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面向工程应用的供暖系统用户侧数据驱动异常诊断方法研究: 收藏
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引用; 《建设科技》2024年第15期 19-22页; 作者：丛铭阳高连瑞王源徐海东谢洪涛崔建敏哈尔滨工业大学建筑与设计学院哈尔滨150000 寒地城乡人居环境科学与技术工业和信息化部重点实验室哈尔滨150000 黑龙江龙唐电力投资有限公司大庆供热分公司哈尔滨150028; 随着供热系统数字化发展,数据驱动故障诊断在管网和热源侧的应用逐渐增多。但因成本与隐私问题,用户侧数据有限,故有限数据条件下用户侧异常识别方法对供暖系统高效运行意义重大。本文基于实测数据建立并验证了供暖系统机理模型,通过模...; 随着供热系统数字化发展,数据驱动故障诊断在管网和热源侧的应用逐渐增多。但因成本与隐私问题,用户侧数据有限,故有限数据条件下用户侧异常识别方法对供暖系统高效运行意义重大。本文基于实测数据建立并验证了供暖系统机理模型,通过模型生成包含异常工况训练数据样本,通过特征工程,核函数和参数优化,建立支持向量机模型(SVM)。经分析,PSO-RBF-SVM方法的综合工程适用性最佳,分类误差为4.21%。研究改进了模型输入参数,仅需通过室内、外温度和用户回水温度三种测量值建立,具有较高的工程适用性。; 来源：详细信息评论

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