【摘 要】
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以太阳能-空气源热泵耦合的热水系统为研究对象,构建了空气源热泵和太阳能集热器的耦合热力模型,对某高校学生宿舍热水系统运行特性进行分析;针对热水系统负荷的时变特性,运用机器学习中的KNN(K-Nearest Neighbor)监督学习算法,以环境逐时温湿度、上一时段用水量和星期数为特征量,实现热水负荷的逐时预测,并能将逐时预测误差控制在30％之内,日预测误差控制在6.59％.以负荷逐时预测为基础,提出了一种新的控制策略,在系统运行过程中,能够根据环境参数和当前负荷监测数据计算预期内的系统参数,从而实时动态调
【机 构】
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华南理工大学 电力学院,广州 510641
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以太阳能-空气源热泵耦合的热水系统为研究对象,构建了空气源热泵和太阳能集热器的耦合热力模型,对某高校学生宿舍热水系统运行特性进行分析;针对热水系统负荷的时变特性,运用机器学习中的KNN(K-Nearest Neighbor)监督学习算法,以环境逐时温湿度、上一时段用水量和星期数为特征量,实现热水负荷的逐时预测,并能将逐时预测误差控制在30％之内,日预测误差控制在6.59％.以负荷逐时预测为基础,提出了一种新的控制策略,在系统运行过程中,能够根据环境参数和当前负荷监测数据计算预期内的系统参数,从而实时动态调整热泵启停控制策略和补水策略,有效地提升了系统的节能潜力.结果表明:新控制策略下的系统能耗相比原策略控制下减少7.55％～20.36％,晚供水时段的水温波动可以减少0.9℃以上,改善了用户的用水体验,同时节省了工程运营方的投入费用.
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无线电能传输技术已经渐渐融入我们生活的各个角落,不可避免的会带来一些技术上的问题,由于无线电能传输系统在其结构上存在耦合间隙,当磁耦合的无线电能传输系统的发射端线圈和接收端线圈中出现非磁性金属异物(例如铜、铝)时,此时系统会被这些金属异物影响传输性能,甚至产生不可挽回的安全损失,因此异物检测技术受到广泛的关注,所以本文针对常用的LCC型补偿无线电能传输系统,提出了一种基于功率损耗参数的非磁性金属异物检测方法,当金属异物出现在发射、接收线圈中,并且与发射线圈发生耦合时,导致功率损耗受到影响,发生改变,通过搭
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