ANN-LSTM-STA модели гибридии силсилаи вақт аст, ки барои пешгӯии талаботи ояндаи оби гарми маишӣ тавассути коркарди силсилаи таърихии истеъмоли оби гарм бо қабатҳои LSTM, таваҷҷуҳи дуюмдараҷаи вазндори замонӣ ва ANN таҳия шудааст. Таҳқиқоте, ки Bo Deng, Xin Zhou, Shaojie Wang, Dong Wang ва Xin Meng анҷом додаанд, маълумоти соатбайъаи оби гарми маиширо аз хобгоҳи воқеии донишҷӯёни донишгоҳ бо ANN-LSTM-STA пешгӯӣ карда, ин пешгӯиҳоро ба идоракунии feedforward–feedback-и системаи оби гарми коллектори офтобӣ–насоси гармии манбаи ҳаво пайваст кардааст. Маълумоти воқеии истеъмоли об ба давраи 1 Март–30 Ноябр 2023 тааллуқ дорад, дар ҳоле ки самаранокии системаи энергетикӣ дар симулятсияи POLYSUN арзёбӣ шудааст.

Модели ANN-LSTM-STA дар Ҷадвали 2-и манбаъ бо RMSE-и нормализатсияшуда = 0,320, RMSE-и ба миқёси физикӣ табдилёфта = 167,0 L ва MAE-и нормализатсияшуда = 0,217 нисбат ба моделҳои ANN, LSTM ва ANN-LSTM-A-и дорои як таваҷҷуҳ хатои камтар нишон додааст. Мувофиқи Ҷадвали 2 ва матни муфассали натиҷаҳо, нисбат ба ANN, RMSE %33,05 ва MAE %24,65 коҳиш ёфтааст.

Схемаи II-и ба пешгӯӣ асосёфта бо Схемаи I-и анъанавии ба талаботи собит асосёфта дар POLYSUN дар шароити якхелаи метеорологӣ ва таҷҳизотӣ муқоиса шудааст. Дар Схемаи II истеҳсоли гармии коллектори офтобӣ %9,47 зиёд шуда; истеҳсоли гармии ASHP %57,52, вақти кори ASHP %33,45, истифодаи энергияи насос %16,65 ва истеъмоли умумии энергияи система %43,85 кам шудааст. COP %6,42 ва COP-и система %18,39 афзудааст.

Ин натиҷаҳо нишон медиҳанд, ки идоракунии ба пешгӯӣ асосёфта, ки бо маълумоти воқеии истеъмоли оби гарм таъмин мешавад, дар муҳити симулятсия иқтидори қавии сарфаи энергия дорад. Бо вуҷуди ин, натиҷаҳои сарфаи энергия ва COP натиҷаҳои саҳроии дар бинои воқеӣ ченшуда нестанд; муҳаққиқон тасдиқи саҳроии вақти воқеӣ ва санҷишҳоро дар биноҳо ва минтақаҳои иқлимии гуногун аз ҷумлаи корҳои оянда зикр кардаанд.

Масъалаи муҳандисие, ки таҳқиқот мекӯшад ҳал кунад

Талаботи оби гарми маишӣ дар хобгоҳҳои донишгоҳӣ метавонад дар давоми рӯз ва рӯзҳои гуногуни ҳафта хеле тағйир ёбад. Дар равиши анъанавии тарҳрезӣ, муайян кардани иқтидори система бар асоси квотаи собите, ки бояд талаботи баландро қонеъ кунад, метавонад дар давраҳои талаботи паст ба истеҳсоли нолозими гармӣ ва кори тӯлонии таҷҳизот оварда расонад.

Истифодаи якҷояи энергияи офтобӣ ва насоси гармии манбаи ҳаво ин мушкилро худ аз худ ҳал намекунад. Агар вақти шуоъдиҳии офтоб бо вақти талаботи корбар мувофиқ наояд, қисми энергияи офтобӣ метавонад ба таври кофӣ истифода нашавад; ASHP бошад метавонад аз ҳад зиёд кор кунад ё дар шароити сарбории қисман паст самаранокиаш коҳиш ёбад.

Равиши таҳқиқот табдил додани системаи энергетикӣ аз системаи реактивие, ки танҳо ба ҳарорати ҷорӣ ё талаботи фаврӣ вокуниш мекунад, ба сохтори идоракуние мебошад, ки истеъмоли ояндаи оби гармро пешакӣ пешгӯӣ мекунад.

Модели ANN-LSTM-STA Дар Ин Таҳқиқот Чиро Пешгӯӣ Мекунад?

