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1、目前在建筑物的年能耗量中,空調(diào)系統(tǒng)能耗所占的比例約為50%,在節(jié)能問題日益被關(guān)注的今天,空調(diào)的節(jié)能變得十分迫切。一般空調(diào)系統(tǒng)都是按照最大冷負(fù)荷設(shè)計的,但實際運行時,負(fù)荷不斷變化,統(tǒng)計顯示按最大負(fù)荷設(shè)計的空調(diào)系統(tǒng)約有90%時間在80%以下負(fù)荷運行。這意味著大部分時間空調(diào)系統(tǒng)提供的負(fù)荷與實際的負(fù)荷需求并不匹配,造成了能源的浪費。已有的控制方法都是將空調(diào)系統(tǒng)中的送風(fēng)、冷凍水、冷卻水系統(tǒng)分別構(gòu)成相對獨立的閉環(huán)進(jìn)行控制。由于空調(diào)系統(tǒng)是大滯后的系統(tǒng)
2、,根據(jù)冷凍水的供回水溫差來確定空調(diào)末端所需要冷量,將加大空調(diào)系統(tǒng)的滯后性,而通過預(yù)測未來時刻的負(fù)荷,提前對系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)整,不但可以按需供冷,減少能量損耗,還可以較好地降低系統(tǒng)的時滯性。研究了空調(diào)動態(tài)負(fù)荷的預(yù)測方法,分析了常用預(yù)測方法的優(yōu)缺點,提出了確定空調(diào)系統(tǒng)滯后時間的方法。將風(fēng)系統(tǒng)冷負(fù)荷的實際測量值作為負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù),利用帶動量項變學(xué)習(xí)速率的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,對動態(tài)負(fù)荷進(jìn)行了預(yù)測,并采用均方根誤差和平均相對誤差對預(yù)測效果進(jìn)行了評價。研究了模
3、糊離散事件系統(tǒng)的建模方法及FDES自動機的合成。利用基于平均張量的FDES合成方法,對合成進(jìn)行了優(yōu)化,使得合成后的隸屬度能更好的反映系統(tǒng)的需求,并將FDES的在線控制應(yīng)用于在空調(diào)系統(tǒng)控制中。對負(fù)荷和空調(diào)各子系統(tǒng)間的關(guān)系進(jìn)行了分析,將空調(diào)系統(tǒng)作為一個整體進(jìn)行控制,確定了冷水機組的最佳負(fù)荷分配方案,對各子系統(tǒng)反應(yīng)負(fù)荷變化的量(冷凍水供回水溫差、冷卻水供回水溫差、送回風(fēng)溫差)進(jìn)行了FDES建模。通過FDES自動機的合成,解模糊化后,確定了風(fēng)機
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