一、空調(diào)冷凍水變主流系統(tǒng)運行能耗分析（論文文獻綜述）
李丙輝[1]（2021）在《基于負荷預(yù)測的空調(diào)冷凍水系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化研究》文中研究說明中央空調(diào)可以改善室內(nèi)辦公和生活環(huán)境,但同時也帶來了巨大的能源消耗。相關(guān)資料表明,目前在國內(nèi),中央空調(diào)的耗能量可以占到建筑行業(yè)能耗的40%以上。在中央空調(diào)中,冷凍水系統(tǒng)能耗的占比非常大,通過節(jié)能優(yōu)化控制降低其能耗對整個空調(diào)系統(tǒng)能耗的降低有著重要作用。而精準的負荷預(yù)測可以為冷凍水系統(tǒng)的節(jié)能優(yōu)化提供有效的指導,因此,本文以冷凍水系統(tǒng)為對象,基于空調(diào)負荷預(yù)測對冷凍水系統(tǒng)進行節(jié)能和控制優(yōu)化,以此來實現(xiàn)空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能。首先,針對冷凍水溫差控制的兩種方式——定溫差控制和變溫差控制進行了數(shù)學分析,通過對比兩種控制方法在相同負荷比下的節(jié)能潛力,最終決定采取變溫差控制方式作為本文冷凍水系統(tǒng)的調(diào)節(jié)方式。然后,在TRNSYS里構(gòu)建出實驗房間的虛擬模型,通過仿真模擬得到實驗所需的制冷季負荷。采用最小二乘支持向量機（Least Square SVM,LS-SVM）模型對空調(diào)負荷進行預(yù)測,并通過對比不同組輸入數(shù)據(jù)下LS-SVM模型的預(yù)測效果確定了模型的最佳輸入數(shù)據(jù)集。針對LS-SVM模型使用時存在的核參數(shù)和正則化參數(shù)難以準確確定的問題,提出了一種改進遺傳算法（Genetic Algorithm,GA）對LS-SVM模型進行改進。利用改進前后的LS-SVM模型分別對兩個不同預(yù)測日的空調(diào)負荷進行預(yù)測,發(fā)現(xiàn)改進后的LS-SVM模型相較于改進前預(yù)測精度有明顯提升,其預(yù)測結(jié)果的平均相對誤差分別從2.08%和1.39%下降到1.43%和0.70%。接著,以數(shù)學建模的方式建立冷凍水系統(tǒng)相關(guān)設(shè)備的能耗模型。同時以供回水溫差為對象構(gòu)建冷凍水系統(tǒng)的控制傳遞函數(shù)。在完成相關(guān)的建模工作以后,以冷凍水系統(tǒng)運行能耗最小為目標進行優(yōu)化,并在相應(yīng)的約束條件下,利用本文提出的改進遺傳算法對冷凍水系統(tǒng)的能耗以及運行參數(shù)進行尋優(yōu),從而得到冷凍水系統(tǒng)的最優(yōu)能耗以及最優(yōu)能耗下的供回水溫差值。通過對比發(fā)現(xiàn),優(yōu)化后冷凍水系統(tǒng)的能耗相較于優(yōu)化前有明顯降低,優(yōu)化后系統(tǒng)的節(jié)能率最高可達9.61%。最后,為了確保最優(yōu)溫差設(shè)定值變化時,系統(tǒng)快速穩(wěn)定進入新的最值狀態(tài),本文提出了一種基于改進GA的無模型自適應(yīng)控制（Model Free Adaptive Control,MFAC）算法。通過對預(yù)測日內(nèi)連續(xù)三個時間段的最優(yōu)溫差再設(shè)值進行控制,并對比傳統(tǒng)PID以及改進前MFAC的控制效果。結(jié)果表明改進后的MFAC在對冷凍水系統(tǒng)進行控制時有較好的魯棒性和更短的調(diào)節(jié)時間。
程康[2]（2021）在《一次泵變流量空調(diào)冷凍水系統(tǒng)供回水壓差PIλDμ分級控制策略的研究》文中研究說明相比一次泵定流量空調(diào)冷凍水系統(tǒng)（Primary Pump Constant Flow of Air-Conditioning Chilled Water System,ACCWS-PPCF）,一次泵變流量空調(diào)冷凍水系統(tǒng)（Primary Pump Variable Flow of Air-Conditioning Chilled Water System,ACCWS-PPVF）由于布局靈活和管理方便,節(jié)約空調(diào)機組與冷凍水泵的運行電耗等優(yōu)點,得到了廣泛的應(yīng)用。供回水壓差對于ACCWS-PPVF的水力平衡和適應(yīng)空調(diào)用戶側(cè)冷負荷的動態(tài)變化是至關(guān)重要的。然而,目前供回水壓差的調(diào)節(jié)方式較多采用整數(shù)階PID方式,這會導致出現(xiàn)供回水壓差的穩(wěn)態(tài)誤差、超調(diào)量較大和振蕩過度等問題。鑒于此,本文的研究目標就是結(jié)合ACCWS-PPVF的空調(diào)工藝需求、分數(shù)階PID控制技術(shù)和先進智能算法,提出供回水壓差的分數(shù)階PID控制策略和設(shè)計新型控制器參數(shù)整定算法,以達到提升調(diào)節(jié)供回水壓差控制效果的目的。同時考慮到空調(diào)用戶側(cè)冷負荷的大、小需求和保證供回水壓差（ΔP）等于其設(shè)定值(ΔPset),采取分級控制策略,分別對一次泵和分、集水器之間的旁通執(zhí)行器進行變頻和旁通流量的調(diào)節(jié),輸出相應(yīng)的大、小流量冷凍水到空調(diào)用戶側(cè)的環(huán)路中,滿足空調(diào)冷負荷的動態(tài)變化和水力平衡的需要。本文的具體研究內(nèi)容如下:1.介紹空調(diào)冷凍水系統(tǒng)的運行機理、分類以及其相應(yīng)的分數(shù)階PID控制原理。通過分析ACCWS-PPVF所采用的供回水壓差,供回水溫差和旁通流量等控制方式的優(yōu)缺點,提出本文主要研究的供回水壓差PIλDμ分級控制方案,使得供回水壓差的調(diào)節(jié)品質(zhì)得到提升和輸出適應(yīng)空調(diào)冷負荷動態(tài)變化的冷凍水流量。并且對該供回水壓差PIλDμ分級控制系統(tǒng)中的大腦-PIλDμ控制器,應(yīng)用改進的Oustaloup濾波算法對其進行精準擬合,且通過伯德圖的頻域特性分析及已有文獻中的算例驗證,展示PIλDμ控制器相對于整數(shù)階PID控制器具有更好的控制性能。2.基于標準生物地理學優(yōu)化算法（Standard Biogeography-Based Optimization Algorithm,SBBOA）,通過對SBBOA中的遷移因子（Migration Factor）進行線性遞減改變,保持其結(jié)構(gòu)和其它參數(shù)不變,構(gòu)建改進的生物地理學優(yōu)化算法（Modified Biogeography-Based Optimization Algorithm,MBBOA）的結(jié)構(gòu)模型與運算流程。通過對經(jīng)典函數(shù)的算例驗算,結(jié)果表明該MBBOA在收斂性與多樣性方面均優(yōu)于SBBOA。為了進一步測試MBBOA的性能,本文基于MBBOA,將絕對誤差與時間積分（Integrated Time and Absolute Error,ITAE）的最小值（記作min ITAE）作為其目標函數(shù),通過水箱液位PID調(diào)節(jié)的數(shù)值仿真和實驗測試,得出該MBBOA能夠用于PID控制器參數(shù)的整定,并獲取3個參數(shù)最優(yōu)值。3.基于機理分析,對該供回水壓差PIλDμ分級控制系統(tǒng)中的各個組成環(huán)節(jié),如供回水壓差被控對象、供回水壓差PIλDμ控制器（Fractional Order PID Controller for Pressure Difference between the Chilled Water Supply and Return Pressures,PDCWSRP-FOPIDC）、變頻水泵、供回水壓差測量變送器和旁通水流量執(zhí)行器等輸入/輸出（Input/Output,I/O）特性進行推導,并建立了相應(yīng)的傳遞函數(shù)。4.在夏季空調(diào)供冷運行工況下,使用MATLAB/Simulink工具對該系統(tǒng)進行組態(tài)和數(shù)值模擬。同步運行MBBOA對PDCWSRP-FOPIDC的5個參數(shù)進行整定,獲取相應(yīng)的參數(shù)最佳值和輸出供回水壓差的動態(tài)響應(yīng)。結(jié)果表明,該分級控制系統(tǒng)是可行的,可明顯地改善供回水壓差的調(diào)節(jié)質(zhì)量,如超調(diào)量更小、抗干擾更強和響應(yīng)更快,且能夠滿足ΔP=ΔPset。此外,對于相同的供回水壓差對象,分別使用整數(shù)階PID控制策略、PIλDμ控制策略和基于SBBOA的PIλDμ控制策略進行數(shù)值模擬?；诮Y(jié)果比較,本文提出的基于MBBOA的供回水壓差PIλDμ控制方式相比另外三種控制策略明顯占優(yōu)。
