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人工智能-基于神经网络的建筑中央空调电气节能控制研究.pdf
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人工智能-基于神经网络的建筑中央空调电气节能控制研究.pdf
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摘 要
I
摘 要
中央空调系统的能耗量在建筑的整体能耗中占了很大一部分,是一个主要的能耗
源。如何降低其综合能耗,改善内部能源系统的使用效率,提升环境的舒适性,对我
国国民经济长远的发展至关重要。为此,利用人工智能的理论和方法,从神经网络方
面开展对建筑中央空调电气节能的控制研究,对于建筑电气节能具有重要的理论意义
和工程实践价值。
本文通过对中央空调结构与节能原理综合分析,开展了中央空调中变风量空调系
统的预测控制及解耦控制研究。分析表明,中央空调系统是一个多变量、复杂、时变
的系统,其过程要素之间存在着严重的非线性、大滞后及强耦合关系,导致中央空调
系统控制困难,因而造成电能大量浪费。为此,本文设计了神经网络预测控制器结构,
使预测输出与输入量有机结合,强化动态记忆功能,提高预测精度。并针对变风量空
调系统非线性和温湿度控制存在严重的耦合的现象,本文采用神经网络和模糊控制相
结合的控制理论方法,建立了控制器模型,实验结果表明,该方法提高了空调系统的
控制效果,改善了变风量空调控制系统的稳态和动态性能,实现了更加显著的电气节
能效果。
关键词:神经网络 中央空调 节能 控制
万方数据
Abstract
II
Abstract
The energy consumption of central air-conditioning system accounts for a large part
of the overall energy consumption of buildings, and it is a major energy consumption
source. How to reduce its comprehensive energy consumption, improve the efficiency of
the internal energy system and enhance the comfort of the environment is of great
importance to the long-term development of our national economy. Therefore, using the
theory and method of artificial intelligence to carry out the control research on electrical
energy saving of building central air conditioning from the aspect of neural network has
important theoretical significance and engineering practice value for building electrical
energy saving.
In this paper, the predictive control and decoupling control of VAV air-conditioning
system in central air-conditioning are studied based on the comprehensive analysis of the
structure and energy-saving principle of central air-conditioning. The analysis shows that
the central air-conditioning system is a multi-variable, complex and time-varying system.
There are serious non-linear, large lag and strong coupling relationships among the process
elements, which lead to the difficulty of control of the central air-conditioning system, thus
causing a large amount of waste of power. Therefore, this paper designs a structure of
neural network predictive controller, which combines predictive output with input,
strengthens dynamic memory function and improves prediction accuracy. Aiming at the
serious coupling phenomenon between non-linearity and temperature and humidity control
of VAV air conditioning system, this paper adopts the control theory method of combining
neural network and fuzzy control to establish the controller model. The experimental
results show that this method improves the control effect of the air conditioning system,
improves the steady-state and dynamic performance of the VAV air conditioning control
system, and achieves more remarkable effect of electrical energy saving.
Key words: Neural network Central air-conditioning Energy saving Control
万方数据
目录
III
目 录
摘 要.................................................................................................................................... I
Abstract................................................................................................................................II
第
1
章 绪 论
....................................................................................................................1
1.1 研究背景及意义...................................................................................................... 1
1.2
国内外研究现状
...................................................................................................... 2
1.3
本文研究主要内容
.................................................................................................. 3
第 2 章 中央空调系统的组成及原理................................................................................5
2.1
中央空调系统的组成
.............................................................................................. 5
2.1.1
空调主机
........................................................................................................ 5
2.1.2 空气处理装置................................................................................................ 5
2.1.3
空调风系统
.................................................................................................... 5
2.1.4
空调水系统
.................................................................................................... 8
2.1.5 调控设备........................................................................................................ 9
2.2
中央空调系统的运行原理
...................................................................................... 9
2.3
本章小结
................................................................................................................ 10
第 3 章 中央空调系统的节能原理..................................................................................11
3.1
中央空调系统模型
................................................................................................ 11
3.2
节能控制思路
........................................................................................................ 12
3.3 中央空调系统的节能原理.................................................................................... 12
3.3.1
冷水机组节能原理
.......................................................................................12
