申请/专利权人：西安石油大学

申请日：2024-02-28

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117906245A

主分类号：F24F11/46

分类号：F24F11/46;F24F11/56;F24F11/61;F24F11/64;F24F11/72;F24F11/80;F24F11/88;F24F110/10;F24F110/20

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明公开了基于神经网络的建筑空调最优停机时间的预测方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，建立空调末端为风机盘管、新风机组及开窗自然通风的联合优化控制模型；步骤2，连续优化控制模型离散化，并求解离散化后的模型；步骤3，采用参数正交化方法对确定神经网络ANN的输入参数、输出参数集合；步骤4，对最优联合控制策略样本集分为训练集和测试集，对训练集进行神经网络的学习训练，优化配置神经网络的结构参数；步骤5，由优化配置好的神经网络预测空调系统的最优停机时间。本发明能够预测空调的最优停机时间，使室内环境人员舒适度满足且整个过程系统能耗较小。

主权项：1.基于神经网络的建筑空调最优停机时间的预测方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，建立空调末端为风机盘管、新风机组及开窗自然通风的联合优化控制模型；步骤2，连续优化控制模型离散化，并求解离散化后的模型；步骤3，采用参数正交化方法对确定神经网络ANN的输入参数、输出参数集合；步骤4，对最优联合控制策略样本集分为训练集和测试集，对训练集进行神经网络的学习训练，优化配置神经网络的结构参数；步骤5，由优化配置好的神经网络预测空调系统的最优停机时间。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西安石油大学 基于神经网络的建筑空调最优停机时间的预测方法

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