李浩[3]（2021）在《大型綜合醫(yī)院制冷系統(tǒng)優(yōu)化控制研究》文中研究說明隨著我國經(jīng)濟發(fā)展勢態(tài)逐年增長,經(jīng)濟的高速發(fā)展帶來的附加影響例如高能耗現(xiàn)象變得日益嚴重。造成我國高能耗因素占比最大的是建筑能耗,約占35%。在建筑能耗中,中央空調(diào)系統(tǒng)能耗占比最大,且眾多建筑中央空調(diào)系統(tǒng)缺乏合理的運行策略,因此如何讓空調(diào)制冷系統(tǒng)以更合理更節(jié)能的方式運行成為建筑節(jié)能改造的關(guān)鍵所在。本文將通過對鄭州市某醫(yī)院制冷系統(tǒng)運行的調(diào)研,根據(jù)實際制冷系統(tǒng)運行的狀況,指出系統(tǒng)運行過程中存在的不合理現(xiàn)象,并針對冷凍水系統(tǒng)以及冷卻水系統(tǒng)的運行提出了相應(yīng)的控制策略,為優(yōu)化空調(diào)制冷系統(tǒng)提供合理的改進建議。本次課題通過項目圖紙?zhí)峁┑臄?shù)據(jù),利用TRNBUILD對該項目進行建筑模型的搭建并對建筑進行制冷季節(jié)的負荷動態(tài)模擬,得到全年的逐時冷負荷分布。用模擬的冷負荷值與實際測試結(jié)果進行對比驗證了冷負荷模擬結(jié)果的準確性。隨后根據(jù)項目提供的制冷系統(tǒng)各設(shè)備型號,利用數(shù)學模型以及TRNSYS軟件對制冷系統(tǒng)設(shè)備模塊進行搭建,得到空調(diào)制冷系統(tǒng)的模型,為后續(xù)對空調(diào)制冷系統(tǒng)運行控制策略的研究奠定基礎(chǔ)。針對制冷系統(tǒng)運行出現(xiàn)的高能耗問題,提出了三種優(yōu)化系統(tǒng)運行控制的方案?？照{(diào)冷凍水系統(tǒng)優(yōu)化分別采用定流量變水溫控制、變流量定溫差空調(diào)水系統(tǒng)控制;其中定流量變水溫控制策略通過“階梯溫度控制”、“線性溫度控制”兩種不同的方法對冷凍水系統(tǒng)進行控制優(yōu)化的模擬?？照{(diào)冷卻水系統(tǒng)優(yōu)化采用變流量定溫差的運行控制方案。利用TRNSYS平臺對制冷系統(tǒng)在不同控制策略下的運行狀態(tài)進行模擬,得到制冷系統(tǒng)各機組的運行數(shù)據(jù)以及能耗計算結(jié)果。通過對制冷系統(tǒng)運行的模擬結(jié)果來看,冷凍水系統(tǒng)采用定流量變水溫階梯控制策略時制冷系統(tǒng)節(jié)能率為3%,線性控制策略下節(jié)能率可達5%;冷凍水變流量定水溫控制策略下節(jié)能率高達12.7%。冷卻水系統(tǒng)變流量定溫差控制策略下系統(tǒng)節(jié)能率高達9%。以上控制策略均實現(xiàn)制冷系統(tǒng)運行的節(jié)能化,具有參考意義。
汪凱文[4]（2020）在《基于負荷預(yù)測的酒店中央空調(diào)水系統(tǒng)運行優(yōu)化方法及其應(yīng)用研究》文中認為高端酒店中央空調(diào)系統(tǒng)能耗占其運行階段總能耗的30%～40%,空調(diào)系統(tǒng)運行策略優(yōu)化是酒店節(jié)能減支的重要措施。隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在空調(diào)節(jié)能領(lǐng)域的應(yīng)用,探索基于數(shù)據(jù)挖掘的中央空調(diào)系統(tǒng)運行策略優(yōu)化方法及其應(yīng)用成為酒店節(jié)能的重要課題。本文基于某四星級酒店能源管理系統(tǒng)數(shù)據(jù),對酒店空調(diào)系統(tǒng)運行負荷進行預(yù)測,并對空調(diào)水系統(tǒng)設(shè)備的運行策略進行優(yōu)化,主要內(nèi)容如下:首先,提出基于數(shù)據(jù)預(yù)處理與支持向量回歸（SVR）的空調(diào)系統(tǒng)運行負荷預(yù)測方法。其中,數(shù)據(jù)預(yù)處理流程包括輸入?yún)?shù)選取、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)降維和數(shù)據(jù)變換。以預(yù)處理結(jié)果中訓練集、測試集數(shù)據(jù)為輸入?yún)?shù),采用網(wǎng)格搜索與10層交叉驗證對RBF核函數(shù)的核參數(shù)進行尋優(yōu),建立酒店空調(diào)系統(tǒng)運行負荷預(yù)測的黑箱模型。引入均方根誤差RMSE、擬合優(yōu)度R2和計算時間T對模型的預(yù)測精度、泛化性能以及計算成本進行評價。此外,本文對比分析了數(shù)據(jù)預(yù)處理過程中是否采用主成分分析法（PCA）進行輸入?yún)?shù)降維對負荷預(yù)測結(jié)果的影響。訓練集與測試集的預(yù)測結(jié)果表明負荷預(yù)測模型的預(yù)測精度較高,泛化性能較好;采用PCA法進行數(shù)據(jù)降維可以降低計算成本,但會降低負荷預(yù)測精度。本文提出的基于數(shù)據(jù)挖掘的空調(diào)系統(tǒng)負荷預(yù)測方法具有可行性,逐時負荷的預(yù)測結(jié)果為空調(diào)水系統(tǒng)設(shè)備運行策略優(yōu)化奠定基礎(chǔ)。其次,采用機理與辨識相結(jié)合的方法,建立了冷水機組與變頻水泵能耗的灰箱數(shù)學模型以及冷卻塔風機能耗的機理模型。其中,冷水機組能耗模型是由冷機冷卻水進水溫度與冷凍水出水溫度溫差以及制冷量構(gòu)成的二元函數(shù);變頻水泵能耗模型是由系統(tǒng)流量構(gòu)成的一元函數(shù);冷卻塔風機能耗是由風機開啟數(shù)量構(gòu)成的一元函數(shù)?；谠O(shè)備歷史運行數(shù)據(jù)與現(xiàn)場實測數(shù)據(jù),采用最小二乘法對冷水機組、冷凍水泵和冷卻水泵能耗灰箱模型中的未知參數(shù)進行辨識,擬合結(jié)果能較好反映工程實際。然后,基于設(shè)備能耗模型對各設(shè)備節(jié)能特性進行分析。根據(jù)工程實際,對部分負荷下各設(shè)備節(jié)能特性與運行策略進行定性和定量分析,結(jié)果表明:部分負荷時降低冷機冷卻水進水溫度或提高冷水出水溫度均能提高冷機COP,增幅分別為7.55%～29.90%和4.75%～25.52%;并聯(lián)水泵調(diào)速策略中同步調(diào)速能耗最低,較閥門節(jié)流調(diào)速節(jié)能21.76%,“一定一變策略”會導致冷凍水泵過載;冷卻塔的冷卻效率隨室外空氣濕球溫度和風水比的升高而升高,當濕球溫度高于28℃時繼續(xù)增大風水比對冷卻效率影響不大。最后,構(gòu)建能耗優(yōu)化函數(shù)實現(xiàn)酒店空調(diào)水系統(tǒng)運行策略的優(yōu)化。在酒店空調(diào)系統(tǒng)負荷預(yù)測結(jié)果與設(shè)備能耗數(shù)學模型基礎(chǔ)上,建立中央空調(diào)水系統(tǒng)能耗優(yōu)化函數(shù),并以水系統(tǒng)運行過程總能耗最低為優(yōu)化目標、以各模型參數(shù)的變化范圍和設(shè)備間換熱過程為約束條件,對酒店水系統(tǒng)單日逐時及不同負荷率下的設(shè)備運行策略進行優(yōu)化。相較歷史運行數(shù)據(jù),優(yōu)化后單日水系統(tǒng)總能耗降低12.11%,冷水機組COP與水系統(tǒng)EER的均值分別提升7.64%和10.67%;不同負荷率下水系統(tǒng)的能耗平均下降12.40%,冷水機組COP與水系統(tǒng)EER的均值分別提升7.85%和15.28%,優(yōu)化結(jié)果驗證了本文提出的基于負荷預(yù)測的空調(diào)水系統(tǒng)優(yōu)化控制策略具有可行性,在實際酒店節(jié)能運行中具有較高的應(yīng)用價值。
王子昂[5]（2020）在《應(yīng)用Wankel泵的地源熱泵冷卻水系統(tǒng)變流量改造研究》文中提出近些年來,伴隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展,國家的新型城鎮(zhèn)化進程進入了加速發(fā)展階段,人口向城鎮(zhèn)集中,當前不僅城市的數(shù)量、面積在不斷擴張,城市容納的人口數(shù)量也在快速增長,建筑的能源消耗量上升到了一個新的水平。在這其中暖通空調(diào)在建筑能耗中占據(jù)很大比例。為了適應(yīng)城市的快速發(fā)展,解決人們?nèi)找嬖鲩L的需求與城市資源有限的矛盾,近年來市場上出現(xiàn)各種暖通空調(diào)解決方案,地源熱泵就是其中一種。由于其不占用地上空間,與外界換熱效率高,地源熱泵在近幾年被大規(guī)模推廣。但與此同時,地源熱泵本身存在的問題也日益顯現(xiàn),市面上的地源熱泵機組大多可以根據(jù)建筑負荷的變化進行變頻調(diào)控,但針對地源熱泵的水循環(huán)系統(tǒng),很大一部分依然采用最傳統(tǒng)的定頻運行方式。特別是冷卻水系統(tǒng),由于其變頻運行對制冷機組、循環(huán)水泵的工作性能有很大影響,因此冷卻水泵組往往處于定頻運行模式,建筑設(shè)計之初,地源熱泵的功率及配套的循環(huán)水系統(tǒng)的流量參數(shù)是根據(jù)建筑的最大冷負荷進行選擇,而部分負荷運行工況的時間站總運行時間的比例超過85%,這使得無法進行流量控制的冷卻水系統(tǒng)在無論什么工況下,都保持最大的額定工況運行方式,造成大量的能源浪費,為了降低能耗,提高熱泵系統(tǒng)的運行效率。針對地源熱泵冷卻水變流量控制的問題,本文通過理論推導、室內(nèi)試驗、數(shù)值模擬等方法,針對地源熱泵冷卻水系統(tǒng)建立了基于制冷劑冷卻溫度的流量控制模型,并研究Wankel泵的性能,與離心泵一同組合為冷卻水泵送系統(tǒng),通過變頻控制其與離心泵配合工作,使其在滿足熱泵流量需求的同時最大程度地減少能源浪費;同時基于濰坊某地熱項目,基于理論實際,結(jié)合現(xiàn)場的熱物性勘測和模擬,研究地埋管換熱流量最佳范圍,以此確立地埋管網(wǎng)基于流量的切換策略;最后通過模擬,驗證了冷卻水泵組的節(jié)能效果,同時根據(jù)實際工況,指定相關(guān)控制策略。具體研究成果如下:（1）基于熱泵機組的工程熱物理模型,建立了基于制冷劑在冷凝器出口溫度的流量控制模型,確立了制冷劑的過冷后的溫度與冷卻水流量、冷卻水出入口溫度的耦合關(guān)系,在此基礎(chǔ)上,建立建筑熱負荷模型,根據(jù)熱負荷曲線預(yù)測在夏季冷卻水在全天的流量變化趨勢。（2）設(shè)計了基于Wankel泵地源熱泵冷卻水泵組,開展了 Wankel泵在實驗,系統(tǒng)研究了 Wankel泵在低揚程工況下?lián)P程-流量-效率三者的關(guān)系,并基于試驗結(jié)果分析Wankel泵效率變化原因。（3）基于地埋管的準三維導熱模型,獲得地埋管內(nèi)冷卻水輸出溫度與流量和輸入溫度之間關(guān)系,通過現(xiàn)場熱響應(yīng)測試獲取地質(zhì)熱物性參數(shù),建立COMSOL模型研究確立合適的入口溫度及流速范圍,確定基于流量的地埋管網(wǎng)切換策略。（4）提出離心泵與Wankel泵混雜控制系統(tǒng),通過建立流量控制模型,針對不同的地源熱泵使用工況,設(shè)計相應(yīng)的控制策略,并通過模擬與現(xiàn)有的冷卻水定頻運行方式進行比較,驗證其節(jié)能效果。
