【摘 要】
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研究了变风量空调系统神经网络预测优化控制方法,优化指标考虑了舒适性和耗能量,舒适性指标取PMV指标,耗能量包括风机和冷水泵能耗.系统的控制量为送风风速和冷水流量,被控参
【机 构】
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北京航空航天大学北京建筑工程学院;
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研究了变风量空调系统神经网络预测优化控制方法,优化指标考虑了舒适性和耗能量,舒适性指标取PMV指标,耗能量包括风机和冷水泵能耗.系统的控制量为送风风速和冷水流量,被控参数为空调区域的温湿度,采用预测滚动优化控制算法训练多层前向神经网络,然后将其作为优化反馈控制器来求解变风量暖通空调系统的优化解,并在运行中实时预测空调区域的负荷.仿真结果表明,采用此方法,在模型环境、负荷参数变化的情况下,既可以达到节能的要求,又可以使空调区域的温湿度保持在舒适范围内.
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