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集中式空调系统能耗评价体系的研究 总被引:6,自引:1,他引:6
结合武汉地区的工程,给出了典型建筑当量满负荷运行时间,讨论了集中空调系统全年能耗计算方法和能耗评价体系,认为周边全年热负荷系数PAL、空调能耗因数CECAC是适合评价我国集中空调系统设计是否合理的有效能耗评价指标,但CECAC对基于计算负荷偏大所匹配的空调设备没有约束边界条件,建议尽快研究适合我国的PAL,CECAC基准。 相似文献
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本文阐述了支持向量回归SVR模型的搭建方法,针对一栋虚拟的三维办公建筑,采用能耗模拟的方式获取空调系统能耗作为训练集,并通过模型参数的设置及6个特征数的选取等一系列步骤建立了SVR能源预测模型,最后通过测试集对该模型的性能进行了评价。结果表明,经数据样本训练后所获得模型的预测值与真实值之间的方均误差MSE为0.015,该SVR模型的预测精度达到合格要求,可以用来指导预测未来能耗,为建筑节能领域提供了方法与参考。 相似文献
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基于ANN的绿色办公建筑HVAC系统运行能耗预测 总被引:1,自引:0,他引:1
办公建筑中暖通空调系统(HVAC系统)的运行能耗占总能耗比例较高。随着绿色建筑的大力推广,准确预测绿色办公建筑HVAC系统能耗是建筑运行优化的关键。研究以天津市某绿色办公建筑为研究对象,根据绿色办公建筑G中的HVAC系统——地源热泵系统和空调通风系统能耗的实际监测数据,建立了基于人工神经网络的能耗预测模型。研究结果表明,建立的分类多层感知器神经网络预测模型预测精度最好,仅基于气象参数及时间能够精确的预测建筑HVAC系统的小时能耗,为我国绿色办公建筑的设计和运行优化提供科学支持。 相似文献
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基于逐时空调负荷预测的冰蓄冷优化控制策略 总被引:5,自引:0,他引:5
冰蓄冷是移峰填谷、平衡电网负荷的重要技术,本文针对冰蓄冷系统控制策略在理论研究和工程应用的差距,提出一套基于空调负荷预测、面向工程应用、实用有效的优化控制策略及实施流程。这种方法实施简便、稳定可靠,实际工程应用效果良好。 相似文献
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中央空调在90年代以来得到了迅速的发展,至今已经成为大型工民建的重要制冷及供暖方式。循环水作为空调系统冷媒及热煤的主要载体,水中的固体物杂质、盐类物质、溶解性气体以及细菌等会随着系统的流速、温度以及金属材质的电位差及大气环境的变化而发生作用,引发循环系统散热器、换热器以及各类管道的腐蚀、结垢以及菌藻等问题。文章从我国集中式采暖空调系统循环水处理行业市场前景及集中式采暖空调循环水处理领域特点入手,重点论述了集中式采暖空调循环水系统处理技术研究与应用。 相似文献
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遮阳系数对供暖与空调能耗影响差异的逐时解析 总被引:4,自引:0,他引:4
以中国福州为例,从当地逐时气象数据入手,分析了建筑空调负荷及供暖负荷的所有时刻对应的逐时太阳辐射,用特征温度法研究当遮阳系数减小时各时刻建筑的空调与供暖能耗及相对变化(节能率)情况。研究发现,由于冬季有太阳辐射各时刻的供暖能耗相对于无太阳辐射各时刻能耗比例很小,故遮阳措施对供暖总能耗的影响不显著,从而证明DOE-2关于冬季遮阳系数减小对供暖能耗影响的结论值得商榷;由于夏季有太阳辐射各时刻空调能耗远大于无太阳辐射各时刻空调能耗,故遮阳措施对空调总能耗及节能率的影响非常显著,DOP2软件与特征温度法的结果是正确的;通过对福州全年各时刻空调供暖能耗、建筑负荷及节能率进行解析,揭示了看起来很分散的各时刻能耗及节能率差异数据总体上遵循的某种共性规律,供同行参考。 相似文献