陸詩瑩[6]（2020）在《基于自抗擾迭代學習控制的中央空調(diào)控制策略研究》文中進行了進一步梳理中央空調(diào)系統(tǒng)在我國應(yīng)用廣泛,其能耗在大型建筑總能耗中占比高達50%,對中央空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能控制研究具有重要意義。中央空調(diào)系統(tǒng)是一個復(fù)雜的空氣溫濕度處理系統(tǒng),系統(tǒng)設(shè)備繁多,結(jié)構(gòu)復(fù)雜,運行方式多樣化。從控制的角度看,中央空調(diào)系統(tǒng)是一個高度非線性、強耦合、大滯后、多擾動的復(fù)雜控制系統(tǒng)。本文綜合考慮中央空調(diào)各個子系統(tǒng)控制環(huán)節(jié),研究了中央空調(diào)節(jié)能優(yōu)化控制策略,包括設(shè)備群控,水系統(tǒng)的冷凍（卻）水溫度設(shè)定,冷凍（卻）水變流量控制以及變風量末端系統(tǒng)的控制。為克服中央空調(diào)系統(tǒng)建模困難、控制環(huán)節(jié)繁多且復(fù)雜的問題,通過TRNSYS平臺建立準確的建筑-空調(diào)模型,并建立TRNSYS-MATLAB聯(lián)合仿真系統(tǒng),便于研究先進控制算法的控制效果。首先深入研究了自抗擾迭代學習控制（ADR-ILC）算法,ADR-ILC將時域擴張狀態(tài)觀測器（ESO）推廣到迭代域,結(jié)合ADRC將系統(tǒng)所有不確定性歸為總擾動（包括系統(tǒng)內(nèi)擾和外擾）并予以補償?shù)目刂扑枷?針對重復(fù)控制過程和周期性擾動,通過迭代機制加快對總擾動項估計誤差的收斂,并設(shè)計控制率補償?shù)窒倲_動項,使系統(tǒng)獲得更佳的動態(tài)響應(yīng)性能和更強的抗干擾能力。然后針對空調(diào)負荷的時間連續(xù)變化規(guī)律,利用ADR-ILC算法對系統(tǒng)總擾動項的顯式估計對線性回歸預(yù)測值進行修正,經(jīng)過修正的空調(diào)負荷需求預(yù)測值精度高達3.1%。在高精度負荷預(yù)測值基礎(chǔ)上,進行空調(diào)群控、參數(shù)優(yōu)化、系統(tǒng)節(jié)能控制,空調(diào)水系統(tǒng)整體節(jié)能率高達12.7%。接著將ADR-ILC應(yīng)用于末端溫度控制,對于這一重復(fù)控制過程,ADR-ILC算法有效解決了末端變風量系統(tǒng)的多擾動（尤其是周期性干擾）、強耦合、非線性等控制難點。經(jīng)過多次迭代,ADR-ILC控制下區(qū)域溫度能迅速跟蹤目標溫度,靜態(tài)誤差較小,抗擾能力強,其控制效果明顯優(yōu)于模糊PID、迭代學習、自抗擾等其他幾種控制算法。最后,針對廣州某工廠的生產(chǎn)車間設(shè)計了一套中央空調(diào)智能管理系統(tǒng),通過系統(tǒng)群控、冷凍（卻）水變流量控制、冷凍（卻）水溫度重設(shè)等控制環(huán)節(jié)保證系統(tǒng)節(jié)能高效運行。
溫海棠[7]（2020）在《單效溴化鋰吸收式制冷系統(tǒng)動態(tài)建模與優(yōu)化控制》文中進行了進一步梳理吸收式制冷是一種綠色環(huán)保的制冷方式,隨著全球性的能源危機加劇以及環(huán)境污染問題日益惡化,吸收式制冷已經(jīng)成為空調(diào)制冷領(lǐng)域研究的熱點。然而,能效不高的弱點嚴重制約了吸收式制冷系統(tǒng)的推廣應(yīng)用,本文針對熱水型單效溴化鋰吸收式制冷系統(tǒng)從動態(tài)建模、設(shè)定點全集優(yōu)化、控制策略開發(fā)三個方面進行研究,通過控制手段提高吸收式制冷系統(tǒng)能效比,主要內(nèi)容與研究成果如下:（1）搭建了吸收式制冷系統(tǒng)實驗平臺。根據(jù)吸收式制冷系統(tǒng)的基本原理,以一臺5.5k W的熱水型單效溴化鋰吸收式制冷機組為核心,設(shè)計并搭建了吸收式制冷實驗平臺,具備了數(shù)據(jù)采集、顯示、傳輸、存儲、處理以及變工況實驗、靈活控制等功能,可用于模型驗證及優(yōu)化控制的實驗研究。（2）建立了熱水型單效溴化鋰吸收式制冷系統(tǒng)的動態(tài)數(shù)學模型。通過機理分析,采用面向?qū)ο蟮慕７绞?建立了各部件集總參數(shù)子模型;依據(jù)系統(tǒng)部件的輸入輸出關(guān)系推導出系統(tǒng)初始動態(tài)模型;為使得模型封閉并提高模型求解的快速性,遴選和擬合了溴化鋰溶液與冷劑水的物性參數(shù)方程;通過對系統(tǒng)模型簡化降階,首次給出了吸收式制冷系統(tǒng)六階非線性多變量狀態(tài)空間模型。通過MATLAB計算在設(shè)計工況下比對穩(wěn)態(tài)仿真結(jié)果與設(shè)計參數(shù),結(jié)合實驗條件下動態(tài)對比仿真結(jié)果與實測數(shù)據(jù),在兩種方式下驗證了模型的準確性。（3）提出吸收式制冷系統(tǒng)設(shè)定點的全集優(yōu)化分析方法。通過對吸收式制冷系統(tǒng)進行耦合特性分析,發(fā)現(xiàn)吸收式制冷系統(tǒng)的運行特性是機組內(nèi)外變量集合共同作用的結(jié)果,尤其是機組內(nèi)部狀態(tài)變量對系統(tǒng)運行能效至關(guān)重要。為此,拋棄了常規(guī)的能耗分析方法,建立了包括機組內(nèi)、外全部變量集的系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)模型,選取了最小狀態(tài)變量集,以系統(tǒng)總體能效最高為優(yōu)化目標,運用粒子群算法求解出不同負荷下吸收式制冷系統(tǒng)的全集最優(yōu)設(shè)定點,量化了機組內(nèi)部狀態(tài)變量對系統(tǒng)能效的貢獻。（4）提出了吸收式制冷系統(tǒng)雙回路多變量節(jié)能控制方案。吸收式制冷系統(tǒng)通常運行在非設(shè)計工況下,普遍采用的單回路控制方案無法實現(xiàn)系統(tǒng)的高效運行。因此,本文利用吸收式制冷系統(tǒng)動態(tài)模型分析了系統(tǒng)開環(huán)特性,基于系統(tǒng)設(shè)定點全集優(yōu)化結(jié)果,提出了以機組冷凍水出口溫度和發(fā)生器溫度為被控變量的雙回路多變量節(jié)能控制方案;針對吸收式制冷系統(tǒng)多變量、純滯后大慣性特性,在無模型控制器準則函數(shù)中引入滯后項約束,推導了帶滯后的SISO、MIMO無模型控制算法。仿真結(jié)果表明,和單閉環(huán)控制方案相比,本文提出的控制策略提高了19.3%的系統(tǒng)能效;平臺實驗驗證了控制策略的有效性。
朱申琳[8]（2020）在《中央空調(diào)水系統(tǒng)運行優(yōu)化控制策略研究》文中進行了進一步梳理為解決集中空調(diào)系統(tǒng)的能耗問題,提高建筑能源利用效率,引起社會廣泛的研究。目前,大型公共建筑中使用集中空調(diào)水系統(tǒng)大多無法實現(xiàn)制冷量與冷負荷的完全匹配。通過理論分析與實驗研究,本文建立空調(diào)系統(tǒng)中各個主要設(shè)備的數(shù)學模型與能耗模型,使用TRNSYS軟件對空調(diào)系統(tǒng)進行一體化仿真模擬,并搭建了空調(diào)水系統(tǒng)仿真實驗平臺進行空調(diào)變水量系統(tǒng)不同優(yōu)化控制策略的能耗模擬與節(jié)能分析。本文首先建立了中央空調(diào)冷凍水系統(tǒng)設(shè)備模型,為冷凍水系統(tǒng)運行能效優(yōu)化研究奠定了基礎(chǔ)。并對組成集中空調(diào)冷凍水系統(tǒng)的關(guān)鍵設(shè)備進行參數(shù)分析,主要包括:冷水機組、變頻水泵、閥門等。應(yīng)用TRNSYS軟件搭建空調(diào)水系統(tǒng)仿真平臺時,在己有模塊能量特性和控制特性的基礎(chǔ)上,分析各模塊的水力特性,確定壓力、流量和揚程等參數(shù)間的關(guān)系,為后續(xù)在TRNSYS軟件中創(chuàng)建模塊與編程提供了理論基礎(chǔ)。提出了中央空調(diào)水系統(tǒng)冷凍水泵變頻控制的策略,重點考慮了變流量系統(tǒng)的溫差及壓差控制策略。空調(diào)水系統(tǒng)采取兩種不同的控制策略,其控制參數(shù)分別是供水和回水管道之間的壓差和冷凍水出口及冷凍水系統(tǒng)供回水總管的溫度差,以此作為變頻控制器的采樣輸入信號,按照預(yù)先設(shè)定的控制算法計算出偏差,并產(chǎn)生輸出信號控制冷凍水泵電機的頻率或轉(zhuǎn)速,從而通過改變冷凍水泵的供水量等參數(shù)來適應(yīng)空調(diào)負荷的變化。使用TRNSYS軟件搭建集中空調(diào)變流量水系統(tǒng)的仿真平臺,進行節(jié)能優(yōu)化策略的模擬分析,針對某綜合樓集中空調(diào)水系統(tǒng)為研究對象進行數(shù)據(jù)收集,對集中空調(diào)變流量系統(tǒng)的動態(tài)負荷模型和設(shè)備運行工況進行了系統(tǒng)的實驗研究。采用并分析了中央空調(diào)變流量系統(tǒng)在定溫差和定壓差兩種控制策略下,系統(tǒng)中各個部件的耗能情況。仿真試驗結(jié)果表明,采取定溫差控制策略,可使系統(tǒng)節(jié)能率達到26.37%,建筑全年耗電量降低8.07 k W·h/㎡;采取定壓差控制策略,系統(tǒng)節(jié)能率達到9.28%,建筑全年耗電量降低2.8 k W·h/㎡。定溫差控制相對于定壓差控制系統(tǒng)總能耗可降低約18.7%。證明了定溫差控制方法具有一定的可行性。