Модели ANN-LSTM-STA бо истифода аз силсилаи таърихии соатбайъаи истеъмоли оби гарми маишии хобгоҳи донишҷӯёни № 7 дар Xi'an, ки 700 донишҷӯ дорад, истеъмоли ояндаи DHW-ро пешгӯӣ мекунад; сипас истеъмоли пешгӯишуда ҳамчун вуруди идоракунии feedforward истифода мешавад, ки муайян мекунад коллектори офтобӣ ва насоси гармии манбаи ҳаво кай ва то чӣ андоза ба кор дароварда шаванд.

Бинои таҳқиқотӣ ва талаботи тарҳии оби гарм

Бинои истинодии таҳқиқот хобгоҳи шашошёнаи донишҷӯён аст ва дар маҷмӯъ 700 донишҷӯро ҷой медиҳад. Квотаи анъанавии тарҳӣ аз фосилаи 20–25 L/(нафар·рӯз) ҳамчун ҳадди боло, яъне 25 L/(нафар·рӯз), интихоб шудааст.

Мувофиқи ин, ҳаҷми тарҳии ҳаррӯзаи оби гарм:

700 нафар × 25 L/(нафар·рӯз) = 17.500 L/рӯз

қабул шудааст.

Муодилаи сарбории гармии оби гарм дар манбаъ

Манбаъ Муодилаи (1)-ро ба шакли зерин меорад:

\[ Q_h=\frac{m q_r (t_r-t_o)\rho_r}{86400} \tag{1} \]

Мувофиқи шарҳи манбаъ, \(Q_h\) истеъмоли гармии соати тарҳии пурраи рӯзро (kW), \(m\) шумораи корбаронро, \(q_r\) квотаи ҳаррӯзаи оби гармро, \(t_r\) ҳарорати тарҳии оби гармро, \(t_o\) ҳарорати маҳаллии оби хунукро ва \(\rho_r\) зичии оби гармро ифода мекунад. Ҳарорати тарҳии оби гарм \(t_r=50\,^{\circ}\mathrm{C}\) қабул шудааст.

Манбаъ дар ҳамон шарҳ иқтидори хоси гармии обро \(C=4{,}187\ \mathrm{kJ/(kg\cdot ^\circ C)}\) муайян мекунад; аммо узви \(C\) дар Муодилаи чопшудаи (1) мавҷуд нест. Аз ин рӯ, Муодилаи (1) аз ҷониби Verianla беовоз ислоҳ нашуда, ҳамон тавре ки дар манбаъ чоп шудааст ва бо огоҳии ҳисоботӣ нигоҳ дошта шудааст.

Масоҳати коллектори офтобӣ чӣ гуна муайян мешавад?

Манбаъ барои масоҳати коллектори офтобӣ:

\[ A_C= \frac{Q_w\rho_r C(t_r-t_o)f} {J_T\eta_{cd}(1-\eta_L)} \tag{2} \]

муодиларо истифода мебарад.

Дар ин ҷо \(Q_w\) истеъмоли миёнаи ҳаррӯзаи оби гарм, \(\rho_r\) зичии об, \(C\) иқтидори хоси гармии об, \(t_r-t_o\) афзоиши ҳарорат ва \(f\) таносуби кафолати энергияи офтобиро ифода мекунад. \(J_T\) шуоъдиҳии офтобӣ, \(\eta_{cd}\) самаранокии миёнаи солонаи коллектор ва \(\eta_L\) таносуби талафи гармӣ дар бак ва системаи қубурҳоро нишон медиҳад.

Xi'an дар манбаъ ҳамчун минтақаи энергияи офтобии синфи III баррасӣ шуда, барои \(f\) фосилаи 0,4–0,5 дода шудааст. Дар схемаи системаи манбаъ масоҳати умумии коллектори офтобии ҳамвори пластинкавӣ 324 m² нишон дода шудааст.

Насоси гармии манбаи ҳаво чӣ гуна кор мекунад?

ASHP даври классикии фишурдани буғро истифода мебарад, ки аз бухоркунанда, компрессор, конденсатор ва клапани тавсеа иборат аст ва гармиро аз ҳавои муҳит мегирад. Моеъи хунуккунанда дар бухоркунанда аз муҳит гармӣ гирифта бухор мешавад, дар компрессор ба ҳарорат ва фишори баланд мерасад, дар конденсатор гармии худро ба баки оби гарм медиҳад ва пас аз клапани тавсеа боз ба бухоркунанда бармегардад.

Манбаъ сарбории тарҳии гармии ASHP-ро:

\[ Q_g= \frac{q_h m C_W(t_{end}-t_0)\rho_W} {3600T} \tag{3} \]

меорад. Аммо шарҳи бевосита зери ин муодила танҳо \(q_h\), \(C_W\) ва вақти истифодаи онро муайян мекунад; ҳамаи рамзҳои дигари муодиларо ба таври низомманд шарҳ намедиҳад. Ин норасоии истилоҳӣ дар манбаъ нигоҳ дошта шудааст.

