中央空调系统全局寻优节能控制原理

中央空调系统全局寻优节能的概念是将中央空调系统视作一个能量运行的整体,把节能控制的对象从单个子系统个体,扩展到系统整体,应用最优化原理和最优化控制方法,实现系统综合能耗的动态最小化.     

空调系统延时冷量需求模型及优化分析

针对大型商场的中央空调控制系统,建立了延时冷量需求模型.通过控制冷量输出,并基于冷量需求建立了制冷系统节能优化模型和求解.基于此对一大型商场人流和环境温度的实际数据,进行了节能优化模型的求解,其结果与传统单参数节能控制方法相比较,提高了空调系统的运行效率.     

改进麻雀搜索算法优化支持向量机的井漏预测

在钻井过程中,受地质环境、钻井技术等多种因素的影响,容易发生井漏事故。为预防井漏事故,减少因钻井事故带来的损失,提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm, ISSA)优化支持向量机的井漏预测方法。首先,在发现者位置更新公式中引入一种改进的自适应非线性惯性递减权重,提高算法全局搜索能力;其次,在警戒者位置更新公式中引入莱维(Levy)飞行策略,减少算法陷入局部最优的风险。为验证改进算法的寻优能力,将麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)、遗传算法(genetic algorithm, GA)、灰狼算法(grey wolf algorithm, GWO)以及改进的麻雀搜索算法(ISSA)在8个基准测试函数上做了对比实验。实验结果表明,改进的麻雀搜索算法(ISSA)在寻优精度、稳定性等方面都较其他算法更为优异。最后,将改进的麻雀搜索算法用于优化支持向量机(ISSA-SVM)的惩罚参数C和核参数g,进行井漏事故的预测。结果表明,ISSA-SVM预测准确率为97.765 4%,相比于麻雀算法(SSA)-SV...     

改进麻雀搜索算法及其应用研究

针对麻雀搜索算法（SSA）收敛过早和迭代后期易陷入局部最优等缺陷,提出一种改进的麻雀搜索算法（ISSA）。首先,为提高算法的随机性和搜索性,将发现者向最优位置的跳跃操作改为向最优位置的移动,同时采用非线性的正余弦搜索对跟随者位置进行调整;其次,为解决算法在迭代后期易陷入局部最优的情况,对发现者和跟随者位置进行动态调整,同时采用反向学习策略对种群进行初始化设计;再次,利用柯西-高斯变异解决算法过早收敛的问题;最后为验证改进算法有效性,利用12种基准函数进行测试,测试结果与SSA、WOA、GWO、PSO、GA进行对比。结果表明：ISSA能够有效克服SSA收敛过早和迭代后期易陷入局部最优的缺陷,并提高了算法的收敛精度、稳定性和收敛速度。同时,将ISSA应用到车辆路径问题,验证了ISSA应用于实际工程问题的可行性。     

一种增强型改进麻雀搜索算法的三维航迹规划

针对无人机在三维复杂环境中多约束的最优化问题,提出了一种增强型改进麻雀搜索(enhanced modified sparrow search algorithm, EMSSA)用于航迹规划问题的求解。首先,利用Logistic-tent混沌序列初始化麻雀搜索算法,增强种群初始位置的随机性,提高算法全局搜索能力。其次在发现者-警戒者位置更新中加入了动态自适应调整策略,扩大算法搜索范围,提高算法的收敛速度。然后通过高斯-柯西变异策略,对麻雀个体进行位置更新,增强算法前期的全局搜索能力和后期局部发掘能力。最后选取11种测试函数和Wilcoxon秩和检验验证改进算法的有效性。仿真结果表明,增强型改进麻雀搜索算法在寻优精度、算法稳定性和收敛速度方面要优于其他对比搜索算法,并且可以在复杂的多约束环境中找到一条无碰撞的全局最优路径。在三维航迹规划中EMSSA算法相较于ISSA寻优精度提升了4.11%,相较于SSA提升了9.51%。     

仿人智能控制在中央空调系统中的应用

中央空调的能耗占整个建筑能耗的50％以上，是楼字自动化系统节能的重点，由于系统庞大，反应速度慢、滞后现象严重，传统的控制技术，对于工况及环境变化的适应性差，控制惯性较大，节能效果并不理想。针对上述问题，文章提出将智能控制技术应用于中央空调监控系统，以提高系统的控制品种，稳定性和节能效果，在简要介绍仿人智能控制基础上，主要讨论了中央空调系统及其自动控制系统设计，系统仿真的研究结果表明，中央空调仿人智能温湿度控制系统比传统的控制系统具有更好的稳定性和节能效果。     

