VAV中央空调能耗建模与仿真研究

中央空调是一个复杂的非线性、时滞系统。中央空调系统在运行过程中存在着巨大的节能潜力,对中央空调系统的节能优化研究应以中央空调的能耗模型为基础。根据VAV中央空调各设备的能耗数学模型,并综合考虑VAV中央空调各设备之间的耦合关系,利用matlab中的simulink工具箱建立了反映VAV中央空调运行过程中各变量与系统能耗之间关系的仿真模型进行仿真,并对仿真结果进行了分析验证。模型可以用于对中央空调节能的参数优化研究中,对中央空调的节能优化控制具有重要的意义。     

基于链式智能体遗传算法的动态能耗优化算法

能耗优化是一个动态优化问题,在能耗规模较大的情况下,能耗设备间与总能耗间存在一定的非线性关系,即并非每个能耗最优化能使得总的能耗最优化,因此能耗优化是一个动态非线性优化问题。对于能耗优化问题,传统的节能方法难以奏效。基于此,本文在分析目前节能方法的特点后,设计一种高效的全局优化算法——链式智能体遗传算法,可解决上述的动态非线性优化问题。为了验证本文提出的算法的优越性,将该算法用于某钢厂的电能节耗中,节耗效果明显且较稳定。实践表明,该算法具有较好的灵活性,当能耗环境和节能要求发生变化时,该算法能在不变动当前设备的前提下,动态获得较优的节能效率。     

浅析地铁综合监控系统引领城市轨道交通综合能耗管理变革

充分利用城市轨道交通综合监控系统跨专业平台,监控信息庞大的特点,着重数据采集、统计和综合分析各种地铁设备能耗数据,结合行业内最新物理设备节能技术,打破各专业单独管理模式,为城市轨道交通运营方面提供更加信息化、综合化、精细化的能耗管理方案,对未来长期运营节约能源和成本具有重要的意义。     

实验室能耗无线监测系统设计

选择高校中的实验室作为研究对象,围绕高校节能问题展开了研究,实现了实验室能耗与室内环境质量参数数据监测功能.基于电能计量模块及单片机开发板等设备搭建了实验室能耗无线监测实验系统,实现了实验室用电设备电能监测功能.通过对实验室能耗监测技术的研究,为降低高校实验室能耗提供了方法与技术支持,为实现高校实验室节能的可持续地发展奠定基础.     

基于CRIO的智能型地铁列车能耗数据采集系统

为了对地铁列车能耗和节能问题进行研究,准确检测到列车牵引和供电系统能耗数据尤为重要。在此需求下,根据地铁列车各电气子系统的特点及能耗数据采集需求,阐述了自启动采集、变频率采样等智能采集关键技术,完成了基于NI CompactRIO采集设备、高精度多元传感器、信号调理箱等硬件和基于FPGA编程技术的软件系统设计,实现了对列车能耗参数的检测。试验结果表明,测试系统计算能耗与车载系统记录能耗值具有良好的一致性,能够实现对能耗参数的变频率采样和数据的自启动采集与存储。基于CRIO的智能型地铁列车能耗数据采集系统采集精度高、功耗低、实用性强,适用于地铁列车能耗数据的采集。     

基于控制图的有轨电车能耗分析方法研究

针对传统的有轨电车能耗分析方法缺少对异常数据的判断分析,难以有效发现能耗数据特点以及各数据之间潜在关系等问题,提出结合控制图与灰关联分析法的有轨电车能耗分析集成方法。利用控制图对能耗数据波动情况进行分析,并结合灰关联数据分析算法对影响能耗数据因素进行分析,通过利用已开通运营的广州有轨电车能耗数据进行仿真实验,实验结果表明有轨电车能耗分析法能够更好地对各项能耗数据波动情况进行监测,实现对能耗异常数据识别、找出影响能耗的相关因素,为有轨电车系统节能提供辅助决策,可为已运营的有轨电车系统能耗数据分析提供一定参考。     

单处理器多外设实时系统全局能耗优化算法研究

在电池供电的实时嵌入式系统中,能耗是系统设计的一个重要研究问题.动态电压调度和动态电源管理是两种重要的节能技术.前者是动态改变处理器电压/频率,降低处理器能耗;而后者是动态调整片外设备的工作模式,减少片外设备能耗.目前只有少量研究把这两种技术综合在一起.本文研究支持这两种技术的嵌入式全系统实时任务节能调度问题.针对连续和离散处理器频率模型,论文分别提出高效的算法,通过计算系统运行的能耗最小处理器最优频率和设备最优空闲时间,来实现全系统综合节能的目的.实验模拟表明本文算法大大优于其他算法.     

