基于神经网络预测节能中央空调控制策略

【摘要】：由于传统中央空调具有大滞后、大惯性、非线性特性,造成常规控制方法下系统供给的能量与负载所需能量不匹配,使得中央空调与使用环境能量供求不平衡,浪费了大量的电能.针对中央空调的控制特性,提出了一种基于神经网络技术的预测控制方法,将E lm an神经网络预测器和神经网络控制器有机结合,通过预测未来能量需求,实时调节控制策略,使系统所需能量和空调输出能量达到匹配.采用E lm an神经网络预测器和神经网络控制器有机结合的控制方法,使系统具有良好的动态性能和稳态性能,节能效果显著.采用神经网络预测型节能中央空调,可有效控制中央空调与使用环境能量供求的关系,为降低智能建筑能耗提供了可靠的保障. 【作者单位】： 东北大学信息科学与工程学院;中国建筑东北设计研究院有限公司总工办;
【关键词】： 节能 中央空调 预测 Elman神经网络 控制策略 智能建筑 温度预测 能量匹配
【基金】：中建股份公司“十一五”重大科研课题(CSCEC-2008-Z-30-1)
【分类号】：TB657.2;TP183
【正文快照】： 中央空调系统是智能建筑的重要组成部分,其能耗约占整个智能建筑能耗的60%~70%[1-2].由于中央空调系统具有大滞后、大惯性、非线性特点,因此,采用常规现有的模糊控制方法有一定的局限性,造成系统供给的能量与负载所需能量不匹配,能量供求不平衡,浪费大量电能[3-4].本文以机场

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