我国建筑中央空调能耗现状及节能措施研究

中央空调能耗是建筑能耗的大户。中央空调节能已经成为政府、消费者和业界广泛关注的焦点。本文分析了我国建筑能耗和中央空调能耗的发展现状,根据中央空调的组成结构和工作原理,提出从空调冷热源、水输送系统和空调机组末端设备三个部分对中央空调系统采取全面的节能措施,实现整个中央空调系统的节能运行,达到降低能耗的目的,为今后中央空调节能方案的设计提供借鉴和参考。     

区域供冷系统的冷量传递控制与末端冷量调节

为了实现区域供冷系统的冷量传递与末端温度调节,建立了冷量经一个二级冷量交换站由水系统向风系统传递的理论模型,并结合房间内的温度动态变化模型,推导出了水系统一次侧流量与空调末端房间温度的传递函数.采用水系统一次侧变水量与空调末端变风量结合的技术,根据冷负荷变化,分别采用PI控制器和PID控制器实时调整水泵与风机的转速,并对风机与水泵进行能耗建模与节能分析,以实现空调房内温度的控制与电量的节约目的.最后通过Simulink软件仿真,给出了空调房内温度、水泵转速、水流量、节能量等参数变化的示意图,展示了文中节能控制方法的有效性.     

中央空调系统的二级最优控制方法及其理论分析

 中央空调系统是一个串联型动态系统，适合分解为若干子系统进行串联计算。为了求解中央空调大系统运行能耗的整体最优，通过对空调系统运行特性及模型的分析与能耗最小化计算模型的讨论，将大系统处理为最优控制的二次型凸问题，并把Lagrange对偶函数法运用于分解后的二级系统，得到整体系统的全局最优解，同时对算法进行了理论证明。     

基于ALCE-SSA优化的三维无人机低空突防

针对无人机在三维低空突防时存在环境复杂、路径规划计算量大等问题以及现有的麻雀搜索算法算法路径搜索能力不足、易陷入局部最优等缺陷,提出一种基于改进麻雀搜索算法（ALCE-SSA）的三维无人机低空突防的航迹规划方法.首先,建立三维地形模型、威胁源模型和无人机物理约束模型,确定代价函数;其次,设计随机Tent映射初始化种群,提高初始化种群的质量;然后针对麻雀搜索算法算法中发现者位置更新的不足,设计一种自适应领头雀引导策略,减小依靠单一父代更新的不利影响,能够同时提升前期全局探索和后期局部寻优的能力;最后,针对种群多样性不足、易陷入局部最优的问题,设计一种中心变异-进化因子,扩大搜索空间,进一步提升全局寻优能力.和灰狼算法、飞蛾扑火算法和麻雀搜索算法相比,ALCE-SSA的能耗更优,路径更平滑,收敛速度更快,可使无人机有效地利用地形优势来躲避威胁源,表现出较好的寻优能力.     

压缩式冷水机组节能优化研究

针对现有优化方法未能充分考虑蒸发器过热度对压缩式冷水机组运行效率与稳定性的影响,导致过热度优化值偏高、系统运行能效不能达到最优的问题,提出了一种能够最小化过热度的节能优化方法,以进一步挖掘冷水机组节能潜力。通过分析制冷循环,建立了冷水机组稳态机理模型以及能耗模型,并提出了最小稳定过热度曲线的实验获取方法;然后根据最小稳定过热度曲线在线调整过热度约束,以系统总能耗最小为优化目标,利用遗传算法对冷水机组不同负荷下设定点进行寻优计算,实现系统优化运行。对比实验结果表明:改进的过热度约束在保证系统稳定的前提下,有效地扩大了寻优范围,在夏季典型工况下的工作时段,可比现有优化方法平均节能1.92%。该研究对压缩式冷水机组优化节能控制具有重要的现实意义。     

模糊控制在中央空调节能系统中的应用

我国能源形势紧迫，作为耗能大户的中央空调，如何改善和提高空调系统运行效率，减少能耗，就成为空调业发展一个急需解决的问题。本文通过分析中央空调节能控制的必要性分析，介绍了模糊控制在中央空调节能中的应用，取得了令人满意的节能效果，对实现中央空调节能目的有着重要价值。     

基于TentSSA-BPNN模型的钢铁企业能耗预测研究

为提高对钢铁企业电力能耗的预测精度,本文提出一种基于改进后的麻雀搜索算法的能耗预测模型TentSSA-BPNN。该模型利用Tent混沌映射改进SSA算法,设计出的TentSSA算法具有良好的稳定性和不易陷入局部最优的特点,再将其应用于传统BP神经网络,提升了预测精度。以某钢铁企业的电力能耗数据作为算例,对TentSSA-BPNN模型进行充分训练,再将其应用到对该企业的电力能耗预测当中。最后,设立对照组与本文提出的TentSSA-BPNN能耗预测模型进行对比分析。对照结果表明,TentSSA-BPNN预测模型对电力能耗的预测精度较高,在钢铁企业的节能减排方面具有一定的指导作用。     

