基于双预测模型的多联机能耗数据异常诊断策略

作者:李昱瑾; 陈焕新; 刘江岩

摘要:异常值的存在将对能耗预测结果带来很大影响。本文提出了一种基于双模型对比的分析策略来剔除异常值。在制冷剂充注量为95.75%实验工况下采集多联机组运行数据,并进行数据预处理,建立了支持向量机(SVM)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,对多联机组能耗进行预测,最终对比分析两种模型预测结果,找出同时出现较大误差的异常数据点,将其剔除。结果表明:SVM和LS-SVM双预测模型对比分析法能有效地诊断出多联机组能耗数据异常,剔除异常数据后,两种模型的预测精度提升显著。

分类:
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关键词:
  • 多联机系统
  • 能耗预测
  • 支持向量机
  • 最小二乘支持向量机
  • 数据故障诊断

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期刊名称:制冷技术

期刊级别:省级期刊

期刊人气:1259

杂志介绍:
主管单位:上海市科学技术协会
主办单位:上海市制冷学会
出版地方:上海
快捷分类:工业
国际刊号:2095-4468
国内刊号:31-1492/TB
邮发代号:
创刊时间:1981
发行周期:双月刊
期刊开本:A4
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