【摘 要】
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针对冰蓄冷系统蓄能的非线性特性,将自适应神经网络应用于封装板式圆罐型蓄冰装置的蓄能初始化和释冷出口温度实时运行的模糊建模,进行了冰蓄冷系统蓄冷量的模糊建模,确定了
【机 构】
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大连理工大学建筑技术及其产业化研究所,大连理工大学建筑环境与新能源研究所,沈阳建筑大学市政与环境工程学院
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针对冰蓄冷系统蓄能的非线性特性,将自适应神经网络应用于封装板式圆罐型蓄冰装置的蓄能初始化和释冷出口温度实时运行的模糊建模,进行了冰蓄冷系统蓄冷量的模糊建模,确定了实验影响因素载冷剂进口温度、载冷剂流速、蓄冷时间的隶属度函数和模糊推理规则.运用减法聚类法和网格法对模型进行初始化训练与运行对比,使蓄冷系统能够跟踪负荷情况.通过调控影响因素的参数,可以更合理地初始化设定蓄冷阶段的蓄冷量.利用该建模程序进行实时释冷出口温度模糊建模策略验证,模型运行平稳.冰蓄冷装置蓄能模糊控制性能的优化保证了蓄冷量与负荷相匹配,实
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