Манбаъ талаботи ҳисобшудаи гармидиҳиро 34 kW медиҳад ва барои эътимоднокӣ ASHP бо иқтидори гармидиҳии 40 kW интихоб мекунад. Қувваи барқии дастгоҳ 10 kW, хунуккунандаи он R-407c ва миқдори хунуккунандаи гузоришшуда 20,2 kg мебошад.

Сохтори физикии системаи S-ASHP

Дар модели POLYSUN 2025.12 се ҷузъи асосии энергетикии система коллектори офтобии ҳамвор, насоси гармии манбаи ҳаво ва баки захираи оби гарм мебошанд. Баки захира ҳамчун буфери гармӣ амал мекунад, то фарқиятҳои кӯтоҳмуддати таъминоти гармӣ байни коллектори офтобӣ ва ASHP-ро мувозинат диҳад ва ба корбар оби гарми устувортар расонад.

Дар Figure 1-и манбаъ инчунин насоси гардиши офтобӣ, насоси об, контроллери гармидиҳии ёрирасон, клапани сеҷониба ва клапани омехтакунӣ нишон дода шудаанд. Ҳарорати баромади система бо ҳадафи 50 °C танзим мешавад.

Модели пешгӯӣ кадом маълумотро истифода мекунад?

Модели ANN-LSTM-STA пешгӯии яктағйирёбандаи силсилаи вақт аст, ки танҳо силсилаи таърихии истеъмоли DHW-ро ҳамчун вуруд истифода мекунад. Ҳарорати ҳавои берунӣ, шуоъдиҳии офтобӣ, таътил, давраи имтиҳон, рӯзи ҳафта ё маълумоти соат вурудҳои ҷудогонаи модел нестанд.

Маълумот аз системаи ченкунии IC-корти хобгоҳи донишҷӯён аз 1 Март то 30 Ноябр 2023 ҳар соат ҷамъоварӣ шудааст. Дар маҷмӯъ 6600 сабти эътиборнок мавҷуд аст.

Тартиби пешазкоркард:

Меъмории ANN-LSTM-STA

Дар тавсифи асосии меъмории манбаъ, модел аз чор модули пайдарпай иборат аст: қабати вуруд/рамзгузории замонии LSTM, secondary weighted temporal attention (STA), қабати пинҳонии ANN ва қабати баромади ANN.

LSTM вобастагиҳои замонии силсилаи таърихии истеъмолро ҳамчун ҳолатҳои пинҳонӣ рамзгузорӣ мекунад. Қабати STA ин ҳолатҳои пинҳониро мувофиқи аҳамияташон барои пешгӯӣ аз нав вазн мекунад. Намояндагии бо вазнҳои таваҷҷуҳ ғанишуда сипас ба қабати пинҳонии ANN бо 50 нейрони ReLU ва як нейрони баромади хаттӣ интиқол дода мешавад.

Манбаъ шумораи умумии параметрҳои омӯзишшавандаро тақрибан 45.000 гузориш медиҳад.

Механизми таваҷҷуҳи дуюмдараҷаи вазндори замонӣ

Figure 3-и манбаъ сохтори таваҷҷуҳро ҳамчун вазнкунии думарҳилавӣ нишон медиҳад. Дар қадами аввал ҳолатҳои пинҳонӣ вазн карда мешаванд, вале ҷамъ намешаванд; дар қадами дуюм намояндагиҳои аз нав вазншуда ҳосил мешаванд. Дар схема нишон дода мешавад, ки вазнкунии дуюм ва муттаҳидсозии ниҳоӣ бо истифода аз ҳисобҳои cosine correlation сохта мешаванд.

Дар муқобил, матни баъдӣ зери сарлавҳаи “spatiotemporal attention (STAM)” ҳам вазнҳои таваҷҷуҳи temporal ва ҳам spatial-ро муайян мекунад:

\[ e_t^T=v_T\tanh(W_T h_t+b_T) \tag{4} \]

\[ \alpha_t^T= \frac{\exp(e_t^T)} {\sum_{j=1}^{T}\exp(e_j^T)} \tag{5} \]

\[ e_i^S=v_S\tanh(W_S h_i+b_S) \tag{6} \]

\[ \alpha_i^S= \frac{\exp(e_i^S)} {\sum_{j=1}^{N}\exp(e_j^S)} \tag{7} \]

\[ \alpha_{t,i}^{ST}= \alpha_t^T\cdot\alpha_i^S \tag{8} \]

\[ \hat{h}= \sum_{t=1}^{T}\sum_{i=1}^{N} \alpha_{t,i}^{ST}h_{t,i} \tag{9} \]

