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植物工厂地源热泵系统热负荷BP神经网络预测及验证
引用本文:石惠娴,孟祥真,游煜成,张中华,欧阳三川,任亦可. 植物工厂地源热泵系统热负荷BP神经网络预测及验证[J]. 农业工程学报, 2019, 35(2): 196-202
作者姓名:石惠娴  孟祥真  游煜成  张中华  欧阳三川  任亦可
作者单位:同济大学新农村发展研究院国家设施农业工程技术研究中心,上海 200092,同济大学新农村发展研究院国家设施农业工程技术研究中心,上海 200092,同济大学新农村发展研究院国家设施农业工程技术研究中心,上海 200092,同济大学新农村发展研究院国家设施农业工程技术研究中心,上海 200092,同济大学新农村发展研究院国家设施农业工程技术研究中心,上海 200092,同济大学新农村发展研究院国家设施农业工程技术研究中心,上海 200092
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2013AA103006-02)
摘    要:为提高水蓄能型地下水源热泵自然光植物工厂供热系统节能性,供热系统必须能够很好地预测热负荷变化。针对自然光植物工厂热环境系统非线性特点,利用具有很强非线性映射能力的BP神经网络(back propagation,BP),选取室内外空气干球温度、太阳辐射强度、室内相对湿度和绝对湿度、室内风速等输入参数,确定算法步骤和评价指标,构建神经网络模型预测植物工厂次日负荷。采用Matlab神经网络工具箱对崇明试验基地水蓄能型地源热泵自然光植物工厂的样本集进行训练,训练后误差函数值为0.002 999 94,神经网络收敛。通过对比热负荷预测值与实际值,证明了神经网络预测热负荷值与实际值趋势一致,基本误差在±6%以内,结果表明神经网络法可以用于植物工厂次日热负荷预测。通过热负荷预测能够更加科学地调整供热系统运行模式,更好地匹配植物工厂需求热量与热泵的输出能量,实现运行节能和降低供能成本的目的。

关 键 词:热能;神经网络;算法;热负荷预测;植物工厂;水蓄能;地源热泵
收稿时间:2018-08-11
修稿时间:2018-11-09

Prediction and verification on heating load of ground source heat pump heating system based on BP neural network for plant factory
Shi Huixian,Meng Xiangzhen,You Yucheng,Zhang Zhonghu,Ouyang Sanchuan and Ren Yike. Prediction and verification on heating load of ground source heat pump heating system based on BP neural network for plant factory[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2019, 35(2): 196-202
Authors:Shi Huixian  Meng Xiangzhen  You Yucheng  Zhang Zhonghu  Ouyang Sanchuan  Ren Yike
Affiliation:New Rural Development Institute of Tongji University, National Engineering Research Center of Protected Agriculture, Shanghai 200092, China,New Rural Development Institute of Tongji University, National Engineering Research Center of Protected Agriculture, Shanghai 200092, China,New Rural Development Institute of Tongji University, National Engineering Research Center of Protected Agriculture, Shanghai 200092, China,New Rural Development Institute of Tongji University, National Engineering Research Center of Protected Agriculture, Shanghai 200092, China,New Rural Development Institute of Tongji University, National Engineering Research Center of Protected Agriculture, Shanghai 200092, China and New Rural Development Institute of Tongji University, National Engineering Research Center of Protected Agriculture, Shanghai 200092, China
Abstract:
Keywords:thermal energy   neural networks   algorithms   heating load prediction   plant factory   water energy storage   ground source heat pump
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