基于PMV的暖通空调智能监控系统设计

建筑物的暖通空调室内空气参数的设定值基本是根据行业标准设置的,而行业标准数值是根据预测平均值投票模型PMV获得并确定的,而PMV的影响因素涉及地域习惯、使用者穿着和活动姿态等方面。选取PMV=0的空气参数作为智能控制系统的初始设置数值,并根据用户使用习惯对环境温湿度设定值进行动态修正。以中央空调全空气系统根据冷(热)负荷变化的智能控制为例,构建中央空调智能控制系统,以实现对建筑物暖通空调系统温湿度的监测和控制。     

基于负荷预测的中央空调节能控制

结合对空调冷负荷进行预测的必要性,通过具体工程实例介绍了基于负荷预测的中央空调节能控制,阐述了冰蓄冷空调系统优化控制的一般过程,给出了进行负荷预测的方法及基于负荷预测的中央空调优化控制方案。     

一种中央空调系统的连续复性能调优节能控制系统及方法

传统的中央空调调优控制系统不能做到对中央空调系统运行的精细化、持续化管理,设备运行方式不能全面优化,也不能最大限度地节约电能。目前急需一种能够对中央空调系统进行精细化管理,最大限度节约电能的中央空调系统节能控制方法。为此,本文提出了一种中央空调系统的连续复性能调优节能控制方法。     

基于负荷预测的空调冷冻水流量动态控制技术

本文通过对现有的中央空调冷冻水系统变流量控制技术局限性的分析，提出了基于负荷预测的冷冻水流量动态控制理念，并较详细地介绍了负荷预测控制的基本思想和控制原理，为中央空调冷冻水系统变流量节能控制提供了一种全新的控制技术。     

基于极限学习机的燃气日负荷预测

介绍极限学习机(ELM)的原理,提出极限学习机模型的城市燃气短期负荷预测方法。以重庆市某区域燃气日负荷、气温、日期类型及天气状况等数据为训练样本,采用归一化等预处理方法处理输入数据,通过确定最优隐含层节点数等建立最优极限学习机模型。将实际值和通过采用极限学习机与支持向量机(SVM)方法得到的燃气日负荷预测值进行对比,将采用极限学习机与支持向量机方法的训练时间和预测时间进行对比,极限学习机预测方法具有较好的预测精度,且训练时间短。     

四种空调负荷预测方法分析比较

在中央空调优化节能运行之前,准确预测空调负荷具有非常重要的意义。不同的中央空调工程选择不同的空调负荷预测方法可能会有不同的节能效果。介绍回归分析法、灰色预测法、指数平滑法、神经网络法等四种典型性预测方法,并对四种方法做一个大致的比较分析,得出各种方法的优点与缺陷。     

基于支持向量机的建筑物空调负荷预测模型

建立了基于支持向量机(SVM)理论的建筑物空调负荷预测模型.对广州地区某办公楼夏季不同月份的逐时空调负荷,分别用SVM模型和BP神经网络模型进行了训练和预测.仿真结果表明,SVM模型具有更高的预测精度和更好的泛化能力,是建筑物空调负荷预测的一种有效方法.     

浅谈中央空调节能监控系统设计

从中央空调工艺过程入手,分析其工作特性和主要节能措施,结合先进的现代控制技术,提出了中央空调层次化的三级(管理级、过程控制级、设备控制级)控制系统架构,并重点阐述了设备控制级的组成结构、节能监控策略、控制(操作)模式、计量和能耗分析,最后通过实例介绍了其实现方法。     

变风量空调控制系统的建模与仿真

针对变风量(VAV)中央空调系统控制系统较复杂、在运行过程中所受干扰多,并且数学模型很难精确确定等特点。本文采用将两种控制方法相结合用于该空调控制系统中,即模糊控制与PID控制,并通过MATLAB仿真工具进行动态仿真,其结果表明模糊自适应整定PID控制比单纯的PID控制具有更快的动态响应、更小的超调,具有较强的鲁棒性;其送风量的大小更接近于实际负荷所需的送风量,节能和舒适效果明显。     

中央空调计算机智能变频节能控制

传统中央空调定流量控制系统引入计算机变频变流量控制和能效管理系统,实现中央空调系统远程监控和自动化节能运行,降低企业运行成本,为中央空调系统智能化设计与应用提供参考。     

