中央空调并联冷机负荷分配分布式优化控制

针对现有中央空调并联冷机优化算法对分布式控制的适应性不足的问题,提出了一种适用于分布式控制系统的并联冷机负荷分配优化算法。该算法仅通过每个冷机与相邻冷机交互信息完成对并联冷机运行的优化控制。将预处理机制与粒子群优化算法结合,在粒子初始化时对粒子间距离小的粒子进行适应度值比较,对适应度值小的个体进行惩罚并更新,以维持种群多样性;同时提出一种非线性惯性权重改进策略,加快收敛速度,避免算法陷入局部最优。最后,通过仿真实验测试算法的性能。实验结果表明,相对于对比算法,该算法能得到同等或更好的负荷分配控制策略,且收敛速度更快、鲁棒性更强,能够适用于分布式控制系统下并联冷机负荷优化分配。     

基于IWOA算法求解并联冷机负荷分配问题

中央空调系统并联冷水机组系统能耗非常大,如果操作不当,能耗会大大增加。针对OCL问题提出了一种求解连续非线性优化问题的改进鲸群优化算法,首先,为使后续迭代寻优的搜索空间更精确,运用混沌映射初始化种群,使初始解均匀遍布解空间。其次引入变异指数对收敛因子进行改进,平衡了局部勘探和全局勘探的关系。之后引入正弦和余弦使算法收敛到全局最优解,防止了算法过早收敛,提高了算法的收敛精度。最后,通过两个典型的案例来评估IWOA算法的性能,并将其与应用于OCL问题的其他优化算法进行了比较。结果表明,IWOA算法是解决OCL问题的有效方法。此外,算法性能的比较显示,IWOA算法在收敛速度和电能消耗方面相比于其他应用于OCL问题的优化方法提供了更好的解决方案。     

改进交替方向乘子法求解冷水机组负荷分配群智能优化问题

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...