Ин занҷири муодилаҳо ифода мекунад, ки вазнҳои temporal ва spatial зарб шуда, ба харитаи муттаҳидаи attention табдил меёбанд. Аммо тавсифи маълумоти мақола силсилаи вақти яктағйирёбандаи DHW аст ва номи асосии модел ANN-LSTM-STA мебошад. Манбаъ равшан шарҳ намедиҳад, ки сохтори думарҳилавии cosine-correlation STA дар Figure 3 бо сохтори STAM дар Муодилаҳои (4)–(9) дар амал чӣ гуна мутобиқ карда шудааст.

Модел чӣ гуна омӯзонида шуд?

Ҳангоми Grid search барои LSTM hidden dimension арзишҳои 32, 64 ва 128; барои шумораи нейронҳои пинҳонии ANN — 30, 50 ва 100; барои batch size — 32, 64 ва 128; ва барои learning rate — 0,001, 0,0005 ва 0,0001 муқоиса шудаанд.

Муҳити нармафзор Python 3.9, TensorFlow 2.10.0/Keras, scikit-learn 1.2.0, pandas 1.5.3, NumPy 1.23.5 ва Matplotlib 3.7.0 мебошад. Таҷҳизот Intel Core i7-12700H, 32 GB RAM ва NVIDIA GeForce RTX 3060 6 GB GPU; CUDA 11.2 ва cuDNN 8.1 истифода шудаанд.

Мушкилоти дохилиманбаъӣ дар протоколи тақсимоти маълумот

Манбаъ дар як ҷой тақсимоти аслии кодро Март–Октябр омӯзиш (~%73), Ноябр валидация (~%9) ва “test set нест” тавсиф мекунад. Баъдан мегӯяд, ки модели ниҳоӣ дар “held-out test set” арзёбӣ шудааст. Азбаски гуфта нашудааст, ки маҷмӯи алоҳидаи тестӣ аз кадом санаҳо ё чанд фоизи сабтҳо иборат аст, протоколи комилан мустақили арзёбии метрикаҳои самаранокиро аз манбаъ боэътимод бозсозӣ кардан мумкин нест.

Идоракунии Feedforward–Feedback Аз Идоракунии Анъанавии Собит Чӣ Тафовут Дорад?

Схемаи I талаботи оби гармро аз рӯи квотаи собити тарҳӣ муайян карда, баъд аз оғози кори система тавассути feedback вокуниш мекунад, дар ҳоле ки Схемаи II пешгӯии истеъмоли 24 соат пеши ANN-LSTM-STA-ро ҳамчун вуруди feedforward истифода бурда, истеҳсоли офтобӣ ва ASHP-ро пешакӣ ба нақша мегирад; агар истифодаи воқеӣ ба ҳадаф нарасад, ислоҳи feedback дар асоси PI фаъол мешавад.

Схемаи I

Схемаи I ба стандарти анъанавии тарҳрезии DHW асос меёбад. Талаботи терминалии оби гарм аз рӯи режими собит муайян мешавад ва система асосан тавассути feedback кор мекунад. Қуллаҳо ва пастиҳои истеъмоли воқеии корбар пешакӣ пешгӯӣ намешаванд.

Схемаи II

Схемаи II аввал истеъмоли обро бо ANN-LSTM-STA пешгӯӣ мекунад. Талаботи пешгӯишуда тавассути идоракунии feedforward талаботи терминалии оби гармро пешакӣ муайян мекунад. Пас аз оғози кори система назорат мешавад, ки талаботи воқеӣ қонеъ шудааст ё не; агар ҳадаф қонеъ нашавад, механизми feedback баромадҳои офтобӣ ва ASHP-ро аз нав танзим мекунад.

Хусусиятҳои идоракунии дар манбаъ гузоришшуда чунинанд:

Дар сенарияи рӯзи абрнок коллектор аз кор бароварда мешавад ва ASHP тамоми сарбориро таъмин мекунад. Схемаи II инчунин метавонад кори ASHP-ро пешакӣ ба соатҳои тарифи паст ба нақша гирад.

Санҷиши устуворӣ ба садои Gaussian

Мувофиқи манбаъ, дар шароити %5–15 садои Gaussian контроллер ҳарорати баки оби гармро дар доираи ±3 °C нигоҳ дошта, афзоиши истеъмоли энергияро зери %4 маҳдуд кардааст. Ин санҷиши устувории симулятсионӣ аст, ки дар манбаъ гузориш шудааст; озмоиши саҳроӣ дар шароити садои воқеии сенсор нест.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

RMSE ва MAE чиро чен мекунанд?

