AirGAN:空調機理模型增強生成對抗模型 | |
所屬分類:技術論文 | |
上傳者:wwei | |
文檔大小:4278 K | |
標簽: 生成對抗網絡 非線性優化 負荷生成 | |
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文檔介紹:為引導資源龐大、調控靈活的空調負荷參與需求響應實現“源荷互動”,保障電網的安全經濟運行,各大研究單位開展了樓宇空調需求響應實時控制仿真與實踐研究。然而,如何準確地估算空調的負荷,并對空調負荷進行預測是目前面臨的重要挑戰。當前主流方法包括模型驅動型、數據驅動型兩種方法體系。其中模型驅動型依賴對空調負荷的建模,難以實現對空調負荷復雜變化的模擬。數據驅動則是依賴大量數據進行模型訓練,但難以覆蓋空調負荷的各類特點。為此,擬從模型驅動及數據驅動相結合的角度進行空調負荷的智能擬合,以提升空調負荷生成預測的準確性和適應性。提出了一種基于機制模型與生成對抗網絡(GAN)相結合的負荷生成方法和模型AirGAN。該方法通過GAN生成器生成的虛擬數據,持續調整物理模型的超參數,以使其更好地符合實際空調負荷特性。同時,采用GAN判別器對機制模型預測的負荷進行判別,以此訓練機制模型,從而提升其預測精度。 | |
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