黃琪[9]（2020）在《基于強化學習的辦公建筑冷源系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化控制策略仿真研究》文中研究指明冷源系統(tǒng)的能效水平對中央空調(diào)系統(tǒng)運行、公共建筑節(jié)能都有較大影響,國家于2019年提出建設(shè)高效冷源機房的目標,針對眾多既有大型公共建筑冷源系統(tǒng)進行控制策略的節(jié)能優(yōu)化,是實現(xiàn)該目標經(jīng)濟且有效的手段。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展為公共建筑積累了龐大的運行數(shù)據(jù),建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的節(jié)能優(yōu)化控制策略,能夠充分挖掘數(shù)據(jù)的使用價值,推動建筑智能化。強化學習可以被用于智能控制系統(tǒng)中,通過智能體在環(huán)境中的不斷嘗試獲得最優(yōu)策略,是一種依賴數(shù)據(jù)驅(qū)動的控制方法。研究基于強化學習的建筑冷源系統(tǒng)控制策略的節(jié)能優(yōu)化問題,能夠充分利用已有冷源管理系統(tǒng)中累積的大量運行數(shù)據(jù),順應(yīng)當今控制智能化的趨勢。本文以夏熱冬暖地區(qū)某大型辦公建筑冷源系統(tǒng)為研究對象,提出基于強化學習的冷源系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化控制策略,主要包括以下研究工作:（1）介紹強化學習的主要理論與算法,在此基礎(chǔ)上,將冷源系統(tǒng)的運行過程抽象為馬爾可夫決策過程,提出冷源馬爾可夫決策模型;在研究強化學習系統(tǒng)組成元素的基礎(chǔ)上,確定各元素在冷源中的形式,建立冷源強化學習系統(tǒng),并確定該系統(tǒng)的運行流程。（2）針對辦公建筑冷源系統(tǒng)通常難以用于控制器實際訓練的情況,研究系統(tǒng)環(huán)境建模問題,為進一步提高模型的預(yù)測效果,提出基于模型堆疊的室內(nèi)溫度、室內(nèi)相對濕度和冷源系統(tǒng)能耗黑箱預(yù)測模型。選取Xgboost、RF和SVR作為基模型,嶺回歸作為元模型,通過對比不同基模型組合的預(yù)測效果,確定三個預(yù)測模型的結(jié)構(gòu),在此基礎(chǔ)上研究并建立了系統(tǒng)環(huán)境仿真平臺,進一步完善了系統(tǒng)功能。（3）針對常規(guī)控制策略缺乏自我學習能力和依賴模型準確性等問題,提出基于深度確定性策略梯度算法的冷源節(jié)能優(yōu)化控制策略。首先分析影響算法的主要超參數(shù),采用啟發(fā)式搜索的方式對超參數(shù)進行尋優(yōu),確定了主要超參數(shù)的取值范圍;然后在對控制器進行策略引導的基礎(chǔ)上,完成節(jié)能優(yōu)化控制策略的仿真研究工作,分析并展示了仿真結(jié)果;最后選取PSO控制策略與規(guī)則控制策略進行比較分析,結(jié)果表明強化學習控制策略下的冷源系統(tǒng)總能耗減少了6.47%和14.42%,平均室內(nèi)熱舒適性提升了5.59%和18.71%,非舒適性時間占比減少了5.22%和76.70%。（4）針對控制策略節(jié)能優(yōu)化方法工程應(yīng)用較為困難的問題,開發(fā)“辦公建筑冷源系統(tǒng)智能控制平臺”,完成對研究成果的工程化,實現(xiàn)了系統(tǒng)監(jiān)測、系統(tǒng)仿真、策略優(yōu)化和策略運行等主要功能。
付桐瑋[10]（2020）在《輻射供冷空調(diào)系統(tǒng)的實驗研究與優(yōu)化》文中研究指明隨著社會的發(fā)展進步,我國建筑能耗逐年增加。與此同時,人們對建筑室內(nèi)熱舒適性的要求越來越高,空調(diào)系統(tǒng)能耗也顯著提高。而輻射供冷空調(diào)系統(tǒng)作為一種蓬勃發(fā)展的新型供冷方式,具有節(jié)能和舒適性高的特點,受到廣泛關(guān)注。本文針對上海某建筑的輻射供冷結(jié)合獨立新風空調(diào)系統(tǒng)開展了一系列的實驗以及模擬研究。首先在供冷季對該空調(diào)系統(tǒng)進行了實驗研究,對室內(nèi)溫度、相對濕度進行了測量,并統(tǒng)計了整個供冷季的空調(diào)系統(tǒng)運行能耗情況,結(jié)果表明該空調(diào)系統(tǒng)能夠滿足室內(nèi)熱舒適要求。然后利用Airpak軟件建立了模型,分析輻射末端位置對室內(nèi)熱環(huán)境的影響,探究達到最佳室內(nèi)熱舒適時的輻射末端表面溫度,在輻射末端表面為21～22℃時,PPD值低于6%。此外,對比了新風系統(tǒng)不同送風方式下的室內(nèi)氣流組織,結(jié)果表明底部垂直送風是理想的新風送風方式。進一步利用Trnsys軟件對整個空調(diào)系統(tǒng)的運行情況進行了模擬,基于該建筑的實際負荷特性,對空調(diào)系統(tǒng)的運行時間表進行了優(yōu)化,系統(tǒng)能耗降低了20.6%。此外,設(shè)計了變水流量控制策略,將室內(nèi)溫度的達標率提高到了96.9%。最后,采用圖論建立了管網(wǎng)系統(tǒng)的數(shù)學模型,擬合得到了毛細管網(wǎng)輻射末端水力損失隨管長、流速和管數(shù)變化的關(guān)聯(lián)式。設(shè)計了基于圖論的建筑空調(diào)水系統(tǒng)實時調(diào)控算法,保證了變水流量控制策略的可實施性。
二、空調(diào)冷凍水變主流系統(tǒng)運行能耗分析（論文開題報告）
（1）論文研究背景及目的
此處內(nèi)容要求：
首先簡單簡介論文所研究問題的基本概念和背景，再而簡單明了地指出論文所要研究解決的具體問題，并提出你的論文準備的觀點或解決方法。
寫法范例：
本文主要提出一款精簡64位RISC處理器存儲管理單元結(jié)構(gòu)并詳細分析其設(shè)計過程。在該MMU結(jié)構(gòu)中,TLB采用叁個分離的TLB,TLB采用基于內(nèi)容查找的相聯(lián)存儲器并行查找,支持粗粒度為64KB和細粒度為4KB兩種頁面大小,采用多級分層頁表結(jié)構(gòu)映射地址空間,并詳細論述了四級頁表轉(zhuǎn)換過程,TLB結(jié)構(gòu)組織等。該MMU結(jié)構(gòu)將作為該處理器存儲系統(tǒng)實現(xiàn)的一個重要組成部分。
（2）本文研究方法
調(diào)查法：該方法是有目的、有系統(tǒng)的搜集有關(guān)研究對象的具體信息。
觀察法：用自己的感官和輔助工具直接觀察研究對象從而得到有關(guān)信息。
實驗法：通過主支變革、控制研究對象來發(fā)現(xiàn)與確認事物間的因果關(guān)系。
文獻研究法：通過調(diào)查文獻來獲得資料，從而全面的、正確的了解掌握研究方法。
實證研究法：依據(jù)現(xiàn)有的科學理論和實踐的需要提出設(shè)計。
定性分析法：對研究對象進行“質(zhì)”的方面的研究，這個方法需要計算的數(shù)據(jù)較少。
定量分析法：通過具體的數(shù)字，使人們對研究對象的認識進一步精確化。
跨學科研究法：運用多學科的理論、方法和成果從整體上對某一課題進行研究。
功能分析法：這是社會科學用來分析社會現(xiàn)象的一種方法，從某一功能出發(fā)研究多個方面的影響。
模擬法：通過創(chuàng)設(shè)一個與原型相似的模型來間接研究原型某種特性的一種形容方法。
三、空調(diào)冷凍水變主流系統(tǒng)運行能耗分析（論文提綱范文）
（1）基于負荷預(yù)測的空調(diào)冷凍水系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 空調(diào)負荷預(yù)測研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 中央空調(diào)冷凍水系統(tǒng)優(yōu)化控制研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 主要研究內(nèi)容 |
| 2 中央空調(diào)冷凍水系統(tǒng)變流量控制 |
| 2.1 中央空調(diào)系統(tǒng) |
| 2.2 中央空調(diào)水系統(tǒng) |
| 2.3 冷凍水系統(tǒng)變流量研究 |
| 2.4 冷凍水系統(tǒng)溫差控制策略分析 |
| 2.4.1 冷凍水泵變頻節(jié)能原理 |
| 2.4.2 冷凍水變溫差控制策略分析 |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 3 中央空調(diào)負荷預(yù)測 |
| 3.1 TRNSYS負荷模擬 |
| 3.1.1 能耗模擬軟件 |
| 3.1.2 空調(diào)負荷模擬仿真 |
| 3.2 數(shù)據(jù)處理 |
| 3.2.1 輸入輸出確定 |
| 3.2.2 數(shù)據(jù)歸一化處理 |
| 3.3 最小二乘支持向量機負荷預(yù)測 |
| 3.3.1 最小二乘支持向量機 |
| 3.3.2 LS-SVM核函數(shù)選擇 |
| 3.3.3 誤差評價指標選擇 |
| 3.3.4 LS-SVM負荷預(yù)測流程 |
| 3.3.5 LS-SVM負荷預(yù)測仿真 |
| 3.3.6 LS-SVM負荷預(yù)測模型的不足 |
| 3.4 基于改進遺傳算法的 LS-SVM 負荷預(yù)測 |
| 3.4.1 遺傳算法 |
| 3.4.2 遺傳算法改進 |
| 3.4.3 基于改進遺傳算法的LS-SVM負荷預(yù)測流程 |
| 3.4.4 基于改進遺傳算法的LS-SVM負荷預(yù)測仿真 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 4 冷凍水系統(tǒng)建模 |
| 4.1 建模的方法與意義 |
| 4.2 冷凍水泵能耗模型建立 |
| 4.3 冷水機組能耗模型建立 |
| 4.4 冷凍水系統(tǒng)控制對象模型建立 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 5 冷凍水系統(tǒng)能耗優(yōu)化及控制仿真 |
| 5.1 冷凍水系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化 |
| 5.1.1 目標函數(shù)建立 |
| 5.1.2 目標函數(shù)約束條件 |
| 5.1.3 基于改進遺傳算法的能耗優(yōu)化流程 |
| 5.1.4 能耗優(yōu)化結(jié)果 |
| 5.2 基于改進遺傳算法的無模型自適應(yīng)控制 |
| 5.2.1 無模型自適應(yīng)控制簡介 |
| 5.2.2 無模型自適應(yīng)控制算法推導 |
| 5.2.3 適應(yīng)度函數(shù)選取 |
| 5.2.4 基于改進遺傳算法的MFAC參數(shù)尋優(yōu)流程 |
| 5.3 冷凍水系統(tǒng)控制優(yōu)化仿真 |
| 5.3.1 控制算法改進效果驗證 |
| 5.3.2 基于負荷預(yù)測的冷凍水系統(tǒng)控制優(yōu)化仿真 |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 6 總結(jié)與展望 |
| 6.1 總結(jié) |
| 6.2 展望 |
| 參考文獻 |
| 在讀期間研究成果 |
