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题名变风量空调系统用非线性模型预测控制方法研究
被引量：9
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作者
陈炯德
王子轩
姚晔
王绍凡
冯静梅
赵鹏生
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机构
上海交通大学制冷与低温工程研究所
上海应用技术大学城市与建筑学院
上海真聂思楼宇科技有限公司
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出处
《制冷学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期62-69,共8页
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文摘
在工业HVAC系统中,为了提高在大扰量下的控制精度,模型预测控制(MPC)被广泛应用。本文提出一种用于变风量(VAV)系统的非线性MPC。该非线性MPC采用具有外部输入的非线性自回归网络(NARX)和粒子群优化算法(PSO)。NARX模型旨在预测VAV系统的受控参数(室温),PSO作为优化器,来获得VAV系统的最优控制变量。通过为成本函数的目标分配不同的权值,本文提出的非线性MPC能权衡VAV系统的控制精度和节能需求,以达到不同的控制效果。不同权值的两种方案在实验室的VAV系统中得到了验证,其中方案1仅考虑控制精度,方案2同时考虑了控制精度和节能性。分别将实验得到的两种方案的MPC的控制效果与基于PI控制器的定静压方法进行对比,实验结果表明:基于MPC的方案1可以实现室温稳定在设定值±0.5℃的控制精度范围;基于MPC的方案2显示出更好的节能特性,与定静压方法对比,节能率达到23.7%。
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关键词
非线性模型预测控制
变风量系统
神经网络模型
粒子群优化
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Keywords
model-based predictive control(MPC)
variable-air-volume(VAV)system
nonlinear autoregressive network with exogenous inputs(NARX)
particle swarm optimization(PSO)
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分类号
TB657.2
[一般工业技术—制冷工程]
TB61
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题名高维度集中空调系统优化控制模型及算法研究
被引量：2
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作者
王子轩
姚晔
赵鹏生
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机构
上海交通大学制冷与低温工程研究所
上海真聂思楼宇科技有限公司
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出处
《制冷技术》
2021年第4期20-26,共7页
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文摘
本文以系统能耗最低为优化目标,建立了以传感器测量值为输入、系统运行参数为输出的集中空调风-水系统优化控制模型;并提出随机增量粒子群算法(r PSO)用于求解优化控制模型,改进了传统粒子群算法在高维优化问题中的局限性。本文以上海市某公共建筑的大型集中空调为例,进行了优化控制建模和rPSO求解,仿真结果表明:相对于定送风温度的传统模式,优化控制的系统在中高负荷下可取得13.18%~13.45%的平均节能率;相较于传统粒子群算法,r PSO在高维优化求解中具有更好的性能和稳定性,对开发大型集中空调优化控制器具有参考价值。
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关键词
空调系统节能
优化控制
高维度优化
随机增量粒子群算法
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Keywords
Air-conditioning system energy conservation
Optimal control
High dimensionality optimization
Random increment particle swarm optimization(rPSO)
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分类号
TU831
[建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名建筑节能技术研究进展
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作者
赵鹏生
陈阳
姚晔
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机构
上海真聂思楼宇科技有限公司
上海交通大学制冷与低温工程研究所
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出处
《节能》
2019年第11期12-16,共5页
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文摘
从建筑空调系统优化节能控制、新型空调设备节能技术、建筑室内气流组织优化、建筑相变墙体以及建筑能源管理这5个方面,介绍了建筑使用期间可以采取的一些措施,对降低运行能耗,实现建筑绿色、智能的要求有借鉴意义。
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关键词
空调系统
气流组织
相变墙体
节能优化
能源管理
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Keywords
air conditioning system
air distribution
phase change wall
energy-saving optimizing
energy management
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分类号
TU201.5
[建筑科学—建筑设计及理论]
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