RMSE ва MAE хатои байни истеъмоли пешгӯишуда ва истеъмоли воқеии оби гармро чен мекунанд. Қимати пасттар самаранокии беҳтари пешгӯиро нишон медиҳад.

Манбаъ барои RMSE:

\[ RMSE= \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} (\hat{y}_i-y_i)^2} \tag{10} \]

муодиларо меорад. Амали квадраткунӣ ба хатогиҳои калонтар вазни бештар медиҳад.

MAE бошад:

\[ MAE= \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} |\hat{y}_i-y_i| \tag{11} \]

муайян шудааст ва инҳирофи миёнаи мутлақи пешгӯиҳоро аз қиматҳои воқеӣ чен мекунад.

Самаранокии чор модели пешгӯӣ

Каҷҳои пешгӯӣ чӣ гуна тағйир меёбанд?

Figure 4–7-и манбаъ силсилаҳои воқеӣ ва пешгӯишудаи истеъмоли соатбайъаро муқоиса мекунад. Модели ANN махсусан дар қуллаҳои баланди истеъмол аз каҷи воқеӣ дуршавии равшантар нишон медиҳад. LSTM сохтори давриро беҳтар пайгирӣ мекунад.

Бо ANN-LSTM-A қуллаҳо ва водиҳо беҳтар мувофиқат мекунанд, вале дар баъзе нуқтаҳои тағйири тез дуршавиҳо идома доранд. Дар графики ANN-LSTM-STA каҷи пешгӯӣ, махсусан дар қуллаҳои баланди истеъмол, ба силсилаи воқеӣ наздиктар ҳаракат мекунад.

Ин графикҳо рафтори нисбии пешгӯии моделро дастгирӣ мекунанд; аммо азбаски ҷадвали хоми соатбайъаи маълумот дар мақола нашр нашудааст, аз графикҳо арзишҳои нави дақиқи мобайнӣ гирифта нашаванд.

Тарҳи таҷрибавии муқоисаи POLYSUN

Схемаи I ва Схемаи II бо як маълумоти метеорологӣ, як иқтидори таҷҳизот, як ҳарорати ибтидоии бак ва як талаботи бароҳатӣ модел шудаанд. Тафовути асосӣ дар он аст, ки талаботи терминалии DHW чӣ гуна тавлид мешавад ва идоракунӣ то чӣ андоза пешбинанда аст.

Ин тарҳ имкон медиҳад ду равиши идоракунӣ дар шароити якхелаи асосии система муқоиса шаванд. Бо вуҷуди ин, натиҷаҳо аз дақиқӣ ва фарзияҳои модели симулятсия вобастаанд.

Истеҳсоли гармии коллектори офтобӣ

Истеҳсоли умумии гармии коллектори офтобии Схемаи II аз 11.206,26 kWh ба 12.267,75 kWh афзудааст. Афзоиш %9,47 мебошад.

Figure 10-и манбаъ нишон медиҳад, ки махсусан дар баъзе рӯзҳои Ноябр Схемаи II аз гармии офтобӣ бештар истифода кардааст. Муҳаққиқон инро бо пешгӯии пешакии талабот ва истифодаи энергияи офтобӣ дар вақтҳои мувофиқтар алоқаманд мекунанд.

Истеҳсоли гармӣ ва вақти кори ASHP

Истеҳсоли умумии гармии ASHP дар Схемаи I 14.643,11 kWh буда, дар Схемаи II ба 6220,71 kWh коҳиш ёфтааст. Ин коҳиши %57,52 аст.

Вақти умумии кори ASHP аз 293 соат ба 195 соат коҳиш ёфта, яъне %33,45 кам шудааст. Figure 11 нишон медиҳад, ки дар бисёр рӯзҳо истеҳсоли ҳаррӯзаи гармӣ ва вақти кори ASHP дар Схемаи II пасттар аст.

Истифодаи энергияи насос

Ҷадвали 3-и манбаъ истифодаи энергияи насосро барои Схемаи I 879,86 Wh ва барои Схемаи II 733,37 Wh дода, коҳиши %16,65-ро гузориш мекунад.

Дар муқобил, матни тавзеҳдиҳандаи Figure 12 барои “average daily energy consumption” коҳиши %18,7-ро гузориш мекунад. Азбаски манбаъ таърифҳои ҳисобии ин ду фоизро пурра мувофиқ накардааст, дар муқоисаи умумӣ натиҷаи умумии Table 3, яъне %16,65, асос гирифта шудааст.

