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２０２４年第３８卷第１期
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）Ｖｏｌ．３８Ｎｏ．１２０２４
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４－８４２５（ｚ）．２０２４．０１．０１８
空压机负荷预测与智能调度算法研究
王华秋，张燕
（重庆理工大学两江人工智能学院，重庆４０１１３５）
摘要：针对目前空压机机组调度中存在能源消耗高、资源浪费严重等问题，结合空压机机
组的组合特点，对空压机的台数调度进行研究。提出一种多策略改进的哈里斯鹰优化算法
（ＭＨＨＯ）和深度回声状态网络（ＤＥＳＮ）相组合的空压机负荷预测模型，在获得一天２４ｈ所需负
荷之后，利用ＭＨＨＯ算法对机组组合进行调度和用气量分配。实验结果表明：预测模型对空压
机负荷预测具有更高的准确性，提高了机组的运行效率，减少了系统能源消耗，具有应用价值。
关键词：空压机负荷预测；改进的哈里斯鹰优化算法；深度回声状态网络；超参数；智能调度
中图分类号：ＴＰ３０１．６；ＴＰ３９１．９文献标识码：Ａ文章编号：１６７４－８４２５（２０２４）０１－０１６０－０９
证明了ＧＡＢＰ神经网络模型具有较好的预测能
０引言［４］
力。张功勋等采用基于卷积神经网络的支持向
中国空气压缩机产业起步晚，在创新方面落量机模型，取得了较好的日负荷预测效果。王华
后于国外，在国内市场份额相对较小。我国空压［５］
秋等利用长短时记忆网络（ＬＳＴＭ）预测制冷机
机工业要实现自身的变革与提高，必须进行深层组能源转化率，采用树种算法（ＴＳＡ）改进优化运
次的研究与实践。对空压机的台数调度进行研行参数。［６］
Ｒａｎ等提出一种融合自适应噪声的完
究，在负荷预测基础上对机组进行调度分配，达到备集合经验模态分解、样本熵和Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ的混
供需平衡，提高设备的工作效率，降低能耗。近年合模型进行短期负荷预测。机组组合是规划阶段
来，不同预测模型和机组组合方法受到广泛关注。［７］
的措施之一。Ｙａｎｇ等提出了一种将多维萤火
由于考虑不全面、历史数据量大，传统的负荷虫算法与局部有哪些信誉好的足球投注网站相结合的方法，将其用于求解
预测模型准确率不高，而深度学习不需要人工提［８］
机组组合问题。张朝炜等利用改进的人工鱼群
取特征，因此在大数据时代受到广泛关注。宋晓［９］
算法对大电网机组进行负荷分配。陈德树等以
华等［１］建立了一种基于ＧａｂｏｒＬＳＴＭＸＧｂｏｏｓｔ的两ＲＥ并网与抽水蓄能系统为基础，对网络约束下的
级
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