浅析绿色数据中心节能建设思路

从数据中心的典型能耗构成和PUE值计算分析出发,针对数据中心典型能耗的四个主要构成部分：IT设备、机房空调系统、供配电系统和照明系统等,提出绿色数据中心的节能解决方案和措施,为如何建设绿色数据中心和实现数据中心的节能提供良好建议。     

基于BP神经网络的建筑能耗预测

建筑负荷的预测是现在建筑能耗工作中十分重要的一项,是建立节能减排的重要支撑条件,对建筑总体能耗的预测需要考虑建筑结构内、外部环境方面的各项因素,例如对外部平均温度、湿度等,提出了使用BP神经网络的理论解决负荷的预测问题,结合某地的事实数据,用Matlab建立负荷预测模型,进行仿真预测的结果进行分析,预测的误差较小,能够比较有效地进行实用.     

区域工业能耗数据挖掘模型

针对区域能源监察工作中存在的有数据,却没有有效方法分析数据的问题,使用数据挖掘的方法建立～种新的区域工业能耗数据挖掘模型．首先利用k-均值聚类分析区域各行业能耗特征;并对单个行业进行聚类,找出同行业高能耗,中能耗,低能耗企业;然后基于同类企业中相同产品工艺设备的相关性使用多维关联规则算法,找出同类产品中工艺、设备、能效的相关性,指导区域节能工作,该算法是apriori算法的改进,以适用于具体产品工艺设备的频繁谓词集挖掘．通过实例分析表明,该模型有效、可行,为区域工业节能提供了一条新的途径．     

公共机房微机节能方法探索

分析了微机机房管理中不容忽视的能耗问题,探讨了通过加强机房节能技术应用与管理维护等方面的工作,以达到机房节能降耗的目的的相关方法与手段     

考虑多场景新能源预测的月度机组组合研究

为提高月度机组组合对不确定新能源的适应性,提出了一种考虑多场景新能源预测的月度机组组合方法,以提升电网新能源消纳能力。首先介绍了新能源多场景预测的基本概念,并提出了多场景新能源的表示模型。在此基础上,以预期运行成本及新能源损失电量最小化为目标,考虑电力电量平衡、网络安全、电厂合同电量等运行约束,构建了考虑多场景新能源预测的月度机组组合模型。该模型本质上为混合整数非线性规划问题,可以利用CPLES等规划程序包求解。以IEEE-30节点系统构造的算例表明,该方法能够充分考虑不确定新能源对电网运行的影响,提高月度机组组合方式对不确定性新能源消纳的鲁棒性。通过调整运行成本和新能源损失电量之间的比例系数,可以优化机组组合方式,协调系统运行经济性和节能性,提升电网运行整体效益。     

IntelliHome: An internet of things-based system for electrical energy saving in smart home environment

Despite there has been an increasing energy price due to factors such as supply, demand, government regulation, among others, users do not like to spend their time to analyze their power consumption and establish actions to save money. Hence, there is a need for smart solutions that help users to save energy at home in an easy way. The smart home concept is attracting the attention of both academia and industry to address this need. Nowadays, high volumes of data are available in the smart home context, facilitated by the growth of internet of things (IoT)-based devices and advanced sensing infrastructure. Therefore, it is necessary to automatically extract useful knowledge from this information to cost-effective use of energy at home. In this sense, this work presents IntelliHome, a smart-home system that aims to reduce electrical energy consumption at home. To this end, IntelliHome uses big data analytics technologies and Machine Learning and statistical techniques to provide users with a meaningful perspective of their electricity consumption habits aiming to actively involve them in the energy-saving process through real-time information and energy-saving recommendations. This work also discusses a case study and an evaluation aligned with the objectives of this work. The obtained results verify the effectiveness of the proposed system regarding electrical energy saving.     

通信机房节能技术探讨

对通信机房进行技术改造能够大大减低能量消耗,提高企业效益。本文分析开关电源的节能措施,比较目前常用的几种空调节能技术各自的优、缺点,指出不同节能方案的应用要与各地的实际情况相结合。最后提出可操作性强的通信机房节能效果评估方案。     