基于动态负荷跟踪的中央空调系统全闭环节能技术的研究

本文力图从中央空调系统的运行模式上探讨能耗高的成因,研究解决该问题的关键技术。为此,研制出一个基于动态负荷变化,主机随动跟踪调节,辅机采用变频调速技术构成全闭环的中央空调控制系统。寻求最优的控制规律,使中央空调主机、冷媒流量系统都随负荷的变化而变化,旨在满足空调区舒适性所需负荷前提下,实现系统最大限度的节能。     

变频器在中央空调中的应用

变频器具有明显的节能效应,变频器工作时,可根据中央空调的负荷变化调整中央空调工作电源电压和周期达到所需转矩。本文阐述了变频器在产品性能、运行周期的功率及后期正常维护的优越性。     

基于动态负荷跟踪的中央空调系统全闭环节能技术的研究

本文力图从中央空调系统的运行模式上探讨能耗高的成因，研究解决该问题的关键技术。为此，研制出一个基于动态负荷变化，主机随动跟踪调节，辅机采用变频调速技术构成全闭环的中央空调控制系统。寻求最优的控制规律，使中央空调主机、冷媒流量系统都随负荷的变化而变化，旨在满足空调区舒适性所需负荷前提下，实现系统最大限度的节能。     

浅析中央空调系统节能中智能控制技术的应用

在传统的控制技术之中,中央空调系统由于其内部系统的复杂性,往往存在着能耗较高的问题,而随着近年来建筑节能要求的不断提高,建筑能耗中占比重较高的中央空调系统受到了非常广泛的关注,有关于中央空调系统的节能问题成为了业内热议的话题。并且随着智能控制技术的不断发展,将智能控制技术运用于中央空调系统的节能之中成为了中央空调控制系统发展的必然趋势。通过智能控制系统的模糊控制以及神经网络控制理论,能够实现中央空调的节能化运行。     

中央空调系统冷负荷修正量计算与节能研究

针对传统中央空调冷负荷计算中的缺陷,提出了基于历史知识的案例分析的得热量增量计算方法,通过实例进行了仿真实验,能够实现较为合理的中央空调冷负荷的计算,具有自适应能力,能够应用于中央空调系统制冷量的计算和合理确定中央空调设备容量,具有广阔的应用前景和节能意义.     

基于Census X12-GM(1,1)模型的在线空调负荷预测

在线空调负荷预测是冰蓄冷空调系统优化控制的前提和基础。本文在对Census X12季节调整和GM(1,1)灰色预测模型特点进行分析的基础上,提出将两者融合用于空调负荷的在线预测。该方法用于一栋采用冰蓄冷系统的商业建筑的空调负荷预测,并与采用X12-ARIMA方法和单独采用GM(1,1)方法的预测结果进行比较,结果表明该建模方法具有较高的预测精度和较好工程适应性。     

高层建筑电气设计主要内容及节能措施

1 中央空调节能控制 1.1 大型建筑中央空调的控制种类 (1)采用通用变频器对中央空调系统中的水泵和风机进行控制.     

基于Trnsys的中央空调系统模糊控制仿真

以广州某大厦中央空调系统为例,建立了大厦某层的多区域建筑及其中央空调系统仿真模型,并采用模糊控制策略,联合Trnsys及MATLAB对中央空调系统进行节能控制,进而分析对比控制前后中央空调系统各部件的能耗。系统模型主要用于研究中央空调运行的一些性质,对中央空调的节能优化控制具有重要的意义。     

基于LSTM的高校建筑电力负荷预测方法

提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)的预测模型,以提高高校电力负荷预测的准确率.以某高校的电力负荷数据为研究对象,分析不同超参数的影响,确定最优的预测模型,并与常用的基于支持向量机(SVM)的负荷预测模型进行负荷预测对比.结果 表明,本文提出的负荷预测模型平均绝对百分误差(MAPE)为:办公楼6.67％、科研楼4.32％、教学楼5.98％和宿舍4.57％,每类建筑均比基于SVM预测模型的MAPE低1.5％左右.     

一种新的基于邻域筛选的分类算法研究

基于邻域的概念,提出一种新的样本筛选方法用于分类问题.该方法在特征空间中根据邻域内的样本类别筛选出具有代表性的训练样本,计算其与测试样本的距离作为样本所属类别的判定依据.在UCI数据集和电力系统负荷预测的应用当中,与SVM和NC两种分类方法进行对比分析,证明该方法能够较好地提高样本识别率并降低时间复杂度.