Истеъмоли умумии энергияи система

Истеъмоли умумии энергияи система дар Схемаи I 3266,56 kWh ва дар Схемаи II 1834,28 kWh гузориш шудааст. Коҳиш:

%43,85

дода шудааст.

Дар Figure 13 дида мешавад, ки Схемаи II дар аксари рӯзҳои Ноябр энергияи камтар истеъмол кардааст. Гарчанде матни манбаъ ин фарқиятро “statistically significant” меномад, барои муқоиса қимати p, фосилаи эътимод ё санҷиши мустақили гипотеза пешниҳод намекунад. Аз ин рӯ, натиҷа дар ин ҷо танҳо ҳамчун фарқияти гузоришшудаи симулятсионӣ шарҳ дода мешавад.

Ҳарорати баки оби гарм

Figure 14-и манбаъ қимати set-и 50 °C-ро ҳамчун хатти истинод нишон медиҳад. Гуфта шудааст, ки Схемаи I-и анъанавӣ дар баъзе рӯзҳо аз қимати set поён рафтааст ва махсусан 21 Ноябр ҳарорати миёнаи бак 47,05 °C будааст.

Мувофиқи манбаъ, Схемаи II дар ҳамон рӯзҳо ҳарорати бакро аз 50 °C боло нигоҳ доштааст. Бо вуҷуди ин, график нишон медиҳад, ки дар баъзе рӯзҳо ҳарорати Схемаи II низ аз қимати set ба таври назаррас баландтар аст; бинобар ин, самаранокӣ набояд танҳо ҳамчун “маҳз дар 50 °C нигоҳ доштан”, балки ҳамчун идоракунии пешбинандаи қонеъкунандаи талабот арзёбӣ шавад.

Натиҷаҳои COP ва COPsys Чӣ Гуна Тафсир Шаванд?

Дар манбаъ COP коэффисиенти самаранокии насоси гармӣ/воҳиди алоҳида ва COPsys коэффисиенти самаранокии тамоми системаи S-ASHP-ро ифода мекунад; дар Схемаи II COP-и миёна аз 3,58 ба 3,81 ва COPsys аз 7,32 ба 8,97 афзудааст, аммо ин қиматҳо натиҷаҳои симулятсияи POLYSUN мебошанд ва ченкунии COP дар шароити воқеии саҳро нестанд.

Номувофиқии фоизии RMSE/MAE дар бахши хулоса

Ҷадвали 2 ва матни муфассали натиҷаҳои манбаъ гузориш медиҳанд, ки ANN-LSTM-STA нисбат ба ANN, RMSE-ро %33,05 ва MAE-ро %24,65 коҳиш додааст. Аммо бахши conclusion барои ҳамин модел арзишҳои %27,20 ва %22,22-ро медиҳад.

Азбаски арзишҳои %27,20 ва %22,22 дар Ҷадвали 2 ба модели ANN-LSTM-A тааллуқ доранд, дар ин мақолаи Verianla барои муқоисаи ANN-LSTM-STA арзишҳои %33,05 ва %24,65, ки бо Ҷадвали 2 ва матни муфассали натиҷаҳо мувофиқанд, истифода шудаанд; фарқи дохилиманбаъӣ низ алоҳида нигоҳ дошта шудааст.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

Дар маълумоти воқеии истеъмоли хобгоҳи донишҷӯён ANN-LSTM-STA нисбат ба моделҳои ANN, LSTM ва ANN-LSTM-A, ки дар манбаъ муқоиса шудаанд, RMSE ва MAE-и пасттар ҳосил кардааст.

Дар симулятсияи POLYSUN идоракунии ба пешгӯӣ асосёфтаи feedforward–feedback нисбат ба идоракунии анъанавии ба талаботи собит асосёфта бо истифодаи бештари энергияи офтобӣ, истеҳсоли камтари гармии ASHP, вақти кӯтоҳтари кори ASHP ва истеъмоли камтари умумии энергияи система алоқаманд аст.

Қиматҳои симулятсионии COP ва COPsys-и Схемаи II аз Схемаи I баландтаранд.

Сенарияи садои Gaussian дар манбаъ нишон медиҳад, ки идоракунӣ метавонад дар шароити баъзе вайроншавиҳои модел ҳарорати баки оби гармро дар доираи маҳдуд нигоҳ дорад.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад

Таҳқиқот нишон намедиҳад, ки дар як иншооти воқеии оби гарми донишгоҳӣ сарфаи %43,85 энергия чен шудааст. Ин қимат аз симулятсияи POLYSUN гирифта шудааст.

Таҳқиқот нишон намедиҳад, ки ANN-LSTM-STA дар кампусҳо, минтақаҳои иқлимӣ ё профилҳои корбарони гуногун ҳамон қиматҳои хатогиро таъмин мекунад.

