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针对中央空调冷冻水系统运行能耗高、系统设备参数难以随负荷变化而动态调节的问题,采用一种结合穷举法的自适应并行人工免疫算法(Adaptive parallel artificial immune algorithm combined with exhaustive method, EM-APAIA)优化系统设备在不同负荷下的运行参数,以降低冷冻水系统的运行能耗。首先建立了系统内各设备的功耗模型,以所有设备功耗最小作为冷冻水系统的优化控制目标。其次,采用EM-APAIA对冷冻水供水温度、冷冻水泵的运行台数和转速比等运行参数进行优化。在该算法中,对初始化方式、移民算子和变异概率进行了改进以及引进穷举法机制,增强了算法对冷冻水系统设备运行参数的优化能力。最后对某一实际中央空调冷冻水系统进行了仿真实验。结果表明:与常规设置相比,使用EM-APAIA对系统内各设备运行参数优化后,系统总能耗降低14.8 %;同时相对于其他对比算法,该算法能得到更好的控制策略,且收敛速度快、稳定性强,可用于中央空调冷冻水系统内各设备的控制优化。 相似文献
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0引言
随着网络技术的发展,越来越多的应用是基于安全的组播通信进行的。在群组通信中,所有的合法成员使用一个共享的对称加密密钥进行数据加密和解密,这个密钥被称为群组密钥。为了保持通信组的安全,当通信组成员状态发生变化时,必须对共享的群组密钥进行更新并分发至群组在线成员,这个过程就被称为群组密钥的更新。 相似文献
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群智能控制系统中的多台冷水机组负荷优化分配问题是一个多块优化问题,传统分布式方法难以获得其收敛解.文中将交替方向乘子法(ADMM)引入冷水机组负荷分配群智能优化问题中,并通过一种有效的高斯罚函数(GPF)更新策略改进了交替方向乘子法收敛特性.同时,建立了一种基于ADMM–GPF–GBS双层分布式计算框架的冷水机组负荷优化分配模型,该模型仅利用相邻节点间的局部信息传递,即可求解得出最优运行策略.最后,通过两个典型算例对比分析了所提优化方法的有效性,并在实际硬件系统中进一步对该算法进行应用与验证.结果表明,所提算法适用于群智能控制系统下的多台冷水机组系统,且具有比传统分布式算法更好的寻优能力和收敛性,可以取得显著的节能效果. 相似文献
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室内办公环境品质直接影响办公室中人员的工作效率和健康,需要进行有效地控制和优化,以保证其舒适性、低能耗和健康的要求。以某办公室为对象,研究了室内环境品质各参数和控制量之间的关系,建立了室内环境品质双线性模型。利用实验数据进行了模型验证,结果表明:模型输出能较好拟合实际情况;并基于模型预测方法进行室内环境品质控制,通过夏季工况仿真实验证明了提出方法比传统控制方式具有更小的稳态误差和较小的超调性,且更加节能。 相似文献
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通过对束鹿泥灰岩-砾岩致密油气藏的储层岩石学特征、岩石物性、酸蚀效果等分析,研究出与之配伍的增产措施工作液体系,提出了泥灰岩-砾岩增产措施方案。介绍了束探1H和束探2x井的施工情况。束探1H井分为九段进行体积改造,总液量为7 730 m3,加砂量为252.5 m3,而束探2x井分七段改造,总液量为11 180 m3,加砂量为100 m3,每段使用20 m3互溶剂、20~40 m3降黏剂、少量交联剂ZYT-A、胶囊破胶剂GB-1以及过硫酸铵等处理剂。束探1H井酸压体积改造后,对4 620~4 953 m井段求产,获日产原油243.6 m3/d、气74 121 m3/d的高产工业油气流;对束探2x井3 685~4 953 m井段压后求产,日产原油21.12 m3/d,日产气1 093 m3/d。经过现场实施,在水平井中应用酸压体积改造技术可有效地提高束鹿致密油气藏的单井产量,但不同岩性的改造效果不同,泥质含量较高者,改造效果较差,故在措施改造前,应加强岩性的分析,提高措施的针对性。 相似文献
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冀中泥灰岩致密油储层岩性特殊、地应力异常高,国内外尚无同类储层水平井改造的经验可借鉴。通过对束鹿泥灰岩-砾岩致密油气藏储层特征研究、压前实验分析、酸液配方研究,探索出"酸压与加砂"结合的组合改造工艺和配套的酸液配方体系。经束探1 H、束探2 x两口水平井现场实验表明:该工艺技术既降低了施工风险,又提高了裂缝沟通体积及导流能力,达到了改造后高产稳产的目的。束探1H井压后自喷日产油243.6m3,日产气74121m3,截至目前累计产油量近5000t,该技术为冀中泥灰岩致密油探明储量8000×104t的规模有效开发提供技术支持。 相似文献
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由于建筑所采用的节能技术有较大差异,传统的集中供暖系统控制方式不能保证建筑群体的室内舒适性温度,无法根据建筑群体供暖需求量有效分配各循环水泵的工作量。本文考虑相邻室温影响,建立了基于状态空间法室内温度控制数学模型并进行验证分析。采用模型预测分布式群控方法对建筑室内温度进行控制与优化,并根据预测后的需热量对换热站循环水泵进行分布式群控优化。实验结果表明,在相同室内外环境下,所建立的室内温度控制数学模型能够很好的反映实际室内温度和阀门开度;基于分布式的室内温度模型预测群控能够有效的调节室内温度并稳定跟踪各室内温度设定值,相较于传统温控阀控制方式其热能能耗降低14.28%。同时循环水泵群控优化后的效率提高了16.74%。 相似文献