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AirGAN：空調(diào)機(jī)理模型增強(qiáng)生成對抗模型

為引導(dǎo)資源龐大、調(diào)控靈活的空調(diào)負(fù)荷參與需求響應(yīng)實(shí)現(xiàn)“源荷互動”，保障電網(wǎng)的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，各大研究單位開展了樓宇空調(diào)需求響應(yīng)實(shí)時(shí)控制仿真與實(shí)踐研究。然而，如何準(zhǔn)確地估算空調(diào)的負(fù)荷，并對空調(diào)負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測是目前面臨的重要挑戰(zhàn)。當(dāng)前主流方法包括模型驅(qū)動型、數(shù)據(jù)驅(qū)動型兩種方法體系。其中模型驅(qū)動型依賴對空調(diào)負(fù)荷的建模，難以實(shí)現(xiàn)對空調(diào)負(fù)荷復(fù)雜變化的模擬。數(shù)據(jù)驅(qū)動則是依賴大量數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，但難以覆蓋空調(diào)負(fù)荷的各類特點(diǎn)。為此，擬從模型驅(qū)動及數(shù)據(jù)驅(qū)動相結(jié)合的角度進(jìn)行空調(diào)負(fù)荷的智能擬合，以提升空調(diào)負(fù)荷生成預(yù)測的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性。提出了一種基于機(jī)制模型與生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）相結(jié)合的負(fù)荷生成方法和模型AirGAN。該方法通過GAN生成器生成的虛擬數(shù)據(jù)，持續(xù)調(diào)整物理模型的超參數(shù)，以使其更好地符合實(shí)際空調(diào)負(fù)荷特性。同時(shí)，采用GAN判別器對機(jī)制模型預(yù)測的負(fù)荷進(jìn)行判別，以此訓(xùn)練機(jī)制模型，從而提升其預(yù)測精度。

發(fā)表于：6/18/2025