| 附錄 圖表索引 |
| 致謝 |
（2）一次泵變流量空調(diào)冷凍水系統(tǒng)供回水壓差PIλDμ分級控制策略的研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 課題的研究背景及意義 |
| 1.2.1 課題的研究背景 |
| 1.2.2 課題的研究內(nèi)容與目的 |
| 1.3 相關(guān)理論的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及應(yīng)用 |
| 1.3.1 變流量冷水機組的研究現(xiàn)狀及其應(yīng)用 |
| 1.3.2 變頻水泵的控制方法研究現(xiàn)狀及其應(yīng)用 |
| 1.3.3 PI~λD~μ控制器的研究現(xiàn)狀及其應(yīng)用 |
| 1.4 本文主要研究內(nèi)容安排 |
| 第2章 一次泵變流量空調(diào)冷凍水系統(tǒng)及其控制 |
| 2.1 中央空調(diào)系統(tǒng)的工作原理 |
| 2.1.1 制冷原理 |
| 2.1.2 CACS的組成 |
| 2.2 一次泵變流量空調(diào)冷凍水系統(tǒng) |
| 2.2.1 ACCWS-PPVF的實現(xiàn)原理 |
| 2.2.2 ACCWS-PPVF的組成 |
| 2.2.3 ACCWS-PPVF的控制方式 |
| 2.3 空調(diào)冷負荷計算與設(shè)備選型 |
| 2.3.1 工程概況及空調(diào)冷負荷計算 |
| 2.3.2 相關(guān)設(shè)備選型 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第3章 分數(shù)階PID控制技術(shù)與MATLAB實現(xiàn) |
| 3.1 分數(shù)階微積分的基礎(chǔ)理論 |
| 3.1.1 FOC算子的定義 |
| 3.1.2 Caputo分數(shù)階微積分算子的理論 |
| 3.1.3 FOC的性質(zhì) |
| 3.1.4 FOC算子的頻域特性 |
| 3.2 FOC系統(tǒng)及PI~λD~μ控制器 |
| 3.2.1 FOC系統(tǒng)的數(shù)學模型 |
| 3.2.2 PI~λD~μ控制器的設(shè)計 |
| 3.2.3 PI~λD~μ控制器的MATLAB實現(xiàn) |
| 3.3 PI~λD~μ控制器的參數(shù)整定 |
| 3.3.1 五個參數(shù)變化對PI~λD~μ控制器性能的影響分析 |
| 3.3.2 PI~λD~μ控制器參數(shù)整定的常用方法及其控制性能分析 |
| 3.3.3 PI~λD~μ控制器與常規(guī)PID控制器的性能比較 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 第4章 改進的生物地理學優(yōu)化算法 |
| 4.1 生物地理學優(yōu)化算法基礎(chǔ)理論 |
| 4.1.1 SBBOA的基礎(chǔ)理論 |
| 4.2 SBBOA的數(shù)學建模 |
| 4.2.1 遷移率模型 |
| 4.2.2 變異率模型 |
| 4.2.3 SBBOA的算法結(jié)構(gòu) |
| 4.3 改進的生物地理學優(yōu)化算法 |
| 4.3.1 改進的生物地理學優(yōu)化算法的構(gòu)建 |
| 4.3.2 MBBOA的運算流程 |
| 4.4 改進的生物地理學優(yōu)化算法的性能分析 |
| 4.4.1 基于經(jīng)典測試函數(shù)的性能測試 |
| 4.4.2 基于MBBOA的 PID控制器參數(shù)的整定 |
| 4.5 基于MBBOA的液位PID控制器參數(shù)整定效果的驗證 |
| 4.5.1 液位控制單元的工作原理 |
| 4.5.2 LCU調(diào)節(jié)的Simulink實現(xiàn) |
| 4.5.3 結(jié)果分析 |
| 4.6 本章小結(jié) |
| 第5章 ACCWS-PPVF供回水壓差PI~λD~μ分級控制系統(tǒng)的構(gòu)建及仿真 |
| 5.1 ACCWS-PPVF供回水壓差PI~λD~μ分級控制系統(tǒng) |
| 5.2 供回水壓差PI~λD~μ分級控制系統(tǒng)各環(huán)節(jié)建模 |
| 5.2.1 供回水壓差被控對象的I/O特性 |
| 5.2.2 VFD的I/O特性 |
| 5.2.3 變頻水泵的I/O特性 |
| 5.2.4 電動旁通閥的I/O特性 |
| 5.2.5 供回水壓差和循環(huán)水流量測量變送器的I/O特性 |
| 5.2.6 供回水壓差PI~λD~μ控制器的I/O特性 |
| 5.2.7 循環(huán)水流量雙位調(diào)節(jié)器的I/O特性 |
| 5.3 ACCWS-PPVF供回水壓差PI~λD~μ分級控制系統(tǒng)的仿真 |
| 5.3.1 ACCWS-PPVF相關(guān)參數(shù) |
| 5.3.2 ACCWS-PPVF供回水壓差控制系統(tǒng)的Simulink組態(tài) |
| 5.3.3 ACCWS-PPVF供回水壓差控制器的參數(shù)整定 |
| 5.3.4 ACCWS-PPVF供回水壓差控制系統(tǒng)的仿真及性能分析 |
| 5.3.5 ACCWS-PPVF供回水壓差分級控制系統(tǒng)的抗干擾分析 |
| 5.4 基于MBBOA的 PI~λD~μ控制策略與其它控制策略的比較與分析 |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 總結(jié)與展望 |
| 內(nèi)容總結(jié) |
| 研究展望 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
| 附錄 A 攻讀學位期間所發(fā)表的學術(shù)論文目錄 |
（3）大型綜合醫(yī)院制冷系統(tǒng)優(yōu)化控制研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 緒論 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意義 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意義 |
| 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.4 主要研究的內(nèi)容 |
| 2 醫(yī)院冷熱源系統(tǒng)概況 |
| 2.1 項目所在地氣候特征 |
| 2.2 項目介紹 |
| 2.2.1 項目基本概況 |
| 2.2.2 冷熱源側(cè)設(shè)備概況 |
| 2.2.3 負荷側(cè)設(shè)備概況 |
| 2.2.4 冷卻塔系統(tǒng)概況 |
| 2.3 冷源側(cè)能耗分析 |
| 2.3.1 用戶側(cè)冷需求分析 |
| 2.3.2 能耗組成分析 |
| 2.4 系統(tǒng)運行現(xiàn)存問題 |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 3 醫(yī)院制冷系統(tǒng)仿真模型的建立 |
| 3.1 TRNSYS模擬軟件的簡介 |
| 3.2 基于TRNSYS建筑模型的建立 |
| 3.2.1 建筑負荷參數(shù)設(shè)計 |
| 3.2.2 建筑負荷模擬結(jié)果分析 |
| 3.2.3 制冷系統(tǒng)部件數(shù)學模型的建立 |
| 3.2.4 系統(tǒng)仿真平臺的建立 |
| 3.3 模型動態(tài)模擬分析 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 4 空調(diào)冷凍水系統(tǒng)運行控制優(yōu)化分析 |
| 4.1 變水溫冷凍水系統(tǒng)運行策略能耗分析 |
| 4.1.1 階梯式變冷凍水溫度對表冷器的影響分析 |
| 4.1.2 階梯式變冷凍水溫對制冷系統(tǒng)的能耗分析 |
| 4.1.3 線性變水溫控制下制冷系統(tǒng)能耗分析 |
| 4.2 一次泵變流量定水溫系統(tǒng)制冷能耗分析 |
| 4.2.1 一次泵變流量定水溫系統(tǒng)控制說明 |
| 4.2.2 控制策略介紹 |
| 4.2.3 制冷系統(tǒng)能耗分析 |
| 4.3 冷凍水系統(tǒng)模擬結(jié)果分析 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 5 空調(diào)冷卻水系統(tǒng)運行控制優(yōu)化研究 |
| 5.1 冷卻水系統(tǒng)運行現(xiàn)狀分析 |
| 5.1.1 冷卻水泵變頻控制的方法介紹 |
| 5.1.2 冷卻水系統(tǒng)變流量控制策略分析 |
| 5.2 本章小結(jié) |
| 6 結(jié)論與展望 |
| 6.1 結(jié)論 |
| 6.2 展望 |
| 創(chuàng)新點 |
| 參考文獻 |
| 附錄:攻讀碩士學位期間取得的科研成果 |
| 致謝 |
（4）基于負荷預(yù)測的酒店中央空調(diào)水系統(tǒng)運行優(yōu)化方法及其應(yīng)用研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 課題研究背景及意義 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 一次泵變流量系統(tǒng)節(jié)能研究 |
| 1.2.2 一次泵變流量系統(tǒng)優(yōu)化運行研究 |
| 1.2.3 中央空調(diào)系統(tǒng)建模方法研究 |
| 1.2.4 基于數(shù)據(jù)挖掘的中央空調(diào)系統(tǒng)負荷預(yù)測研究 |
| 1.3 本文的主要研究內(nèi)容及方法 |
| 1.3.1 研究內(nèi)容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第二章 基于支持向量回歸模型的酒店中央空調(diào)運行負荷預(yù)測 |
| 2.1 工程概況 |
| 2.1.1 酒店及中央空調(diào)系統(tǒng)設(shè)備信息 |
| 2.1.2 能耗監(jiān)測平臺介紹 |
| 2.2 基于數(shù)據(jù)挖掘的空調(diào)系統(tǒng)負荷預(yù)測方法 |
| 2.2.1 負荷預(yù)測流程 |
| 2.2.2 支持向量回歸原理 |
