【摘 要】
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截止到现在我国的大型建筑的总占地面积不足建筑面积的4%,但是耗电量却占到总耗电量的22%以上,超过了普通住宅类建筑的10倍甚至以上,在大型写字楼中空调能耗占据总体能耗的30%左右,因此本文以空能耗电为研究范畴。影响空调能耗的因素有很多,按照影响因子形成的原因可以分为建筑自身影响因子,人为影响因子和外界影响因子。本文通过正交实验分析影响空调耗电的各个影响因子对空调能耗影响的大小,并且根据影响因子的是
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截止到现在我国的大型建筑的总占地面积不足建筑面积的4%,但是耗电量却占到总耗电量的22%以上,超过了普通住宅类建筑的10倍甚至以上,在大型写字楼中空调能耗占据总体能耗的30%左右,因此本文以空能耗电为研究范畴。影响空调能耗的因素有很多,按照影响因子形成的原因可以分为建筑自身影响因子,人为影响因子和外界影响因子。本文通过正交实验分析影响空调耗电的各个影响因子对空调能耗影响的大小,并且根据影响因子的是否可控,选取温度、湿度、太阳总辐射、人员在室率、照明时间、电气设备使用率等影响因子作为决策树建立的要素建立决策树。通过决策树模型可以获得空调系统运行的制冷量,确定出空调系统初始开启的主机台数。通过分析空调系统的运行特点,得出空调主机的运行策略以及冷冻水、冷却塔的控制策略,并将控制策略转换成相应的控制命令。针对本课题,本文首先分析空调能耗的组成,由于影响因子较多,本文通过正交实验得出各个影响因子对空调能耗的影响的大小。然后根据这些影响因子是否可控选取温度、湿度、太阳总辐射、人员在室率、照明时间、电气设备使用率等影响因子作为决策树建立的要素建立决策树。使用大厦的历史能耗数据的80%作为建立决策树的数据源建立决策树模型,使用剩余20%的数据作为模型的决策树的输入对大厦所需要的冷负荷进行逐时的预测,得到预测数据,并且根据实际的能耗数据作为基准对预测结果进行评估。根据空调系统的运行特点,分析出在不同情况下的空调控制策略,并将控制策略转换为控制命令,结合智能楼宇系统下发到空调系统中实现对空调系统的控制。最后根据上述的分析完成系统的需求设计,确定系统具有的功能模块,完成了空调系统的能耗预测与空调控制的功能设计和UI界面。
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