通信公司能耗管理系统和采集系统改造工程解析

能耗的持续增长是当前电信企业面临的重大问题,能耗监测体系和能耗管理系统的不健全,导致电信相关企业对能耗的实际情况不能全面的掌握,以至于节能改造项目的实施也存在诸多问题。根据要求,某通信集团公司将集中建设能耗管理平台,对电能进行集中管理。目前某省通信公司已有的能耗管理平台存在耗电量统计不准确,人性化设计较弱,采集信息显示不完整,无法提供全网能耗分析需求的信息等问题。本系统的改造建设以现有能耗管理平台为基础,通过网管中心虚拟化方式,构建全面的能耗管理平台,对电能实现集中管理,并为之后的节能减排项目提供技术支撑。本文所涉及的实践知识和技术资料可为之后相关领域的能耗管控相关工程提供参考和指导。     

主动休眠节点链路的高效节能虚拟网络映射

网络虚拟化,使得智能能量感知网络部署成为可能.由于当前网络为高峰负荷而设计,导致资源利用率不足及能量浪费.而网络设备能量消耗对于流量负载不敏感,资源整合成为有效节能技术.根据虚拟网络映射特点及底层网络能耗,提出虚拟网络映射节能多目标决策模型;由于该模型是混合整数规划模型,求解时间复杂度高,通过分析虚拟网络映射动态特征,构造虚拟网络映射字典库,提出底层网络资源利用率的训练方法以及主动休眠底层节点和链路算法,把虚拟网络映射在一个较小的节点和链路集合中,提高休眠节点和链路数量,实现高效节能虚拟网络映射.系统仿真结果验证了主动休眠方法能够提高底层节点和链路休眠数量,显著减少系统能耗.     

Dueling-DQN在空调节能控制中的应用

针对电信机房空调运行耗电量大,空调自动控制系统设计困难的问题,提出了一种规则约束和Dueling-DQN算法相结合的空调节能控制方法.该方法能根据不同机房环境自适应学习建模,在保证机房室内温度在规定范围的前提下,节省空调耗电量.同时针对实际机房应用场景,设计节能控制算法中的状态,动作和奖励函数,并采用深度强化学习算法Dueling-DQN提高模型表达能力和学习效率.在电信机房实际验证结果表明:该控制方法与空调默认设定参数运行相比节能18.3％,并可以很方便推广到不同环境场景的机房环境中,为电信机房节能减排提供解决方案.     

基于数据分析的楼宇智能节电管理系统

城市中高层楼宇增加是城市内用电量上升的重要因素之一。使用计算机系统对建筑执行能耗量化管理从而控制降低建筑运营过程中所消耗的能量,降低建筑的运营成本,提高能源使用效率,已经成为用户最为关注的问题。已有的楼宇节电管理系统收集建筑内部的信息并通过启发式规则对楼宇的照明、动力、通风、空调、安防等系统进行协调控制及整合,以期达到节能的目的。这类型系统的缺点在于（1）大部分楼宇缺少专职的节电管理机构,没有相关的电能使用及管理的方法。在各个楼宇与电力公司之间还没有形成一个有效的信息共享链,内外信息共享能力差,存在信息孤岛现象（2）系统中的节电模型没有学习过程,不能根据建筑情况的变化,自动调整节电模式。面对这样的情况,该文提出一个基于数据分析的建筑楼宇智能节电系统,该系统（1）使用正态分布拟合用户用能习惯,分析得到用户能耗较高的关键设备,发现设备的耗能过高原因;（2）建立双向交换子系统实现楼宇与电力公司之间的信息交换,并根据电力公司生产计划及时调整楼宇用能策略。在天津动漫大厦实际运行结果显示,该文设计的智能节电系统可以有效的节省楼宇中的电力损耗。     

玻璃工厂能源管理系统的设计与实现

该文介绍了利用原有的过程控制设备及改造厂内能源计量管理模式,实现各类能源数据的分散采集、集中管理、数据统计和分析能耗情况,评估各项节能设备和措施的相关影响,发布信息给相关管理和运营人员,结合节能措施建立更有依据、更有效果的节能体系。此能源管理系统已在青岛崂山玻璃有限公司节能改造项目成功应用,减少并限制了不合理消耗,帮助企业实现持续节能并改善了环境。每年可为企业节约百万元的能源消耗。     

基于PHP+MYSQL的校园电能监测网站设计

对校园不同区域的用电情况进行调查,实现能耗监测平台的设计.利用前端Bootstrap框架和jQuery库实现布局,同时采用B/S架构,Ajax技术,MYSQL数据库和后台PHP语言的黄金搭配,将电能数据信息以多种图表的形式在网页中展示给用户,掌握整个校园建筑能耗的实时数据,实现了对校园各种能源系统的分布式监控与集中管理.着重分析了平台设计中的几个关键技术,开发和运行结果表明,这些关键技术的应用,显著提高了校园能耗监测效率.