| 2.2.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理方法 |
| 2.2.4 支持向量回歸模型的超參數(shù) |
| 2.2.5 預(yù)測結(jié)果評價指標 |
| 2.3 負荷預(yù)測模型建立 |
| 2.3.1 軟件介紹 |
| 2.3.2 求解步驟 |
| 2.4 負荷預(yù)測結(jié)果與分析 |
| 2.4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理結(jié)果 |
| 2.4.2 負荷預(yù)測模型總結(jié) |
| 2.4.3 負荷預(yù)測結(jié)果分析 |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 第三章 水系統(tǒng)設(shè)備能耗模型建立 |
| 3.1 最小二乘法原理 |
| 3.2 空調(diào)水系統(tǒng)模型基礎(chǔ) |
| 3.2.1 冷水機組模型 |
| 3.2.2 變頻水泵模型 |
| 3.2.3 冷卻塔模型能耗 |
| 3.3 模型參數(shù)辨識 |
| 3.3.1 軟件介紹 |
| 3.3.2 求解步驟 |
| 3.4 模型辨識與結(jié)果分析 |
| 3.4.1 冷水機組能耗模型 |
| 3.4.2 變頻水泵能耗模型 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第四章 水系統(tǒng)設(shè)備節(jié)能特性研究 |
| 4.1 冷水機組節(jié)能特性分析 |
| 4.1.1 離心式冷水機組節(jié)能原理 |
| 4.1.2 冷凝溫度對冷水機組性能的影響 |
| 4.1.3 蒸發(fā)溫度對冷水機組性能的影響 |
| 4.1.4 負荷率與進出水溫差對冷水機組性能的影響 |
| 4.2 水泵節(jié)能特性分析 |
| 4.2.1 水泵性能曲線與水泵相似定律 |
| 4.2.2 水泵調(diào)速策略對水泵能耗的影響 |
| 4.3 冷卻塔節(jié)能特性分析 |
| 4.3.1 冷卻塔熱力過程分析 |
| 4.3.2 冷卻塔熱力模型分析 |
| 4.3.3 冷卻塔性能評價指標 |
| 4.4 分析與討論 |
| 4.4.1 冷水機組運行參數(shù)對其性能的影響 |
| 4.4.2 水泵調(diào)速方式對其能耗的影響 |
| 4.4.3 冷卻塔冷卻效率影響因素分析 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第五章 水系統(tǒng)節(jié)能控制優(yōu)化研究 |
| 5.1 水系統(tǒng)能耗優(yōu)化函數(shù) |
| 5.1.1 優(yōu)化控制參數(shù) |
| 5.1.2 優(yōu)化函數(shù)約束條件 |
| 5.2 優(yōu)化函數(shù)求解 |
| 5.2.1 軟件介紹 |
| 5.2.2 求解步驟 |
| 5.3 酒店空調(diào)系統(tǒng)單日優(yōu)化分析 |
| 5.3.1 運行參數(shù)優(yōu)化結(jié)果 |
| 5.3.2 水系統(tǒng)能耗分析 |
| 5.3.3 各設(shè)備用能分析 |
| 5.3.4 冷水機組與水系統(tǒng)能效分析 |
| 5.4 酒店空調(diào)系統(tǒng)不同負荷率優(yōu)化分析 |
| 5.4.1 運行參數(shù)優(yōu)化結(jié)果 |
| 5.4.2 水系統(tǒng)能耗分析 |
| 5.4.3 冷水機組與水系統(tǒng)能效分析 |
| 5.4.4 優(yōu)化策略節(jié)能率與空調(diào)系統(tǒng)負荷率 |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 第六章 結(jié)論與展望 |
| 6.1 研究總結(jié) |
| 6.2 論文創(chuàng)新之處 |
| 6.3 研究展望 |
| 參考文獻 |
| 在學研究成果 |
| 致謝 |
（5）應(yīng)用Wankel泵的地源熱泵冷卻水系統(tǒng)變流量改造研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 地源熱泵變流量國內(nèi)研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 地源熱泵變流量國外研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 現(xiàn)狀與不足 |
| 1.4 主要研究內(nèi)容、技術(shù)路線和創(chuàng)新點 |
| 1.4.1 本文主要研究內(nèi)容 |
| 1.4.2 技術(shù)路線 |
| 1.4.3 主要創(chuàng)新點 |
| 第二章 地源熱泵冷卻水控制系統(tǒng)改造分析 |
| 2.1 地源熱泵系統(tǒng)效率影響因素 |
| 2.2 冷卻水控制方法 |
| 2.2.1 基于冷卻水溫度的溫差控制 |
| 2.2.2 基于冷卻水溫度的定溫控制 |
| 2.2.3 基于冷卻水壓力的壓差控制 |
| 2.3 換熱模型的構(gòu)建 |
| 2.3.1 制冷劑在冷凝器中的能量變化 |
| 2.3.2 制冷劑在冷凝器中的能量變化 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第三章 冷卻水泵送設(shè)備的改造與研究 |
| 3.1 地源熱泵冷卻水泵組分析 |
| 3.1.1 當前地源熱泵冷卻水泵送系統(tǒng)的不足 |
| 3.1.2 Wankel泵引入地源熱泵冷卻水泵組 |
| 3.2 Wankel泵的工作特性 |
| 3.2.1 Wankel泵的工作原理 |
| 3.2.2 Wankel泵的結(jié)構(gòu) |
| 3.2.3 Wankel泵實驗設(shè)計 |
| 3.2.4 Wankel泵實驗系統(tǒng)組成及要求 |
| 3.2.5 SDU-1.5D-56型Wankel泵的室內(nèi)實驗數(shù)據(jù)分析 |
| 3.3 離心泵的理論基礎(chǔ) |
| 3.4 離心泵與Wankel泵并聯(lián)運行策略 |
| 3.5 本章小結(jié) |
| 第四章 地埋管換熱模型的建立與研究 |
| 4.1 雙U型管鉆孔內(nèi)準三維導熱模型 |
| 4.2 現(xiàn)場地源熱物性測試 |
| 4.2.1 測試原理 |
| 4.2.2 測試設(shè)備 |
| 4.2.3 實驗設(shè)計 |
| 4.2.4 實驗結(jié)果及分析 |
| 4.2.5 實驗數(shù)據(jù)處理 |
| 4.3 雙U型管傳熱模型 |
| 4.3.1 COMSOL簡介 |
| 4.3.2 地埋管模型的建立與驗證 |
| 4.3.3 地埋管網(wǎng)換熱模擬 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第五章 Wankel泵參與的地源熱泵冷卻水變流量控制模擬 |
| 5.1 夏季建筑冷負荷計算 |
| 5.2 熱泵機組內(nèi)能量傳遞與變化 |
| 5.3 地埋管及熱泵裝備沿程阻力分析 |
| 5.3.1 地埋管產(chǎn)生的管道阻力 |
| 5.3.2 換熱器沿程阻力 |
| 5.4 管網(wǎng)分區(qū)控制 |
| 5.5 冷卻水泵控制策略的物理描述 |
| 5.6 基于混雜系統(tǒng)的冷卻水泵控制模型建立 |
| 5.6.1 混雜系統(tǒng)簡介 |
| 5.6.2 地源熱泵冷卻水系統(tǒng)的模型的數(shù)學描述 |
| 5.7 地源熱泵冷卻水泵的控制策略 |
| 5.8 算例分析 |
| 5.9 本章小結(jié) |
| 第六章 結(jié)論與展望 |
| 6.1 結(jié)論 |
| 6.2 展望 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
| 攻讀學位期間發(fā)表的學術(shù)論文及參與的項目 |
| 學位論文評閱及答辯情況表 |
（6）基于自抗擾迭代學習控制的中央空調(diào)控制策略研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 課題背景及研究意義 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 中央空調(diào)水系統(tǒng)研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 末端變風量系統(tǒng)控制現(xiàn)狀 |
| 1.3 現(xiàn)階段研究存在的問題 |
| 1.4 本文主要研究內(nèi)容 |
| 第二章 基于自抗擾的迭代學習控制算法 |
| 2.1 迭代學習控制 |
| 2.2 自抗擾控制 |
| 2.3 迭代擴張狀態(tài)觀測器 |
| 2.4 自抗擾迭代學習控制算法 |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 第三章 中央空調(diào)負荷預(yù)測 |
| 3.1 中央空調(diào)結(jié)構(gòu)組成 |
| 3.2 空調(diào)負荷預(yù)測方法 |
| 3.2.1 空調(diào)負荷預(yù)測研究現(xiàn)狀 |
| 3.2.2 負荷預(yù)測法基本原理 |
| 3.3 多元線性回歸預(yù)測 |
| 3.4 基于自抗擾迭代學習的線性回歸預(yù)測 |
| 3.5 建筑冷負荷模型建立 |
| 3.6 冷負荷線性回歸預(yù)測 |
| 3.6.1 線性回歸預(yù)測模型建立 |
| 3.6.2 冷負荷預(yù)測結(jié)果 |
| 3.7 本章小結(jié) |
| 第四章 中央空調(diào)水系統(tǒng)節(jié)能控制 |
| 4.1 冷水機組控制策略 |
| 4.1.1 冷水機組參數(shù)設(shè)計 |
| 4.1.2 基于冷凍水溫度的冷機群控策略 |
| 4.1.3 基于效率與負荷率動態(tài)匹配的冷機群控策略 |
| 4.2 冷凍泵控制策略 |
| 4.3 冷卻泵控制策略 |
| 4.4 水系統(tǒng)節(jié)能控制仿真 |
| 4.4.1 群控策略仿真 |
| 4.4.2 冷凍水變流量控制仿真 |
| 4.4.3 系統(tǒng)節(jié)能效果分析 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第五章 基于自抗擾迭代學習的變風量系統(tǒng)控制 |
