現(xiàn)在辦公樓中空調(diào)系統(tǒng)中，冷凍水的分配是節(jié)約能源和能源的循環(huán)利用的好地方，因?yàn)檫^時(shí)的設(shè)計(jì)和控制方法常常作用于這些系統(tǒng)中，會(huì)導(dǎo)致大量的能源浪費(fèi)。系統(tǒng)的這些部分中加入更先進(jìn)的配置和控制措施，能夠?qū)⒈盟偷乃牡哪芰繙p少一半以上，而且通常還會(huì)更多。本文分析了一種新的空調(diào)系統(tǒng)中冷凍水流量控制方法所帶來的經(jīng)濟(jì)效益，這一新的冷凍水分配控制方法取代了單獨(dú)的、比例控制的過程，在室內(nèi)負(fù)荷不斷變化的情況下，這套控制方法會(huì)不斷的自動(dòng)調(diào)節(jié)管路中閥門的開度以及循環(huán)水泵的功率，保持系統(tǒng)的平衡。從而達(dá)到在不影響室內(nèi)空氣調(diào)節(jié)性能的條件下，最大限度的節(jié)約系統(tǒng)所消耗的能量。

建立了肋管式表冷器干、濕工況數(shù)學(xué)模型。利用matlab軟件開發(fā)了空調(diào)機(jī)組水流量預(yù)測軟件。針對實(shí)際工程,利用實(shí)測數(shù)據(jù)進(jìn)行了空調(diào)機(jī)組水流量的預(yù)測及實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果表明,水流量預(yù)測值相對于實(shí)驗(yàn)值的誤差在±10%以內(nèi)。

根據(jù)空調(diào)負(fù)荷的非線性特點(diǎn),提出了一種基于粒子群算法優(yōu)化誤差反向傳播(bp)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空調(diào)負(fù)荷預(yù)測方法,針對bp網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練容易出現(xiàn)麻痹和易陷入局部極值,以及其預(yù)測空調(diào)負(fù)荷時(shí)精度不夠理想等現(xiàn)象,將粒子群算法的隨機(jī)全局優(yōu)化和梯度下降局部優(yōu)化結(jié)合,達(dá)到改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化能力和提高空調(diào)負(fù)荷預(yù)測精度的目的。用該方法對的空調(diào)系統(tǒng)冷負(fù)荷與室外空氣的干球溫度、含濕量和太陽輻射照度的關(guān)系進(jìn)行建模和預(yù)測,通過實(shí)例驗(yàn)證了該優(yōu)化算法優(yōu)于bp網(wǎng)絡(luò),能更加有效地處理動(dòng)態(tài)空調(diào)負(fù)荷中的非線性問題,獲得更可靠的預(yù)測結(jié)果。

水流量開關(guān)

準(zhǔn)確預(yù)測空調(diào)負(fù)荷不僅對蓄能空調(diào)高效運(yùn)行意義重大,而且也是冷熱電三聯(lián)產(chǎn)技術(shù)發(fā)揮優(yōu)勢的關(guān)鍵所在。本文提出一種小波網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于空調(diào)負(fù)荷的預(yù)測模型,通過小波分解,把空調(diào)負(fù)荷序列分解為不同頻段的小波系數(shù)序列,再將各層的小波系數(shù)子序列重構(gòu)到原尺度上,然后對小波系數(shù)序列采用相匹配的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測,最后合成空調(diào)負(fù)荷序列的最終預(yù)測結(jié)果。該預(yù)測模型中的低頻小波系數(shù)a3和中頻小波系數(shù)d3的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入變量為前1天小波系數(shù)值和對應(yīng)時(shí)刻的溫度、相對濕度、風(fēng)速、總輻射量、天氣狀況和星期幾編碼共7個(gè)因子,并采用主成分分析法進(jìn)行輸入變量的降維;高頻小波系數(shù)d2和d1以前幾日的小波系數(shù)為輸入因子。經(jīng)過對西安市某綜合樓的空調(diào)負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測,證明了預(yù)測值和實(shí)際運(yùn)行值擬和很好,相對誤差為-10%~8%。該預(yù)測模型具有預(yù)測精度較高、推廣能力較強(qiáng)及計(jì)算速度較快的優(yōu)點(diǎn)。

