基于人工神经网络的能耗预测与优化设计

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基于人工神经网络的实船航行主机能耗预估自学习模型

上海船舶运输科学研究所学报JOURNAL OFSHANGHAISHIP AND SHIPPING RESEARCHINSTITUTE Vol42No2 Jun201942220196文章编号#674-5949(2019)02-0034-04基于人工神经网络的实船航行主机能耗预估自学习模型张炭飞，李荣宗，文逸彦，乔继潘(上海船舶运输科学研究所航运技术与安全国家重点实验室，上海200135)摘要：为准确预报船舶在风浪条件下的燃油消耗情况，减少船舶的能量损耗，降低船舶的营运成本，针对智能船舶航行优化和航行节能的实际要求，利用人工神经网络算法设计一种实船航行主机能耗预估模型。

以某万箱级集装箱船为研究对象，参考ISO2012实船试航功率修正法，通过人工神经网络算法学习合理的实船航行数据，建立适应该集装箱船的主机能耗预估模型。

将该模型预估的数据与实船采集的数据相对比，验证预估模型的准确性。

结果表明，该能耗预估模型可提供合理的船舶航行能耗预估°关键词：能耗模型；人工神经网络；船舶能耗管理;实船测试中图分类号：U675.79文献标志码:ASelf-Learning Artificial Neural Network Model for Pre-Estimating ShipEnergy Consumption for a VoyageZHANG Yanfei$LI Rongzong$WEN Yiyan$QIAO Jipan(State Key Laboratory of Navigation and Safety Technology,Shanghai Ship and ShippingResearch Institute,Shanghai200135,China)Abstract:The model based on artificial neural network algorithm is designed for the intelligent energy efficiency management of ships,aimingatprecisepre-estimationoffuelconsumptionto meetthedemandofcostreduction.The modelissetupand trained withthedatafroma10000ETUcontainership,correctedaccordingtotheshipspeedcorrection methodforseatrial publishedbyISOin2012.Theanalysiscarriedoutwithestimateddatacomparedtorealdatagainedfromavoyageshowsthat themethodisrationalinachievingthemoreprecisepre-estimation.Key words:energy consumption model；artificial neural network；ship energy efficiency management；full scale ship test0引言海洋运输是国际货物运输的重要方式，海洋货物运输量占世界货物运输总量的80%以上，我国90%以上的国际货物运输都是通过海洋运输完成的。

基于Elman神经网络的除湿系统能耗预测

ＰｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｄｅｈｕｍｉｄｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＥｌｍａｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ
２０１４年２月
计算机工程与设计
ＣＯＭＰＵＴＥＲＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＡＮＤＤＥＳＩＧＮ
Ｆｅｂ．２０１４Ｖｏ１．３５Ｎｏ．２
第３５卷
第２期 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
基于Ｅｌｍａｎ神经网络的除湿系统能耗预测
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｏａｃｃｕｒａｔｅｌｙｐｒｅｄｉｃｔｔｈｅｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｏｆｄｅｓｉｃｃａｎｔｓｙｓｔｅｍｉｎｕｎｄｅｒｇｒｏｕｎｄｓｐａｃｅｎｄａｆｕｒｔｈｅｒｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｅｎｅｒｙｇｒｅｓｏｕｒｃｅｓ，ａｍｕｌｔｉｌａｙｅｒＥｌｍａｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｍｏｄｅｌｉｓｂｕｉｌｔａｃｃｏｒｄｉｎｇｔＯｔｈｅｈｉｓｔｏｒｉｃｒｅｃｏｒｄｓｏｆｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｉｎｕｎｄｅｒｇｒｏｕｎｄｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．Ｔｈｅｉｎｐｕｔｎｏｄｅａｒｅｏｕｔｄｏｏｒｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ，ｈｕｍｉｄｉｔｙｄｒｏｐ，ａｎｄｈｕｍｉｄｉｔｙｐｉｃｋｅｄｕｐｓｐｅｅｄａｎｄａｖｅｒａｇｅｄａｉｌｙｒｕｎｎｉｎｇｔｉｍｅ，ｐｅｒｓｏｎｎｅｌａｃｔｉｖｉｔｉｅｓｓｕｃｈａｓｌａｗ，ｔｈｅｏｕｔｐｕｔｎｏｄｅｉｓｔｈｅｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｏｆｔｈｅｄｅｓｉｃｃａｎｔｓｙｓｔｅｍ．Ｐｒｅｄｉｃ — ｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅＬｅｖｅｎｂｅｒｇ－Ｍａｒｑｕａｒｄｔａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｈａｓｈｉｇｈｅｒｐｒｅｃｉｓｉｏｎ．Ｔｈｅｅｎ — ｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｓｕｓｅｄｉｎｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈ．

