后,通过实测环境,验证了所提在线辨识方法的有效性,与离线辨识方法相比,所提方法极大地提高了计算速度及准确度,可满足在线应用需要。; 来源：详细信息评论

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