提出將小波分析和時(shí)間序列應(yīng)用于空調(diào)負(fù)荷預(yù)測;利用小波分析可以將空調(diào)負(fù)荷序列通過小波分解一層一層分解到不同的頻率通道上,分解后序列的平穩(wěn)性比原始序列好得多。其小波分解后的序列用時(shí)間序列模型來預(yù)測,最后再合成得到原時(shí)間序列的預(yù)測值。預(yù)測結(jié)果表明,該模型應(yīng)用于空調(diào)負(fù)荷預(yù)測具有較高的預(yù)測精度,而且明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的時(shí)間序列模型。

以一實(shí)際工程為例,介紹了定水流量變風(fēng)量調(diào)節(jié)技術(shù)的節(jié)能效果。分析了變頻調(diào)節(jié)和室內(nèi)風(fēng)機(jī)盤管無閥控制溫控器調(diào)節(jié)的經(jīng)濟(jì)效益

準(zhǔn)確預(yù)測空調(diào)負(fù)荷不僅對蓄能空調(diào)高效運(yùn)行意義重大,而且也是新興的冷熱電三聯(lián)產(chǎn)技術(shù)發(fā)揮技術(shù)優(yōu)勢的關(guān)鍵所在.針對同一幢建筑,分別采用了多元線性回歸、季節(jié)性指數(shù)平滑法以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法等三種典型性預(yù)測方法進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測研究,并對三種方法做了進(jìn)一步改進(jìn).然后從預(yù)測精度、建模的復(fù)雜程度、工程上的可行性以及模型的其他特性(新建筑預(yù)測問題)等四個(gè)方面對負(fù)荷預(yù)測方法進(jìn)行分析.結(jié)果表明:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法具有較高預(yù)測精度,而改進(jìn)的季節(jié)性指數(shù)平滑法則具有較好的工程應(yīng)用價(jià)值.

小波時(shí)間序列在空調(diào)負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用——文章提出將小波分析和時(shí)間序列應(yīng)用于空調(diào)負(fù)荷預(yù)測；利用小波分析可以將空調(diào)負(fù)荷序列通過小波分解一層一層分解到不同的頻率通道上，分解后序列的平穩(wěn)性比原始序列好得多。其小波分解后的序列用時(shí)間序列模型來預(yù)測，最后再...

為改善蓄冰中央空調(diào)系統(tǒng)控制性能及提高能效,開發(fā)了一種基于遺傳算法的廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,用于預(yù)測蓄冰中央空調(diào)逐時(shí)冷負(fù)荷.該模型以前一日已知的24h室外溫度為輸入,以次日逐時(shí)冷負(fù)荷為輸出,在遺傳算法尋優(yōu)網(wǎng)絡(luò)平滑因子時(shí),以均方差最小構(gòu)造適應(yīng)度函數(shù).該模型克服了利用梯度下降法優(yōu)化平滑因子時(shí)易陷入局部極值的缺點(diǎn),通過對負(fù)荷預(yù)測值和計(jì)算值的比較分析驗(yàn)證了模型的有效性和精度,可用于蓄冰空調(diào)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化控制.

由于污水具有流量變化大、含有雜質(zhì)、具有導(dǎo)電性和腐蝕性的特點(diǎn),導(dǎo)致其流量計(jì)的選擇比較復(fù)雜。從被測對象、流量計(jì)性能、安裝條件、使用環(huán)境、經(jīng)濟(jì)成本等方面,對電磁流量計(jì)、超聲波流量計(jì)、v錐流量計(jì)進(jìn)行了對比分析,為污水流量監(jiān)測過程中流量計(jì)的合理選用提供參考。

變水流量空調(diào)系統(tǒng)溫度調(diào)節(jié)分析——根據(jù)能量守恒，建立了一個(gè)由空調(diào)房間、表冷器和冷水系統(tǒng)組成的暖通空淵系統(tǒng)特性模型；在考慮室外氣候的變化和室內(nèi)人員的變動(dòng)情況下，對空淵系統(tǒng)變水流量的比例積分(pi)控制以涮節(jié)房間溫度進(jìn)行研究，分析控制參數(shù)對房間溫度控制...

