【摘 要】
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目前我国的数据中心耗能量巨大，能耗效率却普遍不高，其中新风系统耗能占比较重，是研究数据中心节能的重要方向。数据中心新风系统能耗的在线预测，有助于实时分析数据中心的能耗情
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目前我国的数据中心耗能量巨大，能耗效率却普遍不高，其中新风系统耗能占比较重，是研究数据中心节能的重要方向。数据中心新风系统能耗的在线预测，有助于实时分析数据中心的能耗情况促进能耗效率地提升。最小二乘支持向量机（LSSVM）同时具备较好的泛化性能和推广性能，计算速度快，非常适合于数据中心新风系统的能耗特性。 本课题研究的重点在于当数据样本有限的条件下，如何针对数据特点进行有效地研究，尽可能地提高数据的质量，以及如何找到最适宜的惩罚因子和核函数宽度参数，从而提高预测模型的性能。本文首先调研了国内外建筑能耗预测的研究现状，以及智能算法在能耗预测领域的应用。然后介绍了能耗预测的主要相关技术，分析了基本LSSVM负荷模型在数据处理和参数选择方面的不足之处。最后结合数据中心新风系统的能耗特性，分别从模型优化和算法优化两个方面对能耗预测模型进行研究：在基本LSSVM模型中增加数据处理模块，从改进异常数据处理算法、相似日选择、输入变量降维的角度，提高数据的质量，对LSSVM模型进行优化；利用粒子群优化（PSO）算法的智能寻优性能，优化LSSVM的参数选择算法，并针对PSO算法早熟收敛的缺陷，引入选择、交叉、变异机制进行改进，进一步提出IPSO-LSSVM模型，从参数选择算法的角度对LSSVM模型进行优化。 最后使用真实的负荷数据作为实验样本，应用本课题所设计的IPSO-LSSVM预测模型，对数据中心新风系统的能耗进行实时预测，通过对预测结果地分析，验证了该模型的有效性。
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