【摘 要】
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集中空调系统由于其热舒适性和集中控制便于节能管理的特点,在公共建筑中的安装使用越来越广泛,但在实际应用中却常常由于控制方式不合理、无人监管维护等原因难以发挥其优势,甚至存在着相当程度的能源浪费现象。因此提供合理的控制方案对集中空调系统进行节能优化是亟待解决的问题。本文首先利用运行数据建立了基于支持向量回归机（SVR）的空调系统负荷预测模型,利用网格搜索法与K折交叉验证法提高了SVR的性能。然后调查
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集中空调系统由于其热舒适性和集中控制便于节能管理的特点,在公共建筑中的安装使用越来越广泛,但在实际应用中却常常由于控制方式不合理、无人监管维护等原因难以发挥其优势,甚至存在着相当程度的能源浪费现象。因此提供合理的控制方案对集中空调系统进行节能优化是亟待解决的问题。本文首先利用运行数据建立了基于支持向量回归机（SVR）的空调系统负荷预测模型,利用网格搜索法与K折交叉验证法提高了SVR的性能。然后调查研究了优化控制的相关理论和算法,发现当下研究重点主要集中在启发式优化算法,但使用这类算法寻优时容易陷入局部最优值,收敛速度也不稳定。对此,本文开发了天牛须—粒子群优化（BAS-PSO）算法,用天牛代替粒子群中的粒子,提高了PSO的自我搜索能力,降低了陷入局部最优值的可能性。随后建立了集中空调系统冷热输配系统的能耗优化模型,仿真对比了使用原控制方法、PSO和BAS-PSO优化控制的最优能耗,发现BAS-PSO相比PSO收敛速度更快且搜索结果更小,寻优稳定性更好,与原控制方法相比在文中条件下节能率22.68%。维度改变时使用BAS-PSO的节能率维持在18-23%;变负荷率下,在中高负荷段的节能效果显著。夏末秋初天气条件下在实际空调系统上用两种控制方法进行逐时对比,BASPSO优化控制相比原控制方法,平均日节能率仍然可达16.9%。最后,本文建立了空调系统冷冻站的能耗优化模型,进行了BAS-PSO优化控制与原控制方法的仿真对比。结果显示在不同负荷率下对冷冻站进行优化控制的节能率约为10-11.5%,且天气条件变化对节能率的影响不大。
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