| 5.1 變風量系統(tǒng)原理 |
| 5.2 變風量系統(tǒng)工作原理 |
| 5.2.1 變風量系統(tǒng)組成設(shè)備 |
| 5.2.2 變風量系統(tǒng)分類 |
| 5.3 變風量系統(tǒng)的控制 |
| 5.3.1 室內(nèi)溫度控制 |
| 5.3.2 風機轉(zhuǎn)速控制 |
| 5.3.3 送風溫度控制 |
| 5.3.4 新風量控制 |
| 5.4 變風量末端系統(tǒng)控制仿真 |
| 5.4.1 變風量末端系統(tǒng)建模 |
| 5.4.2 變風量系統(tǒng)特性分析 |
| 5.4.3 算法控制結(jié)果 |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 第六章 中央空調(diào)智能管理系統(tǒng)設(shè)計 |
| 6.1 系統(tǒng)硬件設(shè)備 |
| 6.2 數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) |
| 6.3 系統(tǒng)控制邏輯設(shè)計 |
| 6.4 系統(tǒng)能效評價 |
| 6.5 空調(diào)智能管理系統(tǒng)界面設(shè)計 |
| 6.5.1 系統(tǒng)總覽 |
| 6.5.2 遠程控制及參數(shù)設(shè)置 |
| 6.5.3 能效評價及運行診斷 |
| 6.6 本章小結(jié) |
| 結(jié)論 |
| 參考文獻 |
| 攻讀博士/碩士學位期間取得的研究成果 |
| 致謝 |
| 附件 |
（7）單效溴化鋰吸收式制冷系統(tǒng)動態(tài)建模與優(yōu)化控制（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 緒論 |
| 1.1 研究背景及意義 |
| 1.2 吸收式制冷系統(tǒng)簡介 |
| 1.2.1 吸收式制冷系統(tǒng)組成 |
| 1.2.2 吸收式制冷機組分類 |
| 1.3 吸收式制冷系統(tǒng)建模研究現(xiàn)狀 |
| 1.3.1 穩(wěn)態(tài)模型 |
| 1.3.2 動態(tài)模型 |
| 1.4 吸收式制冷系統(tǒng)優(yōu)化控制研究現(xiàn)狀 |
| 1.4.1 傳統(tǒng)控制 |
| 1.4.2 反饋控制 |
| 1.4.3 智能與優(yōu)化控制 |
| 1.5 本文主要研究內(nèi)容 |
| 1.5.1 工作內(nèi)容 |
| 1.5.2 創(chuàng)新點 |
| 1.5.3 論文結(jié)構(gòu)說明 |
| 第2章 單效溴化鋰吸收式制冷系統(tǒng)動態(tài)建模 |
| 2.1 單效溴化鋰吸收式制冷循環(huán) |
| 2.1.1 單效吸收式制冷理論循環(huán)分析 |
| 2.1.2 吸收式制冷循環(huán)熱動力學分析 |
| 2.2 單部件模型 |
| 2.2.1 發(fā)生器模型 |
| 2.2.2 冷凝器模型 |
| 2.2.3 蒸發(fā)器模型 |
| 2.2.4 吸收器模型 |
| 2.2.5 溶液泵模型 |
| 2.2.6 節(jié)流裝置模型 |
| 2.2.7 溶液熱交換器模型 |
| 2.3 物性參數(shù)計算 |
| 2.3.1 溴化鋰溶液物性參數(shù) |
| 2.3.2 冷劑水物性參數(shù)計算 |
| 2.4 系統(tǒng)整體模型 |
| 2.4.1 邊界條件 |
| 2.4.2 系統(tǒng)模型整合及建立 |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 第3章 熱水型單效溴化鋰吸收式制冷系統(tǒng)模型驗證 |
| 3.1 單效溴化鋰吸收式制冷系統(tǒng)實驗平臺 |
| 3.1.1 實驗樣機設(shè)計參數(shù) |
| 3.1.2 熱源水系統(tǒng) |
| 3.1.3 冷凍水系統(tǒng) |
| 3.1.4 冷卻水系統(tǒng) |
| 3.1.5 電控系統(tǒng) |
| 3.2 吸收式制冷系統(tǒng)動態(tài)模型驗證 |
| 3.2.1 設(shè)計工況模型驗證 |
| 3.2.2 實驗條件模型驗證 |
| 3.3 本章小結(jié) |
| 第4章 吸收式制冷系統(tǒng)設(shè)定點全集優(yōu)化 |
| 4.1 吸收式制冷系統(tǒng)耦合特性分析 |
| 4.2 吸收式制冷系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)模型 |
| 4.2.1 蒸發(fā)器模型 |
| 4.2.2 冷凝器模型 |
| 4.2.3 發(fā)生器模型 |
| 4.2.4 吸收器模型 |
| 4.3 吸收式制冷系統(tǒng)設(shè)定點全集優(yōu)化 |
| 4.3.1 優(yōu)化問題的提出 |
| 4.3.2 優(yōu)化問題約束條件 |
| 4.3.3 優(yōu)化問題實現(xiàn) |
| 4.4 優(yōu)化結(jié)果及討論 |
| 4.4.1 冷凍水定流量條件下設(shè)定點優(yōu)化 |
| 4.4.2 冷凍水變流量條件下設(shè)定點優(yōu)化 |
| 4.5 本章小結(jié) |
| 第5章 吸收式制冷系統(tǒng)節(jié)能控制策略研究 |
| 5.1 吸收式制冷系統(tǒng)開環(huán)特性分析 |
| 5.1.1 冷卻水流量對冷凍水出口溫度影響 |
| 5.1.2 熱源水流量對冷凍水出口溫度影響 |
| 5.2 吸收式制冷系統(tǒng)節(jié)能控制策略 |
| 5.2.1 吸收式制冷系統(tǒng)單閉環(huán)控制 |
| 5.2.2 吸收式制冷系統(tǒng)雙回路多變量節(jié)能控制 |
| 5.3 仿真與實驗 |
| 5.3.1 單閉環(huán)控制仿真研究 |
| 5.3.2 雙回路多變量節(jié)能控制仿真研究 |
| 5.3.3 吸收式制冷系統(tǒng)無模型控制實驗研究 |
| 5.4 本章小結(jié) |
| 第6章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 總結(jié) |
| 6.2 展望 |
| 參考文獻 |
| 發(fā)表論文和參加科研情況說明 |
| 致謝 |
（8）中央空調(diào)水系統(tǒng)運行優(yōu)化控制策略研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 課題背景 |
| 1.1.1 課題研究的來源 |
| 1.1.2 公共建筑空調(diào)系統(tǒng)運行現(xiàn)狀與存在的問題 |
| 1.2 中央空調(diào)系統(tǒng)優(yōu)化控制研究與應(yīng)用進展 |
| 1.2.1 空調(diào)系統(tǒng)優(yōu)化控制研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 空調(diào)系統(tǒng)模擬技術(shù)的發(fā)展 |
| 1.3 主要研究內(nèi)容 |
| 第二章 中央空調(diào)水系統(tǒng)各設(shè)備建模 |
| 2.1 冷水機組建模 |
| 2.1.1 冷水機組數(shù)學模型 |
| 2.1.2 冷水機組能耗模型 |
| 2.2 變頻水泵建模 |
| 2.2.1 單臺水泵運行模型 |
| 2.2.2 多臺水泵并聯(lián)運行的模型 |
| 2.2.3 變頻調(diào)速水泵的模型 |
| 2.2.4 變頻調(diào)速水泵能耗模型 |
| 2.3 水閥數(shù)學模型 |
| 2.4 管網(wǎng)阻力數(shù)學模型 |
| 2.5 本章小結(jié) |
| 第三章 空調(diào)水系統(tǒng)優(yōu)化控制方法介紹與對比分析 |
| 3.1 中央空調(diào)水系統(tǒng)變流量節(jié)能分析 |
| 3.1.1 變流量系統(tǒng)概述 |
| 3.1.2 冷凍水系統(tǒng)變流量 |
| 3.1.3 冷卻水系統(tǒng)變流量 |
| 3.2 冷凍水泵變頻控制策略 |
| 3.2.1 系統(tǒng)的溫差控制 |
| 3.2.2 系統(tǒng)的壓差控制 |
| 3.3 本章小結(jié) |
| 第四章 空調(diào)冷凍水系統(tǒng)仿真平臺的建立 |
| 4.1 軟件介紹 |
| 4.2 建筑能耗模型的建立 |
| 4.2.1 建筑概況 |
| 4.2.2 建筑仿真平臺的建立及參數(shù)設(shè)置 |
| 4.2.3 建筑負荷模擬計算 |
| 4.3 TRNSYS中空調(diào)冷凍水系統(tǒng)仿真模型的建立 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第五章 空調(diào)水系統(tǒng)能耗運行調(diào)節(jié)及分析 |
| 5.1 變頻模塊開發(fā) |
| 5.2 傳統(tǒng)中央空調(diào)系統(tǒng)能耗分析 |
| 5.3 定溫差控制策略 |
| 5.3.1 溫差控制參數(shù)的確定 |
| 5.3.2 定溫差控制系統(tǒng)能耗分析 |
| 5.4 定壓差控制策略 |
| 5.4.1 壓差控制參數(shù)的確定 |
| 5.4.2 定壓差控制系統(tǒng)能耗分析 |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 第六章 結(jié)論與展望 |
| 附錄 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
| 個人簡歷、在學期間的研究成果及發(fā)表的學術(shù)論文 |
（9）基于強化學習的辦公建筑冷源系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化控制策略仿真研究（論文提綱范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 冷源系統(tǒng)建模方法研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.2 冷源系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化控制策略研究現(xiàn)狀 |
| 1.3 主要研究內(nèi)容安排 |
| 第二章 強化學習與研究對象介紹 |
