基于气象参数的能源系统管理软件与系统算法OA
ENERGY SYSTEM MANAGEMENT SOFTWARE AND SYSTEM ALGORITHM BASED ON METEOROLOGICAL PARAMETERS
建筑能耗受复杂气象参数的影响无法进行准确预测,针对这种情况,提出一种基于气象参数的能源系统管理软件与系统算法.利用DeST对南京市某一公共建筑进行仿真并获得气象参数和建筑能耗,将气象参数作为输入建立BP神经网络的能耗预测模型,使用遗传算法优化该模型,结果表明:优化后的模型具有更高的预测精度.为了实现对建筑能耗数据的实时监测及分析,利用B/S架构开发一套基于气象参数的能源系统管理平台,可实施对能耗的动态管理.
Building energy consumption cannot be accurately predicted due to the influence of complex meteorological parameters.In response to this situation,an energy system management software and algorithm based on meteorological parameters are proposed.Using DeST to simulate a public building in Nanjing and obtain meteorological parameters and building energy consumption,a BP neural network energy consumption prediction model was established using meteorological parameters as input.Genetic algorithm was used to optimize the model.The results show that the optimized model had higher prediction accuracy.In order to achieve real-time monitoring and analysis of building energy consumption data,a set of energy system management platform based on meteorological parameters has been developed using the B/S architecture,which can implement dynamic management of energy consumption.
黄晓君;刘清惓;杨杰;宋月
南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心 江苏南京 210044||南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室 江苏南京 210044南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心 江苏南京 210044||南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室 江苏南京 210044南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心 江苏南京 210044||南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室 江苏南京 210044南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心 江苏南京 210044||南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室 江苏南京 210044
信息技术与安全科学
建筑能耗BP神经网络遗传算法B/S架构
Building energy consumption predictionBP neural networkGenetic algorithmB/S architecture
《计算机应用与软件》 2026 (6)
46-50,5
国家自然科学基金项目(41875035).
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