能源管理系统中的能耗预测方法及使用注意事项

能源管理系统中的能耗预测方法及使用注意事项一、引言能源管理系统（Energy Management System，EMS）是为有效地控制和管理能源资源而设计的系统。

能耗预测是能源管理系统中的重要环节，通过对未来一段时间内的能耗进行预测，可以帮助企业制定合理的能源使用计划，提高能源利用效率，降低能源成本。

本文将介绍能耗预测的常用方法，以及在使用能源管理系统时的注意事项。

二、能耗预测的方法1. 基于统计模型的预测方法基于统计模型的能耗预测方法使用历史能耗数据进行建模，并通过统计分析来预测未来的能耗。

常用的统计模型包括ARIMA模型、灰色模型和回归模型等。

这些模型可以根据实际情况选择合适的变量和参数，进行能耗的预测。

2. 基于机器学习的预测方法基于机器学习的能耗预测方法通过训练模型来学习历史能耗数据中的模式和规律，并使用学习到的模型来进行未来能耗的预测。

常用的机器学习方法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和随机森林等。

这些方法可以根据数据的特征选择合适的算法，并通过不断调整模型参数来提高预测的准确性。

3. 基于物理模型的预测方法基于物理模型的能耗预测方法通过对能源系统的建模，使用物理方程和实验数据来进行能耗的预测。

这种方法需要对能源系统的结构和参数有深入的了解，并进行系统的建模和模拟。

物理模型可以提供较为精确的能耗预测，但对于复杂的能源系统来说，建模和参数调整的难度较大。

三、能源管理系统的使用注意事项1. 数据质量的保证能耗预测的准确性与输入数据的质量密切相关。

在使用能源管理系统进行能耗预测时，需要确保能耗数据的准确性和完整性。

数据采集设备和传感器的运行稳定性和准确性对数据的质量有重要影响，需要定期检测和维护。

2. 模型的选择和参数的调整在进行能耗预测时，需要根据实际情况选择合适的预测模型，并进行模型的参数调整。

不同的模型适用于不同的能耗数据特征，所以需要根据实际情况选择合适的模型和算法，并对模型进行参数的优化和调整，以提高预测的准确性。

人工神经网络预测模型在能耗预测中的应用

人工神经网络预测模型在能耗预测中的应用随着能源消费量的不断增加，人们越来越关注如何合理利用能源和降低能源消耗。

在此背景下，如何准确预测能源消费量，成为了能源管理和优化的重要课题之一。

而人工神经网络预测模型，正是在这个领域中被广泛应用的一种技术。

一、人工神经网络基本原理人工神经网络是一种模仿生物神经网络的数学模型。

它由大量基本处理单元（人工神经元）和它们之间相互连接所组成。

神经元之间的连接权重及阈值值决定了神经元之间的信息传递及处理方式，从而形成特定的信息处理体系。

人工神经网络通过对数据的学习和调整，可以实现诸如分类、识别、预测等多种功能。

二、人工神经网络在能耗预测中的应用在能耗预测中，我们通常可以采集到历史能耗数据，以及影响能耗的相关因素如室内外温度、湿度、用电负荷等数据。

我们可以将这些数据作为输入，训练一个人工神经网络模型，从而实现对未来能耗的预测。

通常来说，能源设备的运行模式及能量消耗与环境温度、湿度等因素密切相关。

因此，我们可以将相关因素作为神经网络的输入层，能耗作为输出层。

通过对历史数据进行训练，神经网络可以自行调整神经元的权重和阈值值，从而得到一个预测模型。

三、人工神经网络预测模型的优点相对于其他方法，人工神经网络模型在能耗预测中具有以下优点：1、适用性广：能够正常工作并具有较好的预测效果，无论是在小规模的预测，还是大规模的预测中都有一定的优势。

