【摘 要】
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本文建立3热阻-3热容(3R3C)模型对建筑的热环境进行模拟,用遗传算法和粒子群算法更新迭代后的数据,使用EnergyPlus仿真的数据用于3R3C模型辨识。结果表明,3R3C模型不仅降低计
【机 构】
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华中科技大学欧清洁与可再生能源院,华中科技大学能源与动力工程院,压缩机技术国家重点实验室（安徽省）
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.51876070,No.51576074)。
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本文建立3热阻-3热容(3R3C)模型对建筑的热环境进行模拟,用遗传算法和粒子群算法更新迭代后的数据,使用EnergyPlus仿真的数据用于3R3C模型辨识。结果表明,3R3C模型不仅降低计算成本,还能描述建筑系统的物理特征并预测建筑的热性能,具有可接受的精度和良好的可信度以及鲁棒性。基于遗传算法和粒子群算法对简化的RC网络模型进行辨识,在最大迭代数为500和初始种群的大小为100的初始条件下,模型预测的室内温度与EnergyPlus仿真的室内温度相差2~5℃,均方根误差在1.5℃左右。在验证数据集上,室
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