植物工廠地源熱泵系統熱負荷BP神經網絡預測及驗證

石惠嫻，孟祥真，游煜成，張中華，歐陽三川，任亦可

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植物工廠地源熱泵系統熱負荷BP神經網絡預測及驗證

石惠嫻，孟祥真，游煜成，張中華，歐陽三川，任亦可

（同濟大學新農村發展研究院國家設施農業工程技術研究中心，上海 200092）

為提高水蓄能型地下水源熱泵自然光植物工廠供熱系統節能性，供熱系統必須能夠很好地預測熱負荷變化。針對自然光植物工廠熱環境系統非線性特點，利用具有很強非線性映射能力的BP神經網絡（back propagation，BP），選取室內外空氣干球溫度、太陽輻射強度、室內相對濕度和絕對濕度、室內風速等輸入參數，確定算法步驟和評價指標，構建神經網絡模型預測植物工廠次日負荷。采用Matlab神經網絡工具箱對崇明試驗基地水蓄能型地源熱泵自然光植物工廠的樣本集進行訓練，訓練后誤差函數值為0.002 999 94，神經網絡收斂。通過對比熱負荷預測值與實際值，證明了神經網絡預測熱負荷值與實際值趨勢一致，基本誤差在±6%以內，結果表明神經網絡法可以用于植物工廠次日熱負荷預測。通過熱負荷預測能夠更加科學地調整供熱系統運行模式，更好地匹配植物工廠需求熱量與熱泵的輸出能量，實現運行節能和降低供能成本的目的。

熱能；神經網絡；算法；熱負荷預測；植物工廠；水蓄能；地源熱泵

0 引 言

維持植物工廠內適宜運行溫度對于作物生長非常重要，但冬季巨大的供熱能耗日益成為影響植物工廠經濟運行的主要問題。在歐洲用于植物工廠冬季供熱的成本大約為植物工廠總運行費用的30%以上。在中國北緯35°左右地區的植物工廠，冬季供熱耗能約占總生產成本的30%～40%，在北緯40°左右的地區，約占40%～50%，北緯43°以上的地區約占60%～70%[1-2]。并且燃煤鍋爐等傳統加熱設備污染環境[3]。因此從源頭上選擇可再生能源供能植物工廠系統，并跟蹤預測植物工廠熱負荷變化，及時調控供熱系統，成為實現節能降耗的關鍵[4-10]。但植物工廠熱負荷預測的研究較少，有學者通過天氣預測系統和穩態熱模型預測溫室供熱需求[11-12]。

自然光型植物工廠熱負荷變化具有動態性、時變性、多擾性和不確定性等[13-16]。人工神經網絡（artificial neural networks，ANN）模型非常適合對負荷變化進行預測[17-19]。其中，反向傳播的BP神經網絡模型具有很強的非線性映射能力[20-22]，主要集中用于建筑負荷預測[23]，國內外學者對于BP神經網絡預測植物工廠熱負荷研究較少。

Ahmad等[24]為了提高負荷預測精度，通過6種模型來預測水源熱泵供暖和制冷負荷需求，得到BP神經網絡模型預測7 d能源需求的平均絕對誤差為2.592%。Casta?eda-Miranda等[25]通過BP神經網絡算法設計和實現在墨西哥中部地區某溫室的智能控制，在夏季和冬季預測的準確率分別達到0.954 9和0.959 0。Taki等[26]通過運用多層感知器神經網絡預測位于伊朗西北部某溫室內部溫度，證明此方法適用于估計溫室中的實際數據和預測能量變化。張經博等[27]通過利用改進的遺傳算法優化BP神經網絡初始權值和網絡結構，對建筑供暖系統熱負荷進行短期預測。

考慮到植物工廠熱負荷與建筑熱負荷都具有非線性特點，采用BP人工神網絡模型對植物工廠次日熱負荷進行預測[28-29]，以期及時調整供熱系統的供熱模式和供能量，及時降低熱泵不必要的運行時間，或者避免供熱量不足對作物產量和品質的影響，以促進植物工廠供熱系統節能控制優化。