| 2.1 強化學習理論與基礎(chǔ) |
| 2.1.1 基本原理 |
| 2.1.2 馬爾可夫決策模型 |
| 2.1.3 值函數(shù) |
| 2.2 強化學習的主要算法 |
| 2.2.1 狀態(tài)-動作值函數(shù)法 |
| 2.2.2 值函數(shù)的逼近 |
| 2.2.3 策略梯度法 |
| 2.3 研究對象 |
| 2.3.1 建筑概況 |
| 2.3.2 冷源系統(tǒng) |
| 2.3.3 冷源管理與運行數(shù)據(jù)采集 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第三章 辦公建筑冷源強化學習方法與系統(tǒng)研究 |
| 3.1 冷源強化學習方法 |
| 3.1.1 冷源強化學習任務(wù) |
| 3.1.2 冷源馬爾可夫決策模型 |
| 3.2 強化學習系統(tǒng)的組成元素 |
| 3.3 冷源強化學習系統(tǒng) |
| 3.3.1 系統(tǒng)研究與建立 |
| 3.3.2 系統(tǒng)運行流程 |
| 3.3.3 系統(tǒng)數(shù)據(jù)集 |
| 3.4 本章小結(jié) |
| 第四章 基于模型堆疊的系統(tǒng)環(huán)境建模研究 |
| 4.1 模型特征工程 |
| 4.1.1 異常數(shù)據(jù)清洗與修復(fù) |
| 4.1.2 特征標準化與獨熱編碼 |
| 4.1.3 特征選擇 |
| 4.2 基于模型堆疊的數(shù)據(jù)預(yù)測模型 |
| 4.2.1 模型堆疊理論與算法 |
| 4.2.2 室內(nèi)溫度預(yù)測模型 |
| 4.2.3 室內(nèi)相對濕度預(yù)測模型 |
| 4.2.4 冷源系統(tǒng)能耗預(yù)測模型 |
| 4.3 系統(tǒng)環(huán)境仿真平臺 |
| 4.3.1 平臺設(shè)計 |
| 4.3.2 仿真流程 |
| 4.4 本章小結(jié) |
| 第五章 基于DDPG的冷源節(jié)能優(yōu)化控制策略研究 |
| 5.1 深度確定性策略梯度算法 |
| 5.2 算法的超參數(shù)尋優(yōu) |
| 5.2.1 學習率尋優(yōu) |
| 5.2.2 折扣因子尋優(yōu) |
| 5.2.3 熱舒適性懲罰系數(shù)尋優(yōu) |
| 5.3 節(jié)能優(yōu)化控制策略的仿真研究 |
| 5.3.1 隨機噪聲選擇 |
| 5.3.2 策略引導 |
| 5.3.3 仿真研究 |
| 5.4 不同控制策略的對比分析 |
| 5.4.1 PSO控制策略與規(guī)則控制策略 |
| 5.4.2 三種控制策略的對比分析 |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 第六章 辦公建筑冷源系統(tǒng)智能控制平臺研發(fā) |
| 6.1 平臺總體概述 |
| 6.1.1 開發(fā)目的 |
| 6.1.2 功能分析 |
| 6.1.3 結(jié)構(gòu)規(guī)劃 |
| 6.1.4 開發(fā)工具 |
| 6.2 平臺設(shè)計 |
| 6.2.1 平臺界面 |
| 6.2.2 系統(tǒng)監(jiān)測模塊 |
| 6.2.3 仿真平臺模塊 |
| 6.2.4 策略優(yōu)化模塊 |
| 6.2.5 策略運行模塊 |
| 6.3 本章小結(jié) |
| 結(jié)論與展望 |
| 參考文獻 |
| 攻讀碩士學位期間取得的研究成果 |
| 致謝 |
| 附件 |
（10）輻射供冷空調(diào)系統(tǒng)的實驗研究與優(yōu)化（論文提綱范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 緒論 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 輻射供冷特點 |
| 1.1.2 樓端板埋管式輻射末端 |
| 1.1.3 金屬板式輻射末端 |
| 1.1.4 毛細管網(wǎng)輻射末端 |
| 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 |
| 1.2.1 輻射供冷系統(tǒng)能耗研究 |
| 1.2.2 輻射供冷系統(tǒng)供冷能力研究 |
| 1.2.3 輻射供冷熱舒適性研究 |
| 1.2.4 輻射供冷結(jié)露特性研究 |
| 1.3 本文研究內(nèi)容 |
| 第二章 輻射供冷空調(diào)系統(tǒng)實驗研究 |
| 2.1 建筑概況 |
| 2.2 輻射供冷結(jié)合獨立新風空調(diào)系統(tǒng) |
| 2.2.1 系統(tǒng)介紹 |
| 2.2.2 空氣源熱泵 |
| 2.2.3 空氣處理機組 |
| 2.2.4 水力模塊 |
| 2.2.5 輻射末端 |
| 2.2.6 實驗數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) |
| 2.3 實驗結(jié)果分析 |
| 2.3.1 建筑室內(nèi)熱環(huán)境分析 |
| 2.3.2 供冷系統(tǒng)運行情況分析 |
| 2.3.3 新風系統(tǒng)運行情況分析 |
| 2.3.4 系統(tǒng)運行能耗分析 |
| 2.4 本章小結(jié) |
| 第三章 建筑室內(nèi)熱環(huán)境模擬 |
| 3.1 Airpak軟件介紹 |
| 3.2 建筑模型建立與驗證 |
| 3.2.1 建筑模型及參數(shù)設(shè)定 |
| 3.2.2 數(shù)學模型及控制方程 |
| 3.2.3 湍流模型 |
| 3.2.4 模型驗證 |
| 3.3 輻射末端位置對室內(nèi)熱環(huán)境的影響 |
| 3.3.1 室內(nèi)溫度場結(jié)果分析 |
| 3.3.2 室內(nèi)濕度場結(jié)果分析 |
| 3.4 輻射末端表面溫度對室內(nèi)熱舒適性的影響 |
| 3.4.1 室內(nèi)熱舒適性評價指標 |
| 3.4.2 頂板輻射供冷表面溫度對室內(nèi)熱舒適性的影響 |
| 3.4.3 地板輻射供冷表面溫度對室內(nèi)熱舒適性的影響 |
| 3.4.4 對比分析 |
| 3.5 新風送風方式對室內(nèi)氣流組織的影響 |
| 3.6 本章小結(jié) |
| 第四章 輻射供冷空調(diào)系統(tǒng)的運行控制策略 |
| 4.1 Trnsys軟件介紹 |
| 4.2 輻射供冷空調(diào)系統(tǒng)模型 |
| 4.2.1 系統(tǒng)模型介紹 |
| 4.2.2 建筑模型 |
| 4.2.3 氣象數(shù)據(jù) |
| 4.2.4 供冷系統(tǒng) |
| 4.2.5 新風系統(tǒng) |
| 4.3 模型驗證 |
| 4.4 空調(diào)系統(tǒng)運行時間表優(yōu)化 |
| 4.4.1 時間表優(yōu)化策略 |
| 4.4.2 室內(nèi)熱環(huán)境優(yōu)化結(jié)果分析 |
| 4.4.3 空調(diào)系統(tǒng)運行能耗優(yōu)化結(jié)果分析 |
| 4.5 供冷系統(tǒng)運行參數(shù)控制優(yōu)化 |
| 4.5.1 冷凍水變水流量控制策略 |
| 4.5.2 室內(nèi)熱環(huán)境模擬結(jié)果對比分析 |
| 4.5.3 系統(tǒng)能耗模擬結(jié)果對比分析 |
| 4.6 本章小結(jié) |
| 第五章 基于圖論的建筑空調(diào)水系統(tǒng)實時調(diào)控算法研究 |
| 5.1 圖論基本概念 |
| 5.2 建筑空調(diào)水系統(tǒng)管網(wǎng)模型 |
| 5.2.1 物理模型簡化 |
| 5.2.2 管網(wǎng)拓撲結(jié)構(gòu)數(shù)學模型 |
| 5.2.3 管網(wǎng)水力計算基本方程 |
| 5.3 毛細管網(wǎng)輻射末端阻力模型 |
| 5.3.1 Flowmaster軟件介紹 |
| 5.3.2 模型建立與參數(shù)設(shè)置 |
| 5.3.3 毛細管網(wǎng)輻射末端水頭損失計算公式擬合 |
| 5.4 建筑空調(diào)水系統(tǒng)實時調(diào)控算法 |
| 5.4.1 算法介紹 |
| 5.4.2 模擬計算結(jié)果 |
| 5.5 本章小結(jié) |
| 第六章 總結(jié)與展望 |
| 6.1 研究工作總結(jié) |
| 6.2 展望 |
| 參考文獻 |
| 致謝 |
| 攻讀碩士學位期間已發(fā)表或錄用的論文 |
四、空調(diào)冷凍水變主流系統(tǒng)運行能耗分析（論文參考文獻）
- [1]基于負荷預(yù)測的空調(diào)冷凍水系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化研究[D]. 李丙輝. 西安建筑科技大學, 2021
- [2]一次泵變流量空調(diào)冷凍水系統(tǒng)供回水壓差PIλDμ分級控制策略的研究[D]. 程康. 蘭州理工大學, 2021(01)
- [3]大型綜合醫(yī)院制冷系統(tǒng)優(yōu)化控制研究[D]. 李浩. 中原工學院, 2021(08)
- [4]基于負荷預(yù)測的酒店中央空調(diào)水系統(tǒng)運行優(yōu)化方法及其應(yīng)用研究[D]. 汪凱文. 安徽工業(yè)大學, 2020(07)
- [5]應(yīng)用Wankel泵的地源熱泵冷卻水系統(tǒng)變流量改造研究[D]. 王子昂. 山東大學, 2020(12)
- [6]基于自抗擾迭代學習控制的中央空調(diào)控制策略研究[D]. 陸詩瑩. 華南理工大學, 2020(02)
- [7]單效溴化鋰吸收式制冷系統(tǒng)動態(tài)建模與優(yōu)化控制[D]. 溫海棠. 天津大學, 2020(01)
- [8]中央空調(diào)水系統(tǒng)運行優(yōu)化控制策略研究[D]. 朱申琳. 石家莊鐵道大學, 2020(04)
- [9]基于強化學習的辦公建筑冷源系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化控制策略仿真研究[D]. 黃琪. 華南理工大學, 2020(02)
- [10]輻射供冷空調(diào)系統(tǒng)的實驗研究與優(yōu)化[D]. 付桐瑋. 上海交通大學, 2020(01)
標簽：冷凍水系統(tǒng)論文; 系統(tǒng)仿真論文; 預(yù)測模型論文; 負荷預(yù)測論文; 預(yù)測控制論文;