基于自加速遗传粒子群算法的半封闭式温室能耗预测

被引：10

作者：

陈教料 ^{[1
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]}

陈教选 ^{[2
]}

杨将新 ^{[1
]}

胥芳 ^{[2
]}

沈真 ^{[3
]}

机构：

[1] 浙江大学现代制造研究所

[2] 浙江工业大学特种装备制造与先进加工技术教育部/浙江省重点实验室

[3] 同济大学国家设施农业工程研究中心

来源：

农业工程学报 | 2015年 / 31卷 / 24期

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

温室; 算法; 能耗管理; 半封闭式温室; 自加速遗传粒子群算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

S625.1 [温室结构与性能];

学科分类号：

082803 ;

摘要：

针对半封闭式温室环境参数众多且难以测量的问题,提出了一种机理建模与系统辨识建模相结合的温室能耗建模方法。采用自加速遗传粒子群算法(self-accelerating hybrid algorithm of particle swarm optimization and genetic algorithm,SPSO-GA)对温室物理模型中难以确定的参数进行辨识,建立半封闭式温室能耗预测模型。根据上海半封闭式玻璃试验温室的气象数据和测量的能耗值,分别采用遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(PSO,particle swarm optimization)和SPSO-GA进行参数辨识与能耗预测比较分析。采用SPSO-GA获得的温室能耗预测结果与实测数据的相对误差为1.4%,分别比GA和PSO减少了2.9%和13.7%。根据日太阳光照辐射总量、室外日均温度2个参数及相应的变化曲线,预测的温室能耗值精确度大于86%。试验与模拟结果验证了基于SPSO-GA的温室能耗预测模型有效,可为半封闭式温室能量负载设计、管理和控制提供理论依据。

引用

页码：186 / 193

页数：8

共 22 条

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