西北某机场航站楼中央空调系统能耗预测与节能优化研究

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在“四型”机场和“双碳”目标背景下,节能低碳已成为我国机场航站楼的主要发展方向。在机场航站楼中,中央空调系统能耗约占航站楼能耗总量的三分之一以上。在满足室内环境舒适性需求的条件下,进行中央空调系统节能优化是实现航站楼高效低耗运行的重要途径。因此,论文针对西北地区某机场航站楼中央空调系统在夏季工况下的能耗预测与节能优化问题进行研究:首先,确定航站楼中央空调系统能耗的关键影响因素。通过定性与定量分析相结合的方法得到中央空调系统能耗的17个影响因素,应用灰色关联度、Pearson相关系数和互信息方法进行相关性分析,采用熵值法分配权重系数得到综合关联度,筛选获得中央空调系统能耗的6个关键影响因素。其次,建立航站楼中央空调系统能耗预测模型。将上述关键影响因素作为该预测模型的输入变量,以综合相似系数为依据确定该预测模型的训练集,采用混沌理论、变分模态分解和高低频分量重构方法对训练集中的能耗数据进行高低频特征挖掘与重构,针对低频分量和高频分量分别采用整合移动平均自回归模型和改进的门控循环单元神经网络进行预测,二者叠加得到预测结果。仿真实验结果表明,提出的预测模型平均相对误差百分比为8.69%,均方根误差为219.78 k Wh,决定系数为0.75,验证了该预测模型的有效性。最后,提出基于节能和舒适目标的航站楼中央空调系统运行策略。建立温湿度独立控制空调系统设备模型和航站楼室内环境舒适性评价指标,提出以能耗最低和预测不满意百分比(Predicted Percent Dissatisfied,PPD)最小为目标的优化模型,结合遗传K均值(Genetic K-means,GKM)聚类方法改进提升第三代非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm,NSGA-Ⅲ)的收敛性能进行寻优。仿真实验结果表明:改进后的NSGA-Ⅲ算法更能权衡协调节能和舒适目标之间的耦合关系,平均节能率达到了6.71%,PPD指标降低了10.02%。综上,论文所建立的预测算法可准确预测航站楼中央空调系统能耗,所提出的节能优化策略可在满足室内环境舒适性需求的条件下有效控制中央空调系统节能运行,为保障航站楼的节能低碳、打造“四型”机场提供了重要技术支持。
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