1 水蓄能型地下水源熱泵植物工廠供熱系統

自然光植物工廠位于上海市崇明區國家設施農業工程技術研究中心基地。其中自然光植物工廠外圍護結構為5 mm厚的單層浮法玻璃，總面積為21 180 m2，分為A，B，C 3區，其中A區的A2，A4，A6，A7，A8，A9，A10共7棟溫室采用水蓄能型地下水源熱泵空調系統供能，其供熱面積為5 880 m2。基地采用的地源熱泵機組為Carrier公司生產的30HXC200-PH3opt150型熱泵，其最大制熱量可達800 kW。水蓄能型地下水源熱泵植物工廠供熱系統如圖1所示，主要由地下水換熱系統、蓄能系統、供能系統等組成。

1.熱水井 2.冷水井 3.低溫板式換熱器 4.高溫板式換熱器 5.熱泵機組6.蓄冷水箱 7.蓄熱水箱 8.植物工廠

1.Hot water well 2.Cold water well 3.Low temperature plate heat exchanger 4.High temperature plate heat exchanger 5.Heat pump unit 6.Cool storage tank 7.Hot storage tank 8.Plant factory

注：B1為潛水泵，B2-B7為循環水泵，V1-V4為電磁閥。

Note: B1 is submersible pump; B2-B7 are circulating water pumps; V1-V4 are electromagnetic valves.

圖1 水蓄能型地源熱泵植物工廠供熱系統

Fig.1 Water storage ground source heat pump heating system of plant factory

地源熱泵機組運行模式應隨不同熱負荷變化而發生變化。在冬季，當熱泵機組供熱量大于植物工廠熱負荷，機組邊儲熱邊供熱，熱水井中的潛水泵抽取地下水依次通過除砂器、水源側電子除垢儀等水處理設備進入低溫板式換熱器水源側，經過低溫板式換熱器提取熱量后回灌到冷水井，蓄冷水箱下側的冷水進入低溫板式換熱器吸收地下水的熱量后回到蓄冷水箱的上側。升溫的蓄冷水箱上側冷水進入熱泵蒸發器側，經蒸發器提取熱量后返回蓄冷水箱下側，蒸發器吸收的熱量經冷凝器釋放，冷凝器出水管溫度升高，部分進入空氣處理機組（air treatment unit，ATU）的熱水進水管對植物工廠供熱，剩余進入蓄熱水箱上側進行儲熱，此時在蓄熱水箱處電磁閥V2和V3打開，電磁閥V1和V4關閉。當熱泵機組供熱量和蓄熱水箱供熱量都小于植物工廠熱負荷時，蓄熱水箱和熱泵機組聯合供熱，機組供熱流程和機組邊儲熱邊供熱模式中相同，熱泵停止對蓄熱水箱蓄熱，此時在蓄熱水箱處電磁閥V1和V4打開，電磁閥V2和V3關閉，抽取蓄熱水箱上側熱水進入空氣處理機組的熱水進水管，從而對植物工廠供熱。

當供熱系統需求側——植物工廠內熱負荷不同，供熱系統會采用不同的運行模式進行供能。根據氣象數據及植物工廠環境實時運行數據提前對供熱系統需求側熱負荷進行預測，根據需求提前做出供能策略調整，能夠最大限度地實現系統供能節能。

2 植物工廠熱負荷BP神經網絡預測算法流程及參數確定

2.1 BP神經網絡算法流程

BP神經網絡算法是由人工神經元按照某種模式連接而構成的，有輸入層、隱含層和輸出層3個層次。確定BP神經網絡算法流程，首先初始化各層權系數和閾值，隨機選取樣本值提供給網絡，計算隱含層和輸出層的輸出值。然后計算輸出層的一般化誤差，將誤差反向傳播至隱含層，計算隱含層的一般化誤差，調整隱含層和輸出層的權系數和閾值。重新選取樣本值輸入網絡，通過重復以上算法流程，直到網絡全局誤差函數小于預先設定的一個極小值，即網絡收斂。當誤差函數大于預先設定值，則網絡無法收斂。

2.2 輸入參數及輸出變量的選擇

為了使熱負荷預測既可以滿足植物工廠的供熱需求同時又能兼顧節能的要求，需要對BP神經網絡的輸入變量、輸出變量進行合理選擇。

2.2.1 輸入參數的選擇

輸入參數樣本應具有完整的大氣溫度、大氣濕度以及太陽輻射強度，這三者是影響地源熱泵系統負荷的最重要因素。因此輸入參數包括室內外空氣干球溫度、太陽輻射強度、室內相對濕度、室內絕對濕度、室內風速等。對于植物工廠而言，次日天氣狀況對熱負荷影響很大。實踐證明，當冬季晴天時，自然光植物工廠的供熱負荷很小，有時甚至不需要供熱。因此，在對供熱負荷進行預測時需要將天氣類型分為晴、多云、陰、雨4類。本文以冬季陰天極端天氣條件下為例，對供熱負荷進行預測。

