论文部分内容阅读
本文基于青岛某医院建筑2017年全年逐时总用电能耗实测数据,将冷热源电耗从中分离,得到用于分布式能源系统运行策略研究的逐时电负荷数据。首先利用k-means聚类算法对该建筑的全年逐时电负荷特性进行分析,并根据聚类结果为神经网络的训练构建相似日样本集。然后利用相关性理论针对不同的相似日样本集筛选特征参数,作为神经网络的输入参数。最后利用平均绝对百分误差(MAPE)、变异系数(CV)、均方根误差(RMSE)等指标对本文提出的复合优化预测模型性能进行定量评价。结果显示,复合优化预测模型的预测精度相较于既不聚类也