【摘 要】
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针对预测平均投票数(predicted mean vote,PMV)值在舒适区和节能区之间周期性交替变化的控制方法,提出了基于PMV的动态舒适度冷/热抱怨模型和能耗模型.基于此模型,根据用户设
【机 构】
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山东建筑大学山东省智能建筑技术重点实验室,山东建筑大学可再生能源建筑利用技术省部共建教育部重点实验室,
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针对预测平均投票数(predicted mean vote,PMV)值在舒适区和节能区之间周期性交替变化的控制方法,提出了基于PMV的动态舒适度冷/热抱怨模型和能耗模型.基于此模型,根据用户设定的舒适和节能两者的协调关系,运用改进的多目标离散粒子群优化算法,得出动态舒适度控制系统输入参数的寻优方法.该方法只需实时测量热环境和居住者热感觉数据,不需建立热环境物理解析模型,普适性强.实验证明了上述控制方法的有效性,该方法可实现动态舒适度的最优控制.
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