對于供熱系統而言，只需要知道室內供熱負荷總情況，不需要對其劃分為人員負荷、設備負荷和其他負荷等。因此選擇前一天的逐時熱負荷參數作為輸入參數。

2.2.2 輸出變量的選擇

需要利用前一天的逐時參數來預測植物工廠第二天的逐時熱負荷，因此對地源熱泵系統熱負荷預測的輸出變量確定為第二天逐時植物工廠熱負荷值

2.3 隱藏層層數及節點數確定

2.3.1 隱含層層數確定

隱含層是連接神經網絡輸入與輸出的“樞紐”，是一個“暗箱”，真正的網絡模型就是由這個“暗箱”來決定的。目前，對隱含層的選擇沒有固定的理論依據。Kolgmogrov定理表明：采用一層中間層，即3層神經網絡已經能夠解決地源熱泵系統負荷預測的問題[30]。采用3層以上的神經網絡會使誤差反向傳播的計算過程變得非常復雜，訓練時間急劇增加，而且局部最小誤差也會增加，最終誤差函數也可能無法收斂，網絡的連接權系數矩陣也很難調整到最小誤差處。因此，確定采用的隱含層層數為1。

2.3.2 隱含節點數確定

找到最優的隱含層節點數對網絡的結構非常關鍵。研究BP神經網絡用于地源熱泵系統負荷預測，是運用函數擬合功能，通過訓練證實選用式（1）效果更好。經多次試驗選用=10時，效果比較好，同時：=9，=1，隱藏節點數1=13。

式中為輸入神經元數；1為隱藏層節點數；為輸出神經元數；為0至10之間的常數。

2.4 BP神經網絡算法各項參數確定

2.4.1 BP神經網絡初始權值確定

選擇權系數初始值是否得當直接影響到BP神經網絡學習是否收斂及是否陷入局部最小情況，對負荷預測的準確性至關重要。調整輸出層和隱含層的權系數公式分別見式（2）、（3）。

式中0<<1；0<<1；v為從輸入向量的第個分量到輸出向量第（1,…,）個分量的權重；為訓練次數；e為輸出層的一般化誤差；c為隱含層節點的輸出值；w為從輸入向量的第（1,…,）個分量到輸出向量第（1,…,）個分量的權重；f為隱含層的一般化誤差。

由式（2）、（3）可知，初始權值如果能使每個神經元的狀態值都趨近于零是最理想的。但是如果全都等于零或某同一個數，系統將不可能繼續進行訓練。初始值取（?0.3，0.3）之間的隨機數一般情況下能很好的保證網絡訓練的穩定度，且初始值在（?0.3，0.3）之間的BP神經網絡訓練速度明顯高于（?1，1）之間的BP神經網絡。因此選用初始連接權值（?0.3，0.3），網絡的訓練性能比較穩定，不需對初始連接權進行修正。

2.4.2 學習率和動量因子確定

學習率直接影響連接權矩陣變化的范圍和速率。通過參考文獻以及反復實踐[31-32]，選取學習率為0.25～0.30，在此范圍內神經網絡的收斂概率是最大的。為了避免網絡連接權系數矩陣的修正陷入局部能量最小的困境，采用動量因子法對其進行改進[33]。取初始動量因子m=0.9，不再對其進行調整，即慣性修正項在每次連接權系數矩陣修正時所起的作用的比重是相等的。

2.5 BP神經網絡拓撲結構確定

根據以上針對植物工廠地源熱泵供熱系統熱負荷預測特點的分析，建立植物工廠地源熱泵系統熱負荷BP神經網絡預測拓撲結構和參數選擇，如圖2所示。

1.T時刻室內空氣干球溫度 2.T時刻室外空氣干球溫度 3.T-1時刻室外空氣干球溫度 4.T時刻太陽輻射強度 5.T-1時刻太陽輻射強度 6.T時刻室內相對濕度 7.T時刻室內絕對濕度 8.T時刻室內風速 9.T時刻熱負荷