2、预测精度高：通过神经元之间相互连接和相互作用进行数据的学习和训练，可以提高预测精度。

3、可迭代和在线更新：人工神经网络的优点之一是可以进行在线学习，及时更新数据，适应新的变化。

四、总结能耗的预测对于现代社会的能源管理和优化至关重要。

人工神经网络预测模型在此领域中被广泛应用，并已经发挥其预测精度高、可迭代和在线更新的优势。

同时，在实践过程中我们也需要注意数据的准备和模型的优化，以提高预测效果。

预测模型的应用还有很大的空间和发展，能源管理者需要对此保持敏锐的观察和前瞻性的思考。

基于人工神经网络的建筑多目标预测模型

摘要：为得出一种能快够速且准确预测建筑能耗和室内热舒适状况的方法，提出应用人工神经网络来预测建筑能耗和室内热舒适状况的方法，并通过遗传优化算法对神经网络的连接权进行优化；其次，对影响建筑能耗和室内热舒适状况的主要因素进行分析，并针对这些主要因素建立基于 GA-BP 网络的建筑能耗和室内热舒适状况的预测模型；结合 EnergyPlus 模型计算所得出的 144 组样本数据，训练和测试所建立的住宅建筑能耗和室内热舒适状况的 GA-BP 网络模型，测试结果表明该模型有较高的预测精度。该预测方法的建立使建筑师在设计阶段能够简单且准确地获得设计建筑的能耗和室内舒适状况，从而使设计向着有利于建筑节能和改善室内热环境的方向发展。关键词：建筑能耗；热舒适；多目标预测模型；GA-BP 人工神经网络；住宅建筑中图分类号：TG111.3 文献标志码：A 文章编号：1672−7207(2012)12−4949−07
第 43 卷第 12 期 2012 年 12 月
中南大学学报(自然科学版) Journal of Central South University (Science and Technology)
Vol.43 No.12 Dec. 2012
基于人工神经网络的建筑多目标预测模型
喻伟 1, 2，李百战 1, 2，杨明宇 1, 2，杜秀媛 1, 2 (1. 重庆大学三峡库区生态环境教育部重点实验室，重庆，400045； 2. 重庆大学城市建设与环境工程学院，重庆，400045)
Abstract: In order to predict energy consumption and indoor thermal comfort quickly and accurately, a method applying artificial neuron network (ANN) was proposed. Meanwhile, the connect weight of ANN network was optimized using genetic algorithm. Furthermore, the main influence factors effecting the energy consumption and indoor thermal comfort was analyzed, it was put forward in terms of the main factors that the predicting model was based on the GA-BP network to predict energy consumption and indoor thermal comfort. Eventually, the GA-BP network model was trained and tested with 144 samples which was calculated by the EnergyPlus software, and the result proves that the model predicts energy consumption and indoor thermal comfort with high accuracy. Key words: building energy consumption; thermal comfort; multi-objective predicting model; genetic algorithm-artificial neural network; residential building

基于神经网络的智能楼宇能耗预测模型研究

基于神经网络的智能楼宇能耗预测模型研究随着人工智能技术的不断进步，智能楼宇系统已经成为了现代城市建设的重要一环。

而对于智能楼宇能耗的预测，是实现能源可持续性管理的关键步骤。

而基于神经网络的智能楼宇能耗预测模型，则成为了这一领域内的热点研究方向。

一、神经网络模型神经网络是一种模拟人脑功能的算法，它的基本原理是通过模拟大量神经元之间的相互作用，来实现对数据的处理和学习。

在智能楼宇能耗预测的应用中，我们可以将楼宇内各种载荷的数据作为输入，通过神经网络模型来预测未来的能耗。

在神经网络模型中，最常用的是前馈神经网络（Feedforward Neural Network, FNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。

