真空管太阳能热水器热性能逐时循环预测模型

【摘要】：受地域、季节和气候的影响,在户外进行太阳热水器热性能测试工作很难按计划开展。文章通过建立符合热水器集热条件的神经网络对热水器进行试验,用多云天气条件下的测试数据训练网络,再把标准天气条件下获得的测试数据输入该网络中,显示出该网络具有较好的外推能力,其预测值与试验值吻合较好。文章建立了真空管热水器的人工神经网络循环预测模型,实现了对水温的连续预测,其平均相对百分误差为3.899%,可在不具备测试条件的情况下,对太阳热水器的性能进行预估。 【作者单位】： 云南师范大学太阳能研究所 教育部可再生能源材料先进技术与制备重点实验室;云南师范大学物理与电子信息学院;
【关键词】： 神经网络 物理模型 家用太阳热水器 循环预测模型
【基金】：国家自然科学基金项目(11072211,51266016) 高校博士点专项基金项目(20105303110001) 云南省应用基础研究计划项目(2011FA017)
【分类号】：TU822;TK519
【正文快照】： 0引言太阳能热水器热性能测试标准对测试条件提出了严格要求[1],[2]。然而,受地域、气候和季节等因素的影响,在一年中或某一季节时段中,往往很难达到太阳能热水器测试条件要求,从而影响了产品测试工作。李泽东1,高文峰1,刘滔1,林文贤1,赵佳音2(1.云南师范大学太阳能研究所,教

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