公开(公告)号：CN119168157A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411416636.4

申请日：2024-10-11

Applicant: 南通大学

Inventor： 商亮亮 ,  房瑞 ,  荆英姿 ,  刘杰 ,  赵凡一 ,  张宇超 ,  杨柳

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/08 ,  G06N3/006 ,  G06N3/04 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/084 ,  G06F17/10

Abstract: 本发明提供了一种基于改进霸王龙优化神经网络的冷水机组负荷预测方法，属于冷水机组负荷预测技术领域。解决了公共建筑冷水机组负荷预测精度不高的问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：对冷水机组历史数据进行数据降噪处理，并划分数据集；S2：使用主成分分析法PCA筛选出影响冷水机组负荷的主要成分，并对数据进行降维处理；S3：归一化处理降维后的数据，确定BP模型结构；S4：集成多种改进策略对霸王龙优化算法TROA进行改进，得到改进霸王龙优化算法ITROA；S5：使用ITROA对BP模型的权重和阈值进行寻优，经训练得到ITROA‑BP预测模型。本发明的有益效果为：本发明实现对建筑中冷水机组负荷的精准预测。

公开(公告)号：CN117928918B

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410097534.4

申请日：2024-01-24

Applicant: 南通大学

Inventor： 商亮亮 ,  陆天奇 ,  严浩 ,  陈万 ,  赵凡一 ,  杨柳 ,  张宇超

IPC: G01M13/00 ,  G06F18/2135

Abstract: 本发明提供了一种基于局部异常核熵成分分析的冷水机组故障检测方法，属于中央空调系统中冷水机组故障检测技术领域。解决了对于轻微劣化等级的故障，传统的数据驱动方法的检测准确率较低的技术问题。其技术方案为：包括离线建模和在线检测两个过程。发明的有益效果为：本发明通过将动态局部异常因子LOF融合核熵成分分析KECA算法，实现对故障的动态检测，既不遗漏有用的敏感特征还可以降低特征维度，提高了故障检测率，尤其是提高了对冷水机组中轻微劣化等级，也就是微小故障的检测率。