基于MSTSO算法的冷水机组负荷分配模型研究
来源：计算机测量与控制杂志2024年第1期北京时间：
作者：王华秋,李乐天
单位：重庆理工大学两江人工智能学院
摘要：为降低空调系统的运行能耗，优化冷水机组的负荷分配，首先提出了一种多策略改进的金枪鱼优化算法(MSTSO)，引入黄金正弦觅食机制和非线性惯性权重来加强算法对最优解的全局定位能力；通过蜜獾随机搜索策略赋予算法更强的性能以跳出局部最优。接着利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)搭建能效预测模型并用MSTSO算法对其初始参数进行寻优从而获得最佳训练效果。最后进一步提出BiLSTM-MSTSO负荷分配模型，对多台冷水机组的负荷进行合理分配与优化。实验结果表明，优化后的BiLSTM预测模型拥有更高的预测精度，MSTSO算法相较其他智能优化算法可以减少更多的能耗并最大化提升冷水机组的运行效率。因此BiLSTM-MSTSO智能模型适用于多冷水机组的能耗预测与优化。
关键词：多冷水机组;负荷分配;金枪鱼优化算法;双向长短期记忆网络;能耗优化
基金资助：国家科技部重点研发计划项目(2018YFB1700803)；重庆市科委一般自然基金项目(cstc2019jcyj-msxmX0500)。