Аз коҳиши истеъмоли энергия метавон хулоса кард, ки партови карбон метавонад кам шавад; аммо таҳқиқот партови воқеии CO₂-ро мустақиман чен накардааст.

Сарфи назар аз ибораи “statistically significant” дар манбаъ, азбаски барои фарқиятҳои энергетикии Схемаи I–II санҷиши мустақили инференсӣ гузориш нашудааст, сатҳи аҳамияти оморӣ тасдиқ карда намешавад.

Бо сабаби зиддияти протоколи тақсимоти маълумот, аз матни манбаъ дақиқ тасдиқ кардан мумкин нест, ки метрикаҳои Ҷадвали 2 воқеан самаранокии маҷмӯи тестии мустақил ва қаблан надидашударо ифода мекунанд ё не.

Маҳдудияти Асосии Тасдиқи Таҳқиқот Чист?

Муҳимтарин маҳдудияти тасдиқи таҳқиқот дар он аст, ки гарчанде истеъмоли оби гарм аз бинои воқеии донишгоҳӣ чен шудааст, самаранокии энергетикии S-ASHP ва фоидаҳои идоракунӣ на дар системаи воқеӣ, балки дар симулятсияи POLYSUN арзёбӣ шудаанд; татбиқи саҳроӣ ва умумисозӣ ба биноҳо ва иқлимҳои гуногун ҳанӯз анҷом нашудааст.

Пешниҳодҳо барои таҳқиқоти оянда

Муаллифон пешниҳод мекунанд, ки ба модели пешгӯӣ соат, рӯзи ҳафта, давраҳои имтиҳон, таътилҳо ва тағйирёбандаҳои обу ҳаво илова карда шаванд. Модели ҳозираи яктағйирёбанда ин маълумотро мустақиман истифода намекунад.

Тавсия дода мешавад, ки муқоисаҳои benchmark бо моделҳои Transformer ва усулҳои дарахтӣ ба монанди XGBoost ва Random Forest, ки хусусиятҳои таъхирдорро истифода мебаранд, васеъ карда шаванд.

Яке аз қадамҳои муҳимтарини оянда татбиқи саҳроии вақти воқеӣ дар системаи воқеии оби гарм аст. Муаллифон инчунин мехоҳанд моделро дар чанд бино ва минтақаи иқлимӣ тасдиқ кунанд.

Таҳлили ҳассосияти таъсири иқтидори buffer tank ба самаранокии идоракунӣ ва омӯзиши вариантҳои cosine-similarity ё multi-head attention-и механизми STA низ аз ҳадафҳои таҳқиқоти оянда мебошанд.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Унвони аслӣ: Research on the Operation of a Solar–Air Source Heat Pump Hot Water System Based on the Demand-Side ANN-LSTM-STA Algorithm for Prediction Response.

Муаллифон: Bo Deng; Xin Zhou; Shaojie Wang; Dong Wang; Xin Meng.

Corresponding author: Xin Meng.

Муассиса: LiZhi College, Shaanxi University of Technology, Hanzhong 723001, China.

Маҷалла: Energies.

Ношир: MDPI, Basel, Switzerland.

Маълумоти нашр: Energies 2026, 19, 4173.

DOI: 10.3390/en19174173.

Таърихи мақола: Қабул шуд 17 Июл 2026; бознигарӣ шуд 27 Август 2026; қабул шуд 31 Август 2026; нашр шуд 3 Сентябр 2026.

Навъи манбаъ: Мақолаи аслии муҳандисии энергетикӣ/моделсозии баррасишуда ва дастрасии кушода; пешгӯии омӯзиши мошинӣ бар асоси маълумоти воқеии истеъмоли DHW + симулятсияи системаи энергетикии POLYSUN.

Иҷозатнома: Creative Commons Attribution (CC BY).

Объекти таҳқиқот: Хобгоҳи донишҷӯёни № 7-и 6-ошёна бо 700 донишҷӯ дар Xi'an.

Давраи маълумот: 1 Mart 2023–30 Kasım 2023.

Намунагирӣ: 1 saat.

Сабти эътиборнок: 6600.

Маълумоти нопурра: <%0,5; интерполятсияи хаттӣ.

Нормализатсия: Min–Max [0,1].

Sliding window: 24 saat.

Модели пешгӯӣ: ANN-LSTM-STA.

Моделҳои муқоиса: ANN, LSTM, ANN-LSTM-A.

Метрикаҳои асосии пешгӯӣ: RMSE ва MAE.

LSTM hidden dimension-и интихобшуда: 64.

ANN hidden neurons: 50.

