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AirGAN:空調(diào)機理模型增強生成對抗模型

為引導(dǎo)資源龐大、調(diào)控靈活的空調(diào)負荷參與需求響應(yīng)實現(xiàn)“源荷互動”,保障電網(wǎng)的安全經(jīng)濟運行,各大研究單位開展了樓宇空調(diào)需求響應(yīng)實時控制仿真與實踐研究。然而,如何準確地估算空調(diào)的負荷,并對空調(diào)負荷進行預(yù)測是目前面臨的重要挑戰(zhàn)。當(dāng)前主流方法包括模型驅(qū)動型、數(shù)據(jù)驅(qū)動型兩種方法體系。其中模型驅(qū)動型依賴對空調(diào)負荷的建模,難以實現(xiàn)對空調(diào)負荷復(fù)雜變化的模擬。數(shù)據(jù)驅(qū)動則是依賴大量數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練,但難以覆蓋空調(diào)負荷的各類特點。為此,擬從模型驅(qū)動及數(shù)據(jù)驅(qū)動相結(jié)合的角度進行空調(diào)負荷的智能擬合,以提升空調(diào)負荷生成預(yù)測的準確性和適應(yīng)性。提出了一種基于機制模型與生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)相結(jié)合的負荷生成方法和模型AirGAN。該方法通過GAN生成器生成的虛擬數(shù)據(jù),持續(xù)調(diào)整物理模型的超參數(shù),以使其更好地符合實際空調(diào)負荷特性。同時,采用GAN判別器對機制模型預(yù)測的負荷進行判別,以此訓(xùn)練機制模型,從而提升其預(yù)測精度。

發(fā)表于:6/18/2025

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