小区域控制在办公建筑电气节能中的性能分析

【摘要】：随着智能控制技术的快速发展，楼宇自动化系统在控制算法及控制精度上有了很大的提高。智能控制的应用使得楼宇自动化系统实现了更佳的控制效果和节能效果。 针对能源消耗浪费严重，具有极大节能潜力的办公建筑，本文采用智能控制技术与“小区域控制”方法相结合的自动控制策略。并将该控制策略应用于一间正在使用的办公室的照明系统及空调系统的控制中。通过实测办公室内的室内环境参数以及设备耗电量来分析该控制策略的控制效果和节能效果。 首先，本文调查并研究了照明控制系统和空调控制系统的研究现状，介绍了本文中的“小区域控制”的含义及应用现状。并对课题研究所使用硬件系统进行了简要的介绍。 为了达到节能的目的，照明控制系统采用了天然光照明与灯具照明相结合的控制策略。在天然光的使用中，设计了百叶窗模糊控制系统，根据室内、室外的照度值，通过调节百叶窗的开度角达到充分利用天然光实现室内照度补给的目的。通过仿真研究验证了该模糊控制系统的可行性。灯具控制方面采取“小区域控制”方案，将灯具依照室内照度传感器的分布进行区域化控制，使得灯具的使用更为“个性化”。 在空调系统的控制中，以室内温度为调节对象，设计了基于BP神经网络的PID控制系统。通过仿真研究验证了该控制系统的可行性，并与常规PID控制系统仿真结果进行对比，发现BP神经网络的PID控制系统具有更好的控制效果。将空调房间按照通风口位置进行区域划分，区域内进行温度“个性化”控制。 最后，将采用的自动控制策略应用到作为实验对象的办公室中，为了增加实验的对比性，更好地分析自动控制策略的节能效果，将实验平台的控制方式设计为三种：手动控制、简单控制和自动控制。以天为单位，分别采用三种控制方式对办公室内的照明系统和空调系统进行控制，采集实际运行数据。 通过数据分析发现，对于照明系统，自动控制和简单控制相对手动控制控制效果更好，室内照度能够比较稳定地维持在设定的舒适范围之内。但是简单控制不能根据办公室内人员的活动情况灵活地进行灯具的开关调节。在空调系统的控制中，三种控制方式都能较稳定地将室内温度维持在设定的舒适范围之内。但相对而言，简单控制下室内温度的波动较为明显。 通过对三种控制方式下设备的能耗分析发现，自动控制具有很明显的节能优势，与手动控制相比，灯具平均节能量约为34.7%，空调平均节能量则能达到15.32%。；与简单控制相比，灯具平均节能量约为19.5%，空调平均节能量则能达到38.6%。这表明本文提出的自动控制策略具有很好的控制效果，同时也达到了很好的节能效果。 【关键词】：小区域控制 照明系统 空调系统 模糊控制 神经网络PID控制
【学位授予单位】：北京建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TU855;TU201.5
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-17
• 1.1 研究背景及意义8-12
• 1.1.1 智能建筑8-9
• 1.1.2 办公建筑的特点及常见节能技术9-12
• 1.2 国内外发展现状12-15
• 1.2.1 照明控制的发展及研究现状12-14
• 1.2.2 空调控制的发展及研究现状14-15
• 1.2.3 小区域控制在建筑行业的应用现状15
• 1.3 课题来源及主要完成的工作15-16
• 1.4 本章小结16-17
• 第2章 控制系统硬件平台17-26
• 2.1 办公室环境介绍17
• 2.2 APOGEE 楼宇自控系统17-19
• 2.3 系统硬件介绍19-22
• 2.3.1 Insight 监控软件19
• 2.3.2 DDC 控制器19-20
• 2.3.3 传感器20-22
• 2.4 系统集成与通信协议22-25
• 2.4.1 系统集成22-24
• 2.4.2 通信协议24-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第3章 照明控制系统设计26-36
• 3.1 智能照明控制系统26-28
• 3.1.1 智能照明控制系统的特点26
• 3.1.2 智能照明控制系统的分类26-28
• 3.2 模糊控制基本理论28-30
• 3.2.1 模糊逻辑理论28-29
• 3.2.2 模糊控制理论29-30
• 3.3 百叶窗模糊控制系统30-35
• 3.3.1 输入输出量的确定31
• 3.3.2 模糊化处理31-33
• 3.3.3 模糊控制规则33
• 3.3.4 百叶窗模糊控制系统的仿真研究33-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第4章 空调控制系统设计36-55
• 4.1 中央空调系统36-39
• 4.1.1 中央空调系统结构37
• 4.1.2 办公建筑中央空调系统37-38
• 4.1.3 空调系统自动节能控制原理38-39
• 4.2 人工神经网络的基本概念39-46
• 4.2.1 神经元的数学模型39-41
• 4.2.2 BP 神经网络41-46
• 4.3 BP 神经网络 PID 控制器的设计46-54
• 4.3.1 中央空调办公室房间数学模型的建立47-50
• 4.3.2 神经网络 PID 控制算法50-52
• 4.3.3 BP 神经网络 PID 控制系统52-54
• 4.4 本章小结54-55
• 第5章 软件设计与运行结果分析55-68
• 5.1 软件设计55-58
• 5.1.1 软件设计的基本架构55-56
• 5.1.2 软件基本功能介绍56-58
• 5.2 运行结果分析58-67
• 5.2.1 照明系统控制策略及调节结果分析59-62
• 5.2.2 空调系统控制策略及调节结果分析62-65
• 5.2.3 节能效果分析65-67
• 5.3 本章小结67-68
• 总结68-70
• 参考文献70-73
• 致谢73

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