基于热舒适度的办公建筑HVAC系统节能控制

建筑节能控制是一个满足舒适需求条件下的多目标优化问题,然而对于缺失运行数据的新建建筑,如何控制供暖、通风和空调(HVAC)系统达到既舒适又节能的效果是一个控制难题.针对这个问题,本文首先建立了新建建筑空间模型,然后对该模型进行能耗仿真分析,在此基础上,提出基于人员热舒适度的模糊控制算法,得出最优控制区间,从而在较低能耗...     

建筑空调节能控制探析

目的：研究实现智能建筑暖通空调系统节能的有效途径和优化方法。方法：分析比较建筑物内部主要耗能单元的节能措施。结果实现了对BA控制系统（主要是暖通空调系统）的传感器、执行器、控制器、网络等若干环节分级优化,从系统的各种可能结构和参数中找到最佳匹配,使整体效能最佳,从而提高系统的效率。结论：确立智能建筑暖通空调系统能量管理与控制系统优化的基本出发点、优化原则及技术措施对于智能建筑节能实现具有重要的现实意义,BAS系统是实现智能建筑节能的有效途径之一。     

优化控制制冷机在暖通空调中的作用研究

本文首先对制冷机和暖通空调进行了一番概念性的描述,在此基础上,着重针对优化控制制冷机在暖通空调中的重要作用进行了认真深入的探讨分析,以供参考。     

变风量空调系统房间舒适度温度优化设置

房间温度是变风量空调系统的重要控制量,对舒适度和空调能耗影响很大.房间温度的设置应该考虑室内人员不同的舒适度需求、空气品质和变风量空调系统的节能运行,是一种多目标优化的结果.本文分析了PMV舒适度性能指标,提出便于优化运算的实用舒适度公式.综合考虑舒适度、空气品质和能耗三方面的因素,提出变风量空调系统房间舒适温度优化设置的方法,详细说明优化原理和优化步骤.通过仿真验证了优化方法的有效性,为变风量空调系统房间温度提供了一种可行的设置方法.     

列车乘坐舒适度优化

介绍了列车乘坐舒适性阶段,分析列车乘坐舒适度优化所需提升的指标,提出相应的列车乘坐舒适度优化方案。     

数据中心暖通空调自控系统PLC节能控制

空调暖通作为数据中心十分基础的设施运维组成部分,是保证数据中心稳定安全运行的必要条件,然而空调暖通设备在数据中心所暴露的能耗问题越来越严重,为了实现节能空调暖通系统管理,需要不断提升质量和水平。基于此,本文阐述了数据中心暖通空调现状与节能方法,分析其节能过程中存在的不足,探讨了PLC节能控制的价值与投入使用方法,以期能为PLC节能控制在暖通空调自控系统中发挥价值,提供参考。     

基于先验知识的HVAC系统深度Q网络控制方法

强化学习方法在近年来被逐渐尝试应用于工程控制之中,并且展示出其强大的控制能力和潜力。强化学习算法虽然具有较好的控制性能,但是其控制策略的收敛需要建立在一段时间后的训练上,而这段时间在工程应用上可能会造成一些浪费。为了解决这一问题,提出了基于先验知识的DQN对暖通空调（HVAC）系统中的冷却水系统进行控制,将先验知识引入DQN算法的前期训练中,以减少训练时间,加速收敛,节约成本。基于先验知识的DQN算法不仅能够对系统进行有效的控制,并且能够比DQN更早地实现节能。     

节能环保技术在暖通空调系统中的应用

随着我国人们日常生活物质水平的逐步提高,人们对整个室内环境的舒适性能也提出了越来越高的物质要求。暖通空调控制系统已在主要公共生活场所广泛使用,在夏季,暖通空调系统虽然使用非常频繁,但这会严重影响室内空气质量并且会浪费一定程度数量的清洁能源。因此,暖通空调供热系统中非常多的需要充分使用这种节能环保供热技术,能够充分发挥提高系统能源综合利用率,从而有效节省系统相应的使用能源。     

新型模糊PID控制及在HVAC系统的应用

为了推广模糊控制器在非线性系统中的应用,提出一种利用PID控制器的参数优化和调节模糊控制器的新型设计方法.通过模糊控制器的结构分析建立与PID控制之间的精确解析关系之后提出基于PID控制增益因子的模糊控制器设计算法,然后利用改进的变论域思想进一步优化模糊控制器设计参数.将其应用于暖通空调(HVAC)系统的节能控制中并与常规PID控制器相比较,仿真和实验结果表明这种模糊控制器具有超调量小、跟踪迅速、鲁棒性强等优越的控制性能.     

基于舒适节能控制的分体式空调建模与仿真

分体式空调在住宅和办公室应用非常广泛,耗费电能数量巨大。然而绝大部分空调并不具备最佳运行策略,在运行过程中存在着很大的电能浪费问题,因此采用合适的空调控制策略使空调运行在既节能又舒适的状态上就显得尤为重要。于是着眼于保障舒适性并降低房间空调器的能耗,首先分析空调运行状态,建立房间环境模型和分体式空调运行模型,然后通过按需启停和适当调整空调温度设定值等方法对空调进行控制,最后对仿真结果进行分析得出使室内环境维持舒适且节能的基于规则的最优运行控制策略。     

基于ARM7的暖通空调直接数字控制器设计

为满足楼宇暖通智能控制的需求,对基于ARM7的楼宇暖通DDC控制器的设计进行了研究.采用模块化设计和在线编程等技术,详细介绍了控制器的硬件体系结构和各软件功能模块的设计,并对软硬件功能等进行了测试.结果表明,控制器具有显示直观准确、操作方便、运行稳定可靠等优点,适用于各类空调系统.     

小型PLC在核电站核岛通风控制中的应用

为实现对CPR1000核电机组核岛通风系统的可靠控制,采用了小型PLC作为其控制器.介绍了该类型核电机组核岛通风控制系统大分散、小集中的特点,对比了小型PLC和直接数字控制器(DDC)两种控制器的性能参数,详细分析了小型PLC应用的优势.实际应用结果验证了小型PLC应用的可行性,对于同类型的控制方式选择具有参考和借鉴作用.     

Deep learning forecasting for electric demand applications of cooling systems in buildings

This paper presents the application of a deep learning based model for the short-term forecasting of the electric demand in a heating, ventilation, and air conditioning system (HVAC) for the demand response programs of utility companies. The deep learning model is applied through two different approaches comparing their merits. The approaches consist of: (i) a monolithic approach that applies a single large model to forecast the target variables, and (ii) a sequential approach that consists of multiple deep learning models coupled together each targeting a specific energy load within the HVAC system. The model accuracy of both approaches is explored over two case studies applied to the same institutional building; however, the case studies differ in their data source. The first case study uses synthetic data obtained from an eQuest simulation, while the second case study uses measurement data obtained from the building automation system. Results show that the difference in forecasting error of these approaches is negligible; however, the monolithic approach required the least amount of calibration time. Next, this paper explores the application of off-site weather data applied to a building model calibrated with on-site data. The experiments demonstrated that the off-site weather data can be applied with a slight reduction in forecasting performance.