主动式冷梁空调系统风系统调适实践

以实际项目为例,重点介绍了主动式冷梁空调系统风系统调适方法,包括冷梁末端系统风平衡调适及冷梁空调主送风系统平衡调适。并结合主动式冷梁空调系统特点及调适结果,针对性地提出了建议。     

某项目VAV系统夏季综合效能调试验证分析与研究

以已完成VAV系统调试的高端写字楼为例,说明VAV系统调试后,夏季综合效能验证的过程、方法及最终效果的评价指标。基于实际数据对VAV系统实际运行时的节能率进行计算,证实了经过综合调试的VAV系统具备舒适节能的特点,表明了VAV系统综合能效调试的必要性。     

前馈控制技术在暖通空调领域的研究应用综述

回顾了前馈控制技术在暖通空调领域近年来的发展历程,介绍了前馈控制技术在供热节能、空调系统优化控制、建筑室内热环境等领域的研究与应用。针对空调系统优化控制领域中建模方法、负荷预测、前馈控制器等前馈控制的技术要点做了详细阐述,并对基于数据挖掘的前馈控制技术发展方向和应用前景进行展望。     

大风量系统漏风量测试方法研究及应用

随着我国对高端大风量空调系统的应用与推广,传统的分段漏风量测试法已无法满足大风量空调系统对漏风量测试的需求,实际运行时的空调性能会因漏风量过大而降低。因此,系统整体漏风量现场检测非常重要。通过研究国内外现阶段漏风量测试方法,结合工程实际,设计一种新的现场系统漏风量检测技术方法,提出系统漏风量的测试合格指标。对实际项目的测试数据分析及现场系统漏风量检测表明,大风量空调系统整体漏风量处于较低范围,系统实际运行时性能得到保证。     

基于机器学习算法的空调系统运行数据噪声识别与清洗技术研究

当前空调系统运行数据预处理方面的研究相对较少。分析了空调系统运行数据质量问题,论述了空调系统运行数据噪声识别与清洗的重要性。阐明了机器学习中K-Means聚类算法的模型实现,分析了基于K-Means聚类算法对运行数据进行数据噪声识别的方法;在噪声数据识别的基础上,构建了空调系统运行数据的数据噪声清洗技术。利用实际的空调系统数据进行算法的具体应用,以空调系统的180组实际运行数据为样本,应用K-Means聚类算法进行数据判别,识别出180组数据中存在的噪声数据,并进行了噪声数据的数据清洗,对每一步的噪声数据处理进行详细的说明。研究结果表明,基于K-Means聚类算法,可以有效识别和清洗空调系统运行数据中的异常值和噪声值,为后续的数据挖掘工作奠定良好的数据基础。     

基于机器学习算法的建筑能耗监测数据预处理技术研究

本文分析总结了建筑能耗监测大数据的特点,基于数据挖掘理论和机器学习算法,提出了建筑能耗监测大数据预处理体系与方法。阐明了基于k NN算法的缺失数据填充、基于K-Means算法的异常数据识别与清洗、基于PCA算法的多维度数据降维的原理,应用提出的数据预处理体系和方法,对实际项目的整个制冷季节35 380组数据进行了数据预处理,实现了缺失数据的填充、异常数据的识别与清洗、数据的降维,为后续的数据挖掘应用奠定数据基础。     

负压冷却塔在工程应用中节能效果测试评价研究

分析了负压冷却塔的工作原理,从冷却塔内负压环境对空气湿球温度影响的理论分析和现场实际测试两个方面出发,研究了负压冷却塔对冷却水实际出水温度的影响,认为负压冷却塔在空调系统中无法实现预期的节能目标.     

北京某办公楼二次泵变流量空调系统诊断调试探讨

中央空调系统采用二次泵变流量系统,是能够在满足设计要求的前提下,较大幅的节省能源,减低成本。但是,在实际运行中如系统不能正常运行,则不但不能实现节能目的,反而会降低空调效果,更谈不上节能成效。以北京市某办公楼二次泵变流量系统的诊断调试工程为例,探讨了适用于工程上使用的二次泵变流量系统诊断调试方法。