根據(jù)能量守恒,建立了一個(gè)由空調(diào)房間、表冷器和冷水系統(tǒng)組成的暖通空調(diào)系統(tǒng)特性模型;在考慮了室外氣候的變化和室內(nèi)人員的變動(dòng)情況下,對空調(diào)系統(tǒng)變水流量的比例積分(pi)控制以調(diào)節(jié)房間溫度進(jìn)行研究,分析控制參數(shù)對房間溫度控制的影響。結(jié)果表明合理的控制參數(shù)選擇取決于空調(diào)系統(tǒng)特性。

介紹了空調(diào)系統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測方法和送風(fēng)量控制方法，并對各個(gè)方法進(jìn)行了分析比較。對目前常用的負(fù)荷預(yù)測方法及送風(fēng)量控制方法進(jìn)行了詳盡的介紹。

壓差式水流開關(guān)在中央空調(diào)水流量保護(hù)中的應(yīng)用 中央空調(diào)一般以水作為二次換熱的介質(zhì)，合適的水流量是中央空調(diào)主機(jī)可靠工作的必要保 證，不適當(dāng)?shù)乃髁靠赡軐?dǎo)致冷水主機(jī)蒸發(fā)器結(jié)冰、冷凝壓力高、壓縮機(jī)“咬缸”等故障， 因此合適的水流檢測方法以及檢測部件是保證機(jī)組只有在系統(tǒng)水流量大于允許的最小水流 量下工作，避免空調(diào)主機(jī)發(fā)生故障。鑒于水流檢測的重要性，考慮到用戶以后的維護(hù)成本， 許多項(xiàng)目招標(biāo)已經(jīng)開始要求水流開關(guān)的型式。 1空調(diào)機(jī)組水流量檢測 1.1空調(diào)系統(tǒng)水流量檢測的必要性 制冷系統(tǒng)的正常運(yùn)行，無水流時(shí)壓縮機(jī)停止運(yùn)行。 換熱器的可靠換熱，流動(dòng)的水帶走冷量和熱量。 水泵運(yùn)行情況的檢測，水泵正常運(yùn)行是空調(diào)系統(tǒng)可靠工作的前提條件。 當(dāng)無水流或水流少時(shí)，對于蒸發(fā)器來說，蒸發(fā)器負(fù)荷減少，蒸發(fā)溫度降低，如果壓縮機(jī)持續(xù) 運(yùn)行將導(dǎo)致蒸發(fā)器結(jié)冰，如果蒸發(fā)器防凍不能及時(shí)保護(hù)，蒸發(fā)器將及有可能脹裂，導(dǎo)致制冷

本文介紹了一種采用標(biāo)準(zhǔn)表法、稱重法、容積法檢定被檢測流量計(jì)的水流量標(biāo)準(zhǔn)裝置的組成,重點(diǎn)闡述了該控制系統(tǒng)的硬件構(gòu)成、工作原理及人機(jī)界面的設(shè)計(jì)方案。控制采集系統(tǒng)采用自制plc對水流量標(biāo)準(zhǔn)裝置進(jìn)行數(shù)據(jù)采集及處理,控制水泵啟停、換向器換向、閥門開關(guān),通過水泵變頻、閥門開度調(diào)節(jié)裝置流量,并用vb編寫的人際界面實(shí)現(xiàn)水流量標(biāo)定過程自動(dòng)化、效果顯示、參數(shù)設(shè)定及報(bào)表的生成、保存、查詢等功能。測試結(jié)果表明,該系統(tǒng)穩(wěn)定可靠,不確定度小。