圖2中BP神經網絡為全互連連接網絡，每個處理單元的輸出都將與下一層中的每個處理單元相連，但同層之間的處理單元不形成連接。根據已確定的輸入層參數、隱含層層數、節點數和輸出層參數，輸入層神經元數為9，隱含層的神經元數為13，需要通過不斷地調試調整，確定輸出層神經元數為1，進行第二天時刻植物工廠預測熱負荷。

3 植物工廠次日熱負荷BP神經網絡預測實現過程

3.1 BP神經網絡樣本集的選取

BP神經網絡需要已知負荷值作為原始目標值來訓練網絡。試驗數據樣本值獲取來自崇明水蓄能型地下水源熱泵供能的自然光植物工廠。植物工廠中地源熱泵系統數據采集匹配各種感測器實時監控參數，包括室外氣象站含有風速風向和氣溫等計量計、測量全天日照量的輻射量計、相對濕度計等，能夠準確提供模型所需參數。

崇明自然光植物工廠至2018年4月已成功運行5個冬天，通過篩選和對比，選取2017年冬季1月19日至1月29典型的逐時負荷值（間接測量參數）和對應的氣象參數（直接測量參數）作為樣本集，其中選取1月19日至1月28日為訓練集，1月29日為驗證集。植物工廠內外各氣象參數和所需設備參數隨時間變化曲線見圖3所示。

植物工廠冬季逐時供熱負荷見式（4）。根據冬季逐時供熱負荷公式，由圖3b ATU供回水溫差和ATU熱水流量數據，計算得出1月19日至28日植物工廠內熱負荷隨時間的變化情況，如圖4所示。通過曲線可以看出受各天氣因素影響，植物工廠每天所需供熱量呈現出明顯的非線性變化。

式中load為植物工廠冬季逐時供熱負荷，kW；c為水比熱容，kJ/kg℃；Δt為ATU供回水溫差，℃；ρ為熱水密度，kg/m3；V為ATU熱水流量，m3/s。

3.2 BP神經網絡訓練與仿真

對所選取的逐時熱負荷和各氣象參數進行BP神經網絡訓練，利用Matlab神經網絡工具箱特有的網絡訓練功能，訓練仿真步驟如下：

1）將樣本數據以矩陣的形式輸入到均值中，形成9行2 880（12×24×10）列的矩陣，將輸出以矩陣的形式輸入到矩陣中，形成1行2 880列的矩陣；

2）對輸入矩陣進行歸一化，按式（5）、（6）進行數據預處理，將數據處理成0～1之間的數值。

式中x為歸一化神經網絡的輸入值；x,t為原始輸入值；x,min為原始輸入值的最小值；x,max為原始輸入值中的最大值；y為歸一化后神經網絡的目標值（教師值）；y,t為表示原始目標值；y,min為表示原始目標值中的最小值；y,max為表示原始目標值中的最大值。

注：ATU，空氣處理機組。

圖4 植物工廠內1月19日至28日熱負荷隨時間變化曲線

3）新建一個神經網絡，其中隱含層神經元數為13，隱含層傳遞函數選用sigmoid函數；輸入層神經元數為9，輸出函數選用purelin函數，實現語句為

net=newff(minmax(p),[13,1],{'sigmoid','purelin'},'traingdm');

4）將輸入層和隱含層權值、閾值設置為任意值：

inputweights=rand; inputbias=rand;

layerweights=rand; layerbias=rand;

5）設置各項參數：

net.trainparam.show=50; %（后面內容為注釋）顯示步長為50

net.trainparam.Ir=0.25; %學習速度為0.25

net.trainparam.mc=0.9; %動量參數為0.9

net.trainparam.epochs=500 00; %最大訓練次數為500 00

net.trainparam.goal=0.003; %訓練目標允許誤差為0.003

6）開始訓練網絡：[net,tr]=train(net,p,t); %不斷調試，減小誤差

7）用訓練好的網絡進行仿真：=sim(net,p); %仿真輸出為

8）將仿真輸出還原：=(max(T)-min(T))+min(T)

3.3 BP神經網絡收斂評價指標

BP神經網絡是否收斂的常用評價指標包括：標準偏差（）、偏差系數（coefficient of variation，CV）、期望偏差百分數（expected error percentage，EEP）,見式（7）至（9）。

