基于深度学习的水电站地下厂房智能通风调控研究 |
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引用本文: | 何其愚,李斌,昂俊.基于深度学习的水电站地下厂房智能通风调控研究[J].暖通空调,2023(S1):254-257. |
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作者姓名: | 何其愚 李斌 昂俊 |
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作者单位: | 1. 云南新天地人工环境工程有限公司;2. 中国电建集团中南勘测设计研究院有限公司 |
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摘 要: | 水电行业由于自身环境的限制,广泛采用地下厂房。这些地下厂房的通风状况会对发电过程产生较大的影响,然而现有通风控制模式较难达到最佳环境参数,经常会出现局部高温、潮湿、空气质量差等问题。针对以上问题,本文提出了一种基于深度学习的水电站地下厂房智能通风调控方法。使用传感器采集地下厂房重要测点的温湿度与气流组织数据,将风机的启停状态、通风量和传感器数据作为神经网络的输入数据,将气流组织等数据作为输出数据,最后将训练好的网络模型应用于水电站地下厂房的智能通风调控中。通过理论分析及水电站地下厂房实际应用,验证了本文所提方法的有效性,为水电站地下厂房的通风管理提出了新的思路及解决办法。
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关 键 词: | 水电站地下厂房 通风状况 传感器数据 气流组织 深度学习 |
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