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模糊離散事件系統(tǒng)在空調(diào)節(jié)能控制中的應(yīng)用

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時間:2024-08-20 12:05:58
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模糊離散事件系統(tǒng)在空調(diào)節(jié)能控制中的應(yīng)用【摘要】:目前在建筑物的年能耗量中,空調(diào)系統(tǒng)能耗所占的比例約為50%,在節(jié)能問題日益被關(guān)注的今天,空調(diào)的節(jié)能變得十分迫切。一般空調(diào)系統(tǒng)都是按照

【摘要】:目前在建筑物的年能耗量中,空調(diào)系統(tǒng)能耗所占的比例約為50%,在節(jié)能問題日益被關(guān)注的今天,空調(diào)的節(jié)能變得十分迫切。一般空調(diào)系統(tǒng)都是按照最大冷負(fù)荷設(shè)計的,但實際運行時,負(fù)荷不斷變化,統(tǒng)計顯示按最大負(fù)荷設(shè)計的空調(diào)系統(tǒng)約有90%時間在80%以下負(fù)荷運行。這意味著大部分時間空調(diào)系統(tǒng)提供的負(fù)荷與實際的負(fù)荷需求并不匹配,造成了能源的浪費。已有的控制方法都是將空調(diào)系統(tǒng)中的送風(fēng)、冷凍水、冷卻水系統(tǒng)分別構(gòu)成相對獨立的閉環(huán)進(jìn)行控制。由于空調(diào)系統(tǒng)是大滯后的系統(tǒng),根據(jù)冷凍水的供回水溫差來確定空調(diào)末端所需要冷量,將加大空調(diào)系統(tǒng)的滯后性,而通過預(yù)測未來時刻的負(fù)荷,提前對系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)整,不但可以按需供冷,減少能量損耗,還可以較好地降低系統(tǒng)的時滯性。 研究了空調(diào)動態(tài)負(fù)荷的預(yù)測方法,分析了常用預(yù)測方法的優(yōu)缺點,提出了確定空調(diào)系統(tǒng)滯后時間的方法。將風(fēng)系統(tǒng)冷負(fù)荷的實際測量值作為負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù),利用帶動量項變學(xué)習(xí)速率的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,對動態(tài)負(fù)荷進(jìn)行了預(yù)測,并采用均方根誤差和平均相對誤差對預(yù)測效果進(jìn)行了評價。 研究了模糊離散事件系統(tǒng)的建模方法及FDES自動機(jī)的合成。利用基于平均張量的FDES合成方法,對合成進(jìn)行了優(yōu)化,使得合成后的隸屬度能更好的反映系統(tǒng)的需求,并將FDES的在線控制應(yīng)用于在空調(diào)系統(tǒng)控制中。 對負(fù)荷和空調(diào)各子系統(tǒng)間的關(guān)系進(jìn)行了分析,將空調(diào)系統(tǒng)作為一個整體進(jìn)行控制,確定了冷水機(jī)組的最佳負(fù)荷分配方案,對各子系統(tǒng)反應(yīng)負(fù)荷變化的量(冷凍水供回水溫差、冷卻水供回水溫差、送回風(fēng)溫差)進(jìn)行了FDES建模。通過FDES自動機(jī)的合成,解模糊化后,確定了風(fēng)機(jī)和泵的控制頻率,并給出了系統(tǒng)實現(xiàn)的方案。 本文提出的空調(diào)節(jié)能控制方法,對于空調(diào)系統(tǒng)按需供冷,減少能耗,降低時滯性,有一定的實際意義。 【關(guān)鍵詞】:空調(diào) 節(jié)能 負(fù)荷預(yù)測 模糊離散事件系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】:東華大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2010
【分類號】:TM925.12
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-8
  • 目錄8-10
  • 第一章 緒論10-17
  • 1.1 空調(diào)節(jié)能的研究背景10-11
  • 1.2 空調(diào)節(jié)能的研究現(xiàn)狀11-13
  • 1.3 模糊離散事件系統(tǒng)研究進(jìn)展13-16
  • 1.4 本論文的主要研究內(nèi)容16-17
  • 第二章 空調(diào)負(fù)荷動態(tài)預(yù)測17-37
  • 2.1 空調(diào)系統(tǒng)簡介17-18
  • 2.2 常用預(yù)測模型18-22
  • 2.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空調(diào)負(fù)荷動態(tài)預(yù)測22-33
  • 2.4 負(fù)荷預(yù)測結(jié)果與分析33-36
  • 2.5 本章小結(jié)36-37
  • 第三章 模糊離散事件系統(tǒng)37-55
  • 3.1 模糊集合37-40
  • 3.2 離散事件系統(tǒng)40-45
  • 3.3 模糊離散事件系統(tǒng)45-50
  • 3.4 FDES在線控制50-54
  • 3.5 本章小結(jié)54-55
  • 第四章 FDES在空調(diào)節(jié)能控制中的應(yīng)用55-74
  • 4.1 動態(tài)負(fù)荷與變頻調(diào)節(jié)55-58
  • 4.2 基于 FDES的空調(diào)節(jié)能控制58-68
  • 4.3 系統(tǒng)的實現(xiàn)68-72
  • 4.4 本章小結(jié)72-74
  • 第五章 總結(jié)與展望74-77
  • 5.1 論文主要研究成果74-75
  • 5.2 論文尚待解決的問題75
  • 5.3 展望75-77
  • 致謝77-78
  • 參考文獻(xiàn)78-82
  • 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文82


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