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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:安建月 邓仕钧 邓翔 匡付华 李信洪 胥布工[2] AN Jianyue;DENG Shijun;DENG Xiang;KUANG Fuhua;LI Xinhong;XU Bugong(Shenzhen DAS Intellitech Co., Ltd.;School of Automation Science and Engineering, South China University of Technology)
机构地区:[1]达实智能股份有限公司 [2]华南理工大学自动化科学与工程学院
出 处:《建筑热能通风空调》2019年第4期1-5,共5页Building Energy & Environment
摘 要:针对中央空调制冷系统能耗过高的情况,研究了其能耗优化问题。利用支持向量机,分别建立了中央空调负荷预测模型及制冷系统中各设备的能耗模型。在此基础上,建立了制冷系统能耗综合优化方程组,并提出了一种改进的粒子群优化算法对制冷系统能耗优化方程组进行优化求解,获得优化生成方案。研究结果表明,所提方法有效的降低了制冷系统运行过程的电能消耗,减少了用电费用。Aiming at reducing the energy consumption of HAVC system, an optimal control strategy based on load prediction was analyzed. The load forecasting model of central air conditioning was established by using support vector machine. Next, an improved particle swam algorithm was produced to optimize the operation parameters of HVAC under variations of cooling load. The simulation result show that the proposed strategy could reduce the energy consumption effectively.
分 类 号:TU831.2[建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程] TU111.195
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