| AirGAN：空调机理模型增强生成对抗模型 | |
| 所屬分類：技术论文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大小：2702 K | |
| 標簽： 生成对抗网络 非线性优化 负荷生成 | |
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| 文檔介紹：为引导资源庞大、调控灵活的空调负荷参与需求响应实现“源荷互动”，保障电网的安全经济运行，各大研究单位开展了楼宇空调需求响应实时控制仿真与实践研究。然而，如何准确地估算空调的负荷，并对空调负荷进行预测是目前面临的重要挑战。当前主流方法包括模型驱动型、数据驱动型两种方法体系。其中模型驱动型依赖对空调负荷的建模，难以实现对空调负荷复杂变化的模拟。数据驱动则是依赖大量数据进行模型训练，但难以覆盖空调负荷的各类特点。为此，拟从模型驱动及数据驱动相结合的角度进行空调负荷的智能拟合，以提升空调负荷生成预测的准确性和适应性。提出了一种基于机制模型与生成对抗网络（GAN）相结合的负荷生成方法和模型AirGAN。该方法通过GAN生成器生成的虚拟数据，持续调整物理模型的超参数，以使其更好地符合实际空调负荷特性。同时，采用GAN判别器对机制模型预测的负荷进行判别，以此训练机制模型，从而提升其预测精度。 | |
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