4 植物工廠次日熱負荷預測值與實際值驗證

利用3.2程序語句通過Matlab神經網絡工具箱建立、訓練及仿真，實際編程過程經過反復調試，確定輸入、輸出層傳遞函數、神經元數、初始允許誤差和學習率，由于初始權值和閾值隨機，每次訓練網絡時間不等。圖5為9個輸入樣本訓練收斂圖像，隨著訓練次數的增加誤差函數最終會無限趨近于一個值，此誤差值越小說明訓練的結果越好。

通過圖5曲線可以看出，誤差函數隨著訓練次數的增加逐漸減小，在訓練112 28次時達到0.002 999 94，小于設定的最大允許誤差0.003。說明神經網絡是收斂的，預測效果好。

圖5 9個輸入樣本訓練收斂圖像

為了驗證預測結果的準確性，在訓練數據集中隨機選取27日預測數據與實際熱負荷進行比較，以確保預測結果在模型訓練的時間范圍內是準確的，再進一步拓展驗證驗證集29日預測結果的準確性，從兩方面充分說明預測結果的準確性。1月27日和29日的熱負荷預測值與實際值比較，結果如圖6所示，運用BP神經網絡預測熱負荷值與實際值趨勢一致，誤差基本控制在±6%以內。由式（7）~（9）計算可知，負荷預測值與實際值的標準偏差=21.61，偏差系數CV=7.45%，期望偏差百分數EEP=3.47%，預測效果是比較理想的。

圖6 1月27日和1月29日熱負荷實際值與預測值比較

圖3b中ATU的出水流量為0時說明空氣處理機組不運行，植物工廠內空氣處理機組不運行時，認為植物工廠內熱負荷為0。由圖6可以看出：1月27日和1月29日植物工廠熱負荷主要集中時段為0:00－6:00，17:00－24:00，而這些時段大多處于上海地區谷電價時間區間內。植物工廠熱泵與蓄熱水箱的基本搭配原則為：在電價低谷時段熱泵機組邊儲熱邊向植物工廠供熱，電價高峰時段僅由蓄熱水箱供熱，電價平價階段采用熱泵和蓄熱水箱聯合供熱模式或熱泵機組邊儲熱邊供熱模式。具體運行情況根據植物工廠實時的供熱能耗以及蓄熱水箱的蓄熱量決定，通常情況下，供熱期間熱泵不需要滿負荷運行，多余的熱量存儲在蓄熱水箱中。由于蓄熱水量會存在熱量的損耗，通過BP神經網絡對植物工廠地源熱泵供熱系統次日熱負荷進行預測，可以對蓄熱水箱的蓄熱時間進行指導，根據次日熱負荷的需求量和電價峰谷政策調控熱泵的供熱時間及輸出功率。各氣象參數是動態變化的，本文以1 h為間隔來計算熱負荷，預測熱負荷值與實際值趨勢一致，誤差基本控制在±6%以內，如果想得到更加精確的預測結果，可以在后續的研究中進一步縮小計算的時間間隔，實現更加精準的調控。同時根據植物工廠所需熱負荷對供能量和供能模式進行調整，能夠更好的維持植物工廠環境的穩定性，提升作物的品質和產量。

5 結 論

針對植物工廠室內熱環境的非線性特性，提出利用神經網絡BP算法預測植物工廠熱負荷；依據冬季典型運行工況試驗數據，利用BP神經網絡算法建立熱負荷預測模型，并通過使用Matlab神經網絡工具箱對數據進行訓練，訓練后誤差函數的值為0.002 999 94，小于設定值0.003，說明神經網絡收斂；最后通過熱負荷預測值與實際值驗證，誤差基本控制在±6%以內，證明BP神經網絡預測植物工廠熱負荷的精確性，說明可以采用BP神經網絡較為準確地預測植物工廠次日負荷，為蓄能型地下水源熱泵供能植物工廠運行提供節能指導。

根據所預測的熱負荷大小，調整運行策略和運行模式，盡量在谷電價時段熱泵滿負荷或者高負荷運行，盈余的輸出熱儲存到蓄熱水箱中。在平電價或峰電價中減少熱泵的輸出功率，使用蓄熱水箱供能，從而降低運行成本。本文研究表明BP神經網絡算法還適合應用于自然光植物工廠。