3.3.2
冷冻水系统节能原理
...................................................................................13
3.3.3 冷却水系统节能原理...................................................................................14
3.3.4
冷却塔节能原理
...........................................................................................17
3.3.5
空调机组节能原理
.......................................................................................17
3.3.6 风机盘管节能原理.......................................................................................18
3.3.7
整体系统的节能原理
...................................................................................18
3.4
中央空调系统节能的常见方法
............................................................................ 19
3.5 本章小结................................................................................................................ 20
第
4
章 基于神经网络的中央空调系统预测控制
..........................................................21
4.1
神经网络的概念介绍
............................................................................................ 21
万方数据
目录
IV
4.2
中央空调系统神经网络预测控制
........................................................................ 21
4.2.1
系统控制流程
...............................................................................................22
4.2.2 自适应预测控制器结构...............................................................................23
4.2.3
控制器模型
...................................................................................................23
4.3
变风量中央空调系统模糊神经网络预测控制
.................................................... 26
4.3.1 模糊神经网络预测控制器结构...................................................................27
4.3.2
控制器模型
...................................................................................................28
4.3.3
控制器结构与算法
.......................................................................................30
4.3.4 仿真结果分析...............................................................................................32
4.3.5
系统控制流程
...............................................................................................33
4.3.6
仿真的节能效果分析
...................................................................................34
4.4 本章小结................................................................................................................ 34
第
5
章 基于神经网络的变风量空调系统解耦控制
..................................................... 36
5.1
神经网络解耦控制器结构
.................................................................................... 36
5.1.1 控制器模型...................................................................................................37
5.1.2
预测器结构与算法
.......................................................................................39
5.1.3
解耦控制的参数优化
...................................................................................42
5.2 变风量空调解耦控制系统仿真分析.................................................................... 46
5.2.1
变风量空调房间数学模型
...........................................................................46
5.2.2
系统仿真结果分析
.......................................................................................48
5.3 仿真的节能效果分析............................................................................................ 50
5.4
本章小结
................................................................................................................ 50
第
6
章 总结与展望
..........................................................................................................51
致 谢
..................................................................................................................................52
参考文献..............................................................................................................................53
作者简介
..............................................................................................................................56
攻读硕士学位期间研究成果
..............................................................................................57
万方数据
第
1
章 绪 论
1
第 1 章 绪 论
1.1 研究背景及意义
近年来,国家颁布了一系列节能降耗的相关规定
[3]
,说明节能的理念已经深入人
心。我国的主要能耗体现在各个不同方面,其中建筑的能耗量约占了四分之一,空调
机组的能源消耗量又占了建筑总耗量的半数还多,在某些大型建筑中占比更多。由此
说明在节能降耗的研究上,不能忽视了空调系统的重要性,同时对于中央空调系统的
节能控制和优化运行,可以有效降低建筑总体能耗量,符合国家的发展需要。
中央空调系统的组成部分繁多,每个部分又与其它部分相关联,所以空调系统的
研究特别复杂,各个成分之间的能耗量又不尽相同。中央空调系统的节能原理会随着
环境负载扰动量的影响,因此必须有针对性的对中央空调系统进行节能性研究,根据
具体情况,合理分析,以达到节能的目的。但是在实际的控制过程中,会因为空调系
统的各种部件之间的非线性,依赖强等问题,控制起来十分困难。因此对于中央空调
的节能优化,必须选择合理的控制方法,所以在未来的研究过程中,对于研究中央空
调的方式方法的探讨至关重要。
对于建筑中央空调的节能降耗,必须根据其运行特点
[4]
,具体情况具体分析,总
的来说可以从如下几个方面进行电气节能:首先可以运用科学发展的成果,把人工智
能领域的研究方法合理应用到空调系统之中,降低系统总能耗;其次可以通过改变能
源的消耗方式,和能量的获取方式,可以燃烧绿色能源以达到节能的目的;最后可以
在硬件设施上给予空调系统节能的潜力,实现电气节能。目前来说人们对于空调系统
的节能控制方面的研究还不够成熟,但也形成了很多调控方法,在众多的控制方法中
有好有劣,多数都是在控制系统中加了些许控制零件,但都没有达到预期的效果,使
得节能效果不明显
合理地对中央空调系统进行节能的控制
[12]
研究主要可以从两方面入手:一种是运
用人工智能的领域,使其控制算法应用到空调控制系统中;另一种是通过自动控制原
理,为空调系统合理地增加自动控制元件,使其能在负荷变化的情况下,实现准确自
主的电气节能。随着国民经济的不断提升,对经济发展有益研究的电气节能问题日益
受到人们的关注。但是,我国对于建筑电气节能的研究大多只停留在理论基础上,实
际应用的很少。所以必须结合理论知识,并把方法实践到具体的工程当中,才是真正
意义上的电气节能。
为此,从中央空调电气节能方法的一个方面,从人工神经网络着手,对空调系统
做有益的节能控制研究,对于空调节能的未来发展和建筑的节能降耗是十分有必要
万方数据
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