29、分布式能源资源集成与需求响应模型解析

分布式能源资源集成与需求响应模型解析

1. 模型基础原理

在能源消耗模拟中,系统会按特定逻辑进行判断。若第一级逻辑测试为真,系统将进入第二阶段。此阶段会利用每日温度曲线,以更高的时间分辨率来测试开启加热或冷却设备的可能性。具体操作是,使用之前步骤生成的随机数,并将其与三个概率的乘积进行比较。

这三个概率分别为:
- EHDD 或 ECDD :它将与舒适温度的偏差和消耗强度相关联。可通过历史温度和每日消耗数据计算得出,然后将结果归一化为概率分布。
- 有效占用率(OcuEf) :与照明消耗模型类似,它考虑了加热和冷却设备的共享情况。
- 与模拟间隔温度相关的能源强度(eHDD(t) 或 eCDD(t)) :可从每日曲线和家庭的绝缘水平中获取。

为使结果与研究区域观察到的年度消耗数据保持一致,还引入了两个校准标量(zH 或 zC)。若测试结果为真,设备将开启。若设备未实施恒温控制,则为其设置一个运行周期;若设备有恒温控制,则设置一个舒适的恒温关闭温度。最后,计算该设备在此间隔内的功耗。

通过遍历所有时间间隔和定义的设备,就能模拟具有给定特征的家庭的加热和冷却设备的能源消耗,且能单独模拟每个设备相对于人类模式和外部气候条件的行为。

2. 模型特点

该模型具有以下显著特点:
- 使用简单 :模型仅有几个输入参数,部分参数可由用户定义,或从第三方获取,如有关辐照度和温度的气候条件。一般情况下,模型仅需每个房屋的居民数量、要模拟的家庭数量、

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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