前者是一种基于多层感知器的模型结构，可以根据输入和输出数据，通过多个隐含层的变换，最终得到预测结果。

而后者则是一种可以处理时间序列数据的模型，能够对过去及当前数据的状态进行记忆，进而预测未来状态。

二、智能楼宇能耗预测模型基于神经网络的智能楼宇能耗预测模型，通常包括数据采集、预处理、特征提取、建立神经网络模型和模型训练、预测与评估等步骤。

（一）数据采集与预处理：该步骤通常包括数据获取、数据清洗、异常值处理等。

在智能楼宇场景中，可以通过传感器等设备采集多种载荷数据，如温度、湿度、光照、风速等，作为输入数据。

在预处理阶段，需要对数据进行去噪、归一化等处理，以保证模型的准确性和稳定性。

（二）特征提取：该步骤的主要目的是通过分析数据的特点，提取与能耗相关的特征。

在智能楼宇场景中，特征通常包括时间、季节、人数、天气等因素，同时考虑到楼宇内各种载荷设备的特点和相关性，进行深度特征提取。

（三）建立神经网络模型：在建立神经网络模型时，需要确定模型的结构和参数，通常包括选择网络类别、确定网络层数和节点数、激活函数等。

同时，还需要选择合适的损失函数和优化器，以评估模型的性能和训练模型的速度。

基于改进BP神经网络的钢铁企业能耗分析

基于改进BP神经网络的钢铁企业能耗分析摘要：BP神经网络是神经网络算法中应用最广泛的一种，而节能减排相关的话题又是近年来社会关注的焦点。

文章以我国大型钢铁生产企业的吨钢综合能耗为研究对象，利用附加动量的BP神经网络的预测功能，对十二五期间的大型钢铁企业能耗进行预测。

得到了2015年相应的预测值，并对这些预测值进行了分析。

关键词：BP神经网络；大型钢铁企业；能耗；预测0 引言近年来，以煤炭为主的能源结构导致了一系列的气候问题和能源问题，例如温室效应和能源短缺现象。

针对这些问题，节能减排、创造低碳经济的理念应运而生钢铁工业不仅是国民经济的重要组成部分，更是节能减排潜力很大的行业。

2009年3月，国务院办公厅下发了《钢铁产业调整和振兴规划》，该文件明确提出了钢铁企业近期内的减排目标。

针对国家出台的相关政策，能耗预测就显得至关重要。

因为预测可以使我们提前了解相关信息并采取相应的对策，以引导或防止该结果的发生。

在预测方法中，神经网络是目前较为流行的一种。

学术界对人工神经网络的定义为：基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统或计算机，简称神经网络，简写为ANN(Artificial Neural Network)[1]。

它是一种平行分散处理模式,具有容错能力,对数据的分布要求不严格,最可贵的是它具有学习能力,可随时依据新准备数据资料进行自我学习、训练,调整其内部的储存权重参数以对应多变的经济环境[2]。