Optimizer: Adam; learning rate = 0,001; β1 = 0,9; β2 = 0,999.

Loss: Mean Squared Error.

Training: 100 epoch; batch size 64; early stopping patience 10; dropout нест; random seed 42.

Нармафзор: Python 3.9; TensorFlow 2.10.0/Keras; scikit-learn 1.2.0; pandas 1.5.3; NumPy 1.23.5; Matplotlib 3.7.0.

Таҷҳизоти ҳисоббарорӣ: Intel Core i7-12700H; 32 GB RAM; NVIDIA GeForce RTX 3060 6 GB; Windows 11; CUDA 11.2; cuDNN 8.1.

Симулятсияи энергетикӣ: POLYSUN 2025.12.

Ҷузъҳои асосии S-ASHP: Коллектори офтобии ҳамвор, насоси гармии манбаи ҳаво, баки захираи оби гарм ва таҷҳизоти идоракунии гардиш/насос.

Коллектори офтобӣ: Дар Figure 1-и манбаъ масоҳати умумӣ 324 m².

ASHP: Иқтидори гармидиҳӣ 40 kW; қувваи барқ 10 kW; R-407c; 20,2 kg хунуккунанда.

Идоракунӣ: Пешгӯии 24 соат пеш, диапазони кори 45–55 °C, қимати set 50 °C, режимҳои афзалияти офтоб / дастгирии ASHP / интизорӣ, насоси басомади тағйирёбанда ва PI feedback.

Маблағгузорӣ: Key Science and Technology Program of Shaanxi Province (2025QCY-KXJ-015) ва Key Research and Development Program of Shaanxi (2025CY-YBXM-378).

Дастрасии маълумот: Маҷмӯи маълумот ва код аз corresponding author Xin Meng бо дархост дастрас карда мешаванд.

Бархӯрди манфиатҳо: Муаллифон гузориш додаанд, ки бархӯрди манфиатҳо вуҷуд надорад.

Саҳми муаллифон: Куратсияи маълумот Xin Zhou, Shaojie Wang ва Dong Wang; дарёфти маблағгузорӣ, идоракунии лоиҳа ва роҳбарӣ Xin Meng; тарҳи аслӣ Bo Deng гузориш шудааст.

Номувофиқии дохилиманбаъии тақсимоти маълумот: Усул дар як ҷой Март–Октябр омӯзиш / Ноябр валидация ва набудани маҷмӯи тестиро мегӯяд, дар ҳоле ки бахши баъдӣ мегӯяд модели ниҳоӣ дар held-out test set арзёбӣ шудааст. Шарҳ дода нашудааст, ки маҷмӯи тестӣ аз кадом сабтҳо иборат аст.

Номувофиқии дохилиманбаъии натиҷаҳо: Table 2 ва матни муфассали натиҷаҳо барои ANN-LSTM-STA коҳиши RMSE/MAE-ро нисбат ба ANN %33,05 / %24,65 медиҳанд, дар ҳоле ки conclusion %27,20 / %22,22 менависад. Ду қимати охир дар Table 2 ба ANN-LSTM-A тааллуқ доранд.

Номувофиқии дохилиманбаъии меъморӣ: Тавсифи асосии модел ва Figure 3 сохтори secondary weighted temporal attention (STA)-ро шарҳ медиҳанд, дар ҳоле ки бахши минбаъдаи Equation 4–9 истилоҳҳои spatiotemporal attention (STAM) ва spatial attention-ро истифода мебарад; манбаъ ин ду тавсифро равшан мувофиқ намекунад.

Ёддошти ҳисоботии муодила: Гарчанде дар зери Муодилаи (1) \(C\) ҳамчун иқтидори хоси гармӣ муайян шудааст, \(C\) дар худи муодила дида намешавад. Баъзе рамзҳои Муодилаи (3) низ дар шарҳи бевосита зери он муайян нашудаанд. Ин нуқтаҳо аз ҷониби Verianla беовоз ислоҳ нашудаанд.

Маҳдудияти асосии методологӣ: Гарчанде истеъмоли оби бинои воқеӣ ба модел вуруд медиҳад, натиҷаҳои сарфаи энергия, COP ва самаранокии истифодабарӣ ба симулятсияи POLYSUN тааллуқ доранд. Тасдиқи саҳроии вақти воқеӣ анҷом нашудааст.

Ёддошти истифодаи такрории визуалӣ: Манбаъ дорои иҷозатномаи CC BY аст; аммо барои Verianla сохтани схемаҳои аслии система, меъмории модел ва ҷараёни идоракунӣ нисбат ба истифодаи такрории фигураҳои манбаъ дар сатҳи пиксел афзал дониста мешавад.