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采用建筑热环境模拟工具DeST对上海地区某一住宅建筑进行模拟计算,获得了空调运行模式的各因素对住宅采暖空调能耗影响的数量关系,并得出了在敏感性上,容忍温度强于空调控制温度,室内人员作息对耗冷量有一定影响的结论。 相似文献
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文章在常规建筑能耗和设备故障预测方法的基础上,根据智慧建筑中BIM模型数据和物联网数据融合形成的数据集,提出了基于BP神经网络的多任务学习方法,将建筑能耗和设备故障预测采用同一神经网络模型进行学习和预测,并阐述了网络结构及损失函数的设计方法,为建筑能耗和设备故障预测提供了新的思路,也为智慧建筑运维管理系统中的智能诊断服... 相似文献
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针对多台冷水机组联合运行的一次泵定流量系统,建立其主要设备的能耗模型,以及全局能耗最优化目标函数,运用Matlab软件进行"动态规划"求解,从而实现空调水系统运行策略的优化。最后,结合某实际工程,与仅考虑冷水机组能耗的运行策略优化进行比较,验证了基于全局能耗的运行策略优化节能性更好。 相似文献
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建筑能耗影响因素复杂,研究新的能耗预测方法可简化预测过程,提高预测精度。首先对一栋高校建筑的能耗样本进行主成分分析(PCA),去除信息冗余,消除输入变量之间的相关性。把经过PCA提取的主成分作为Elman神经网络的输入,隐含层和输入层均采用tansig函数,在训练过程中不断对权值和偏差进行修正,最终建立基于PCA-Elman的建筑能耗预测模型。采用测试样本对模型精度进行验证,实例表明,基于PCA-Elman的建筑能耗预测模型相对误差为5.49%,优于单一Elman神经网络预测结果。本方法简单易行,可用于建筑能耗预测和建筑能耗监测系统的报警阈值设置。 相似文献
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空调系统能耗是建筑能耗的主要部分,通过对空调系统进行能效诊断对建筑进行节能改造提高建筑能源利用效率具有重大意义。本文对我国江浙地区某大型公共建筑进行能效诊断,通过对该大楼能耗数据监测平台提供的分项计量数据进行分析及对空调系统典型工况进行测试发现空调系统在运行过程中出现的问题,针对空调系统出现的问题提出相应的改造方案并对改造后节能效果进行分析,为大楼空调系统进行节能改造提供理论依据。 相似文献
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基于人工神经网络的变风量空调控制系统 总被引:6,自引:0,他引:6
研究了变风量空调系统神经网络预测优化控制方法,优化指标考虑了舒适性和耗能量,舒适性指标取PMV指标,耗能量包括风机和冷水泵能耗。系统的控制量为送风风速和冷水流量,被控参数为空调区域的温湿度,采用预测滚动优化控制算法训练多层前向神经网络,然后将其作为优化反馈控制器来求解变风量暖通空调系统的优化解,并在运行中实时预测空调区域的负荷。仿真结果表明,采用此方法,在模型环境、负荷参数变化的情况下,既可以达到节能的要求,又可以使空调区域的温湿度保持在舒适范围内。 相似文献
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利用BP神经网络模型来预测上海高校\"十二五\"期间的能源消耗水平。在这一模型中,将上海市GDP、城市居民可支配收入、高校学生人数、高校建筑面积、高校空调面积、高校科研经费,以及1999年-2011年上海市高校的总能耗作为输入层,输出层为2012年-2022年上海高校总能耗。首先采用1999年-2008年的样本数据对神经网络进行训练,接着采用2009年-2011年的样本数据对神经网络进行仿真,最后利用训练好的神经网络预测2012年-2022年上海市高校的总能耗。经过训练后的网络对于输入信号的仿真误差为0.007 774 7,表明BP神经网络模型可有效地预测上海高校的能耗水平。 相似文献