多策略改进的麻雀搜索算法

针对麻雀搜索算法在迭代收敛时易陷入局部最优的问题,提出多策略改进的麻雀搜索算法（NLSSA）。利用邻域重心反向学习策略优化麻雀算法的初始种群,提高初始个体质量。通过Levy飞行策略的长短距离跳跃更新麻雀生产者位置,从而提升麻雀算法的局部极值逃逸能力。在跟随者位置更新机制中引入自适应权重,从而平衡麻雀算法的局部挖掘和全局寻优能力。为了验证所提NLSSA算法的性能,利用8个基准测试函数进行测验,测试结果与Wilcoxon符号秩检验结果表明,与麻雀搜索算法、粒子群优化算法、灰狼优化算法和其他改进的麻雀搜索算法相比,NLSSA算法在寻优精度、稳定性能和收敛速度方面的效果更佳。     

基于Double-DQN的中央空调系统节能优化运行

针对中央空调系统机理建模困难和参数辨识工作较为复杂的问题,提出了一种基于自适应建模和自学习机制的中央空调系统节能优化运行方法;设计了空调系统马尔可夫决策过程模型,采用具有双神经网络结构的强化学习算法解决学习过程中容易产生的维数灾难和值函数过估计问题.然后以广州市某办公建筑中央空调系统为研究对象,建立该系统的TRNSYS仿真平台,对算法的有效性进行了验证.仿真结果表明:该方法在满足室内热舒适性要求的前提下,以系统能耗最小为目标,实现了系统的节能优化运行;与PID控制和单神经网络强化学习控制方法相比,系统总能耗分别降低5.36%和1.64%,非舒适性时间总占比分别减少2.32%和1.37%.文中提出的强化学习控制器能够有效解决值函数过估计问题,具有良好的鲁棒性,自适应优化能力和较好的节能效果,可为建筑节能提供新思路.     

高层建筑中央空调水系统优化控制

高层建筑中中央空调系统的能耗占建筑能耗的一半以上,因此有必要对中央空调系统实施节能设计,本论文探讨了高层建筑中央空调水系统的控制节能设计方法,在分析了传统的中央空调水系统控制模式的基础上,给出了变水量控制模式,分析了控制原理,并结合高层建筑中央空调水系统的变水量控制方法详细分析了流量调节方法与途径,对于进一步提高高层建筑中央空调水系统的节能设计具有一定借鉴意义。     

中央空调系统节能管理与分析

中央空调系统在运行管理普遍存在诸多问题，影响正常使用，节能及其使用寿命，本文针对目前中央空调系统在运行管理中存在的问题，例如：制冷主机，水泵，冷却塔的节能运行，水系统的隐性能耗，减少水侧污垢、腐蚀及青苔影响，新的节能技术的应用等方面．提出解决问题的建议。     

考虑旁通回路的空调冷冻水系统变压差控制静态稳定性分析

由于中央空调冷冻水系统末端负荷分布和管网结构是影响其控制稳定性和可靠性的关键因素,以异程布置冷冻水系统为研究对象,在充分考虑旁通回路调节特性的基础上,建立了管网水力特性精确数学模型,研究了旁通回路压差设定值对管网水力特性和能耗特性的影响,以及管网末端设备流量同步变化和非同步变化等多运行工况下的水力特性,着重分析了压差反馈信号监测点对变压差控制系统的静态稳定性及其调节品质的影响.研究表明,合理调整控制目标值以及旁通调节阀压差设定值是实现节能、稳定运行的关键.     

基于能耗目标函数的空调新风量寻优控制研究

提出了基于能耗目标函数的空调新风量寻优控制方法,建立寻优控制的仿真模块,在TRNSYS仿真平台上对香港某办公楼进行模拟分析.模拟结果表明,与最小新风量控制相比,寻优控制不仅节省了新风机的能耗,而且制冷机、冷冻水泵、冷却水泵的能耗也都有所降低,系统全年可节能2.73×105 kWh,节能率17.1%,节能效果显著.尤其在香港过渡季的11月～3月的大部分时间,寻优控制不仅降低了空调系统能耗,而且能很好地改善室内空气品质.     

中央空调系统智能化节能优化设计分析

伴随着中国经济的快速发展,产生了一些能源问题,当前建筑能耗非常严重,而在建筑能耗中,中央空调的能耗所占的比重非常大。当前在大型建筑物中,中央空调是重要的设备,但是中央空调对电能的消耗非常大,能源消耗严重,是当前世界上共存的问题,为了降低能耗,减少能源大量消耗产生的危害,需要对中央空调系统进行智能化节能设计。本文针对中央空调系统智能化节能优化设计相关的内容进行分析研究。