基于數(shù)據(jù)挖掘中央空調(diào)系統(tǒng)優(yōu)化控制策略的研究.pdf

1、2017年3月，主題為“節(jié)能減排綠色中國”的公共建筑節(jié)能技術(shù)應用經(jīng)驗交流會在重慶召開，大會就公共建筑能耗近況與未來趨勢進行探討，以及如何在國家供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革下建設(shè)節(jié)能低碳、集約型社會，并對中央空調(diào)行業(yè)在公共建筑中打造的節(jié)能應用進行分析。根據(jù)相關(guān)部門分析，大型商用建筑總耗能中40％～70％來自中央空調(diào)系統(tǒng)。因此，中央空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能控制策略就變得尤其的重要。
　　針對中央空調(diào)系統(tǒng)的能耗問題，本文采用遺傳算法對空調(diào)轉(zhuǎn)速控制策略進行優(yōu)化

2、，從而降低空調(diào)系統(tǒng)的能耗。首先，詳細的介紹中央空調(diào)系統(tǒng)的工作原理以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，利用Python中的sklearn庫對可控變量與不可控變量數(shù)據(jù)進行分析，篩選得到13個具有代表意義的特征向量，分別構(gòu)建系統(tǒng)冷卻負載、系統(tǒng)能耗、系統(tǒng)效率與特征向量之間的線性回歸模型。根據(jù)實驗仿真結(jié)果可知，該模型的測試集、驗證集所得的誤差很低，準確率高，說明該模型可靠。同時對比傳統(tǒng)方法所采用的可控變量模型，在系統(tǒng)效率和系統(tǒng)能耗的準確度上分別提升34％和10％。

3、
　　其次，基于系統(tǒng)冷卻負載、系統(tǒng)能耗、系統(tǒng)效率線性回歸模型基礎(chǔ)上，研究空調(diào)系統(tǒng)轉(zhuǎn)速控制策略。采用K-Means聚類算法對特征向量進行聚類，并根據(jù)Adjusted Rand Index(ARI)指數(shù)得出一天中聚類類別數(shù)為5類。
　　最后，采用遺傳算法對轉(zhuǎn)速控制策略進行優(yōu)化，以空調(diào)系統(tǒng)的冷凝水泵轉(zhuǎn)速、冷水泵轉(zhuǎn)速、冷卻塔風扇轉(zhuǎn)速做為染色體進行編碼，系統(tǒng)冷卻負載作為約束條件，系統(tǒng)能耗作為適應度函數(shù)，從而得出這一天中系統(tǒng)最優(yōu)控制策略