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利用人工神经网络预测地源热泵系统运行引起的地温变化( Prediction of the ground temperature variations caused by the operation of GSHP system with ANN )
Shiyu Zhou Jiahao Li Yandong Zhang Xiaoping Liu Wenke Zhang
地温是影响地源热泵(GSHP)系统运行效率的重要因素。因此,获取地温变化是非常重要的,可以通过传感器测量或软件模拟来实现。但由于传感器的误操作,有时会导致监测系统失效或不准确。传统的物理模型在获得地源热泵系统长期运行引起的地温变化方面存在一定的局限性。该系统的一个优点是可以获得大量的地温监测数据,为黑箱法预测地温提供了很好的解决方案。本文采用人工神经网络(ANN)对垂直地源热泵系统引起的扰动地温进行了预测。用该方法进行了两次预测。首先,利用人工神经网络对地源热泵系统长期运行期间100 m深部平均地温的变化进行了预测,并采用UseParallel和UseGPU两种方法进行了预测。研究发现,对于平均地温预报, UseParallel‘在预报精度上优于 UseGPU ,但在计算速度上不如 UseGPU 。二是利用人工神经网络模型对缺失的地温监测数据进行了补充。神经网络模型的平均相对误差(MRE)为0.3223%,最大相对误差(MAE)为9.8999%,均方误差(MSE)为0.5036%,绝对方差(R)大于0.9994。第二种人工神经网络模型可以预测缺失的数据,但在预测未来详细地温时失败,需要进一步改进。
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