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Prediction and verification on heating load of ground source heat pump heating system based on BP neural network for plant factory

Shi Huixian,Meng Xiangzhen, You Yucheng, Zhang Zhonghua, Ouyang Sanchuan, Ren Yike

(,,200092,)

It is important for crop growth to maintain suitable temperature in plant factory, however large heating energy consumption has been proved to be an obstacle that restricts its development. In Europe, the cost of heating accounts for about 30% of the total operation cost during the winter, but in the north of latitude 43° of China, the proportion reaches 60% to 70%. The traditional heating equipment such as coal-fired boilers has an energy utilization rate of only 40% to 50%. So it is very necessary to apply renewable energy to plant factory. Regulating heating modes by tracking and predicting the heating load changes in plant factory is the key to achieve energy saving. Because of the high energy consumption in winter, accurate heating load prediction can improve the energy saving effect of groundwater source heat pump with water energy storage. Changes of heating load in natural light plant factory are dynamic, time-varying, highly turbulent and uncertain. Artificial neural networks is ideal for predicting load changes, especially BP (back propagation) neural network has strong nonlinear mapping ability, which is generally used by many scholars for building heating load prediction, but rarely in plant factory. Given that heating load of both plant factory and building have nonlinear characteristics, we used BP neural network to predict the next day's heating load of plant factory to promote energy-saving control optimization. The BP neural network model has three levels: input layer, hidden layer and output layer. Input parameters include indoor and outdoor air temperature, solar radiation intensity, indoor relative humidity, indoor absolute humidity, indoor wind speed, etc. For plant factory, the next day's weather condition has a significant impact on the heating load. The output variable is determined as the next day's hourly glass greenhouse load value. The number of neurons in the input layer was 9, the number of neurons in the hidden layer was 13, the selected layer number of hidden layers was 1, the learning rate was 0.25 to 0.30, and the initial momentum factor was 0.9. Common evaluation indicators used to determine whether the neural network converges, included standard deviation, coefficient of variation, and expected error percentage. After algorithm steps being determined, the next day's heating load was predicted based on reasonable algorithmic procedures and steps. Experimental data in the paper was obtained from a natural light plant factory powered by groundwater source heat pump with water energy storage system in Chongming National Facility Agricultural Engineering Technology Research Center. Using the neural network toolbox of Matlab to train and simulate the model to process the experimental data from January 19th to 28th, the value of the error function was 0.002 999 94 which was less than the set value of 0.003, so the neural network was convergent. Prediction effect can be drawn by comparison between the actual surveyed value and the predicted value of the heating load. The main heating load was concentrated on 0:00-6:00 and 17:00-24:00 o’clock in the plant factory, and most of these periods were in the cheap electricity price period of Shanghai. Adjusting the operating strategy and operating mode of the energy supply system were based on the predicted heating load，the heat pump operated at full load or high load during the period of cheap electricity prices, and excess heat was stored in the hot storage tank. The hot storage tank provided heat to plant factory during the period of moderate and expensive electricity price. In this case, the energy cost would be reduced. Therefore, it was significantly economical to control start-stop time of the groundwater source heat pump with water energy storage for plant factory heating project. The error was controlled within ±6% basically between the actual value and the predicted value of the heating loads. Therefore, the results showed that the BP neural network was suitable for the next day's heating load prediction of plant factory.

thermal energy; neural networks; algorithms; heating load prediction; plant factory; water energy storage; ground source heat pump

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.02.025

S215; TK124

A

1002-6819(2019)-02-0196-07

2018-08-11

2018-11-09

國家高技術研究發展計劃（863計劃）資助項目（2013AA103006-02）

石惠嫻，副教授，博士，主要從事可再生能源應用于農業設施領域理論和實踐研究。Email：huixian_shi@tongji.edu.cn

石惠嫻，孟祥真，游煜成，張中華，歐陽三川，任亦可. 植物工廠地源熱泵系統熱負荷BP神經網絡預測及驗證[J]. 農業工程學報，2019，35(2)：196－202. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.02.025 http://www.tcsae.org

Shi Huixian, Meng Xiangzhen, You Yucheng, Zhang Zhonghua, Ouyang Sanchuan, Ren Yike. Prediction and verification on heating load of ground source heat pump heating system based on BP neural network for plant factory[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(2): 196－202. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.02.025 http://www.tcsae.org