本文的研究工作，主要是利用人工神经网络中应用最广泛的BP神经网络算法，对大型钢铁企业的能耗相关指标进行预测，以预测其在现行状态下十二五期间的变化趋势。

1 BP神经网络算法介绍1.1传统BP算法1.1.1 算法简介BP神经网络(Back Propagation)作用原理为信号前向传播，误差反向传播。

其学习过程为有监督的学习[3]。

BP神经网络中每一个神经元的工作原理如下图1-1所示：P为输入向量，w为向量中每一个分量对应的权值组成的向量，b为输入的偏差[1]。

基于深度学习的能源消耗预测与优化研究

基于深度学习的能源消耗预测与优化研究在当今社会，能源消耗与环境问题已成为人们关注的焦点。

随着科技的不断进步和社会的发展，能源消耗预测与优化研究越来越受到重视。

基于深度学习的能源消耗预测与优化研究，是一种有效的方式，可以帮助人们更好地理解和管理能源使用，实现能源消耗的可持续发展。

一、能源消耗预测的重要性能源消耗预测在现代社会中扮演着重要的角色。

通过对能源消耗进行预测，可以更好地规划能源资源的利用，提高能源利用效率，减少能源浪费，保护环境。

基于深度学习的能源消耗预测方法，能够利用大量的数据进行分析和预测，提高预测的准确性和稳定性。

这对于降低能源消耗、优化能源结构、保护环境具有重要意义。

二、深度学习在能源消耗预测中的应用深度学习是人工智能领域的一个重要分支，具有强大的数据处理和学习能力。

在能源消耗预测领域，深度学习可以通过构建复杂的神经网络模型，从大量的数据中学习能源消耗的规律和趋势，实现准确的消耗预测。

与传统的统计方法相比，深度学习能够更好地应对数据的复杂性和不确定性，具有更高的预测精度和泛化能力。

因此，基于深度学习的能源消耗预测方法在实际应用中表现出色，受到广泛关注。

三、能源消耗优化的挑战与机遇除了能源消耗的预测，能源消耗的优化同样重要。

能源消耗优化是指通过合理的管理和控制，降低能源消耗的过程。

对于不同的能源系统和环境场景，如何实现最优的能源消耗配置，是一个复杂的问题。

基于深度学习的能源消耗优化研究，可以通过建立适应性强、智能化的优化模型，实现对能源消耗的精准控制和优化调节。

这为提高能源利用效率、减少资源浪费提供了新的机遇和挑战。

四、深度学习在能源消耗优化中的应用在能源消耗优化中，深度学习同样发挥着重要作用。

基于深度学习的智能优化算法，可以通过模拟人类的思维方式和决策过程，实现对能源消耗的智能化管理和优化。

深度学习算法的强大学习能力和自适应性，使其能够适应不同环境下的能源消耗优化问题，提高优化效果和效率。

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基于人工神经网络的能耗预测与优化设计
近年来，随着自然资源的日益枯竭以及环境问题的日益突出，能源节约和环境
保护已经成为了全球关注的热点问题。

在这种情况下，智能化的能源管理成为了必由之路。

而能耗预测与优化设计则作为智能化能源管理的重要组成部分，越来越受到人们的青睐。

其中，基于人工神经网络的能耗预测与优化设计，更是备受瞩目。

一、基于人工神经网络的能耗预测
1、人工神经网络的基本原理
人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），是模拟人类神经细胞系统
的难度，主要由输入层、隐藏层和输出层组成，其中隐藏层可以有多层。

ANN具
有存储、处理和学习信息的能力，其工作方式和人类大脑非常相似。

2、基于ANN的能耗预测
基于ANN的能耗预测主要基于历史数据进行预测，主要思路是首先通过历史
数据建立训练集和测试集，然后通过ANN模型进行训练和预测。

在建立训练集和
测试集过程中，需要考虑对数据进行清洗和预处理，以及确定ANN的结构和参数等。

此外，ANN模型的预测精度也与训练集和测试集的大小和质量有关。

因此，
在能耗预测中，需要注意优化数据处理和模型训练的质量和效率，以提高模型的预测精度。

二、基于人工神经网络的能源优化设计
1、能源优化设计的基本原理
能源优化设计主要是通过优化设计和控制方式，减少系统能量消耗，以提高系
统的能效性。

在能源优化设计中，需要综合考虑能源效率、经济性和环境性等因素。

2、基于ANN的能源优化设计
在能源优化设计中，ANN被广泛应用于系统建模和优化控制等方面。

主要思路是首先通过ANN模型对系统进行建模和仿真，然后采用优化算法对系统进行优化设计。

在ANN模型的建模过程中，需要考虑系统的复杂性和非线性等因素，以提高建模的精度和适用范围。

在优化算法的选择和实现过程中，需要考虑算法的精度、效率和鲁棒性等因素，以提高算法的优化效果和实际应用价值。

三、基于人工神经网络的能耗预测与优化设计的应用实例
1、工业能耗数据预测
某工业企业通过历史能耗数据分析，利用ANN模型对未来一周的工业能耗进行预测，以便调整相应的生产计划和能源消费策略。

预测效果比传统方法提高了30%，为企业节约了大量能源成本。

2、建筑能源优化设计
某高层建筑通过ANN模型对建筑能耗进行建模和仿真分析，然后利用优化算法对建筑外墙保温材料和空调系统进行优化设计。

优化后的建筑能源消耗量比原来降低了20%，提高了建筑的能效性和环保性。

结语：
基于人工神经网络的能耗预测与优化设计，在能源管理和环境保护领域具有广泛的应用前景。

但是，在应用过程中，需要综合考虑多种因素，如模型建立、算法选择和实现、数据处理和误差分析等，以提高模型预测精度和优化效果。

因此，在未来的研究和应用中，需要不断加强对ANN模型和优化算法的研究和应用探索，为能源管理和环境保护提供更加精确和有效的技术支持。