根據(jù)2010年上海世博會(huì)總體規(guī)劃對世博園區(qū)圍欄區(qū)內(nèi)的建筑群進(jìn)行空調(diào)動(dòng)態(tài)負(fù)荷預(yù)測,采用建筑能耗分析軟件doe-2.1c,建立了五大永久性建筑群、外國國家館群、國際組織館群、企業(yè)館群的空調(diào)動(dòng)態(tài)負(fù)荷分析模型,針對臨時(shí)性展館提出了模塊式分類簡化法。通過研究世博會(huì)期間逐時(shí)空調(diào)動(dòng)態(tài)負(fù)荷、空調(diào)負(fù)荷率的時(shí)間分布、月空調(diào)負(fù)荷、設(shè)計(jì)日逐時(shí)負(fù)荷等,分析了世博園區(qū)各建筑群的空調(diào)負(fù)荷特性。通過確定三大負(fù)荷敏感度因子——?dú)庀髤?shù)變化因子、人流量變化因子和新風(fēng)供給方式變化因子進(jìn)行了負(fù)荷情景分析。

水流量測試是衡量流體在特定時(shí)間內(nèi)通過特定面積的測量過程。這項(xiàng)測試在各種領(lǐng)域中都具有重要意義，如環(huán)保、工業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)灌溉、城市供水等。通過準(zhǔn)確的水流量測試，我們可以更好地管理和控制水資源，優(yōu)化工程設(shè)計(jì)，確保環(huán)保法規(guī)的遵守，以及提高生產(chǎn)效率和經(jīng)濟(jì)效益。

空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷是一個(gè)典型的具有動(dòng)態(tài)性、不確定性等隨機(jī)特性的非線性模型。傳統(tǒng)方式難于實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確、快速地預(yù)測空調(diào)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)負(fù)荷。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ann具有高度的非線性運(yùn)算能力和較強(qiáng)的容錯(cuò)能力,其中使用最為廣泛的是誤差反向傳播ebp算法。研究結(jié)果表明,用ebp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測空調(diào)負(fù)荷和計(jì)算結(jié)果能較好地吻和。

基于小波變換的思想建立了遞歸bp網(wǎng)絡(luò)模型來預(yù)測空調(diào)負(fù)荷,改進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)權(quán)值、閾值的修改算法,引入了折扣系數(shù)法以提高近期預(yù)測精度,結(jié)合一實(shí)例進(jìn)行了空調(diào)逐時(shí)冷負(fù)荷預(yù)測,結(jié)果表明該方法預(yù)測精度高,適用于空調(diào)負(fù)荷預(yù)測。

基于空調(diào)負(fù)荷預(yù)測的優(yōu)化控制是解決冰蓄冷控制問題的理想途徑。本文在分析國際建筑物空調(diào)負(fù)荷預(yù)測競賽研究成果的基礎(chǔ)上指出,利用季節(jié)性時(shí)間序列模型建模預(yù)測精度較高,且工程實(shí)施簡便,特別適合于空調(diào)系統(tǒng)連續(xù)運(yùn)行、負(fù)荷波動(dòng)規(guī)律性較強(qiáng)的建筑物負(fù)荷預(yù)測。本文概要介紹利用季節(jié)性時(shí)間序列模型進(jìn)行建模預(yù)測的理論和方法,并通過工程實(shí)例驗(yàn)證了建模方法的有效性。

空調(diào)系統(tǒng)的負(fù)荷與諸多影響因素之間是一種多變量、強(qiáng)耦合、嚴(yán)重非線性的關(guān)系,且這種關(guān)系具有動(dòng)態(tài)性,因而傳統(tǒng)方法的預(yù)測精度不高。而動(dòng)態(tài)回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能更生動(dòng)、更直接地反映系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)特性。針對這個(gè)特點(diǎn),建立了基于elman型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空調(diào)負(fù)荷預(yù)測模型,并進(jìn)行了實(shí)例預(yù)測。文中還比較了elman網(wǎng)絡(luò)和bp網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的建模效果,仿真實(shí)驗(yàn)證明了elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有動(dòng)態(tài)特性好、逼近速度快、精度高等特點(diǎn),說明elman網(wǎng)絡(luò)是一種新穎、可靠的負(fù)荷預(yù)測方法。