基于负荷预测的既有建筑制冷机组运行节能研究
基于负荷预测的既有建筑制冷机组运行节能研究【摘要】:随着国民经济的快速发展和能源供应的日益紧缺,我国的降耗节能工作已刻不容缓,这是关系到我国经济、社会和谐、稳定、可持续发展的重要保
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TU831.3
【目录】:
- 摘要4-5
- Abstract5-10
- 第1章 绪论10-17
- 1.1. 课题来源及背景10-11
- 1.1.1. 课题来源10
- 1.1.2. 课题背景10-11
- 1.2. 课题研究的目的和意义11-14
- 1.2.1. 我国既有建筑空调系统运行中常见的问题11-13
- 1.2.2. 研究的目的和意义13-14
- 1.3. 国内外负荷预测方法研究现状及冷水机组常见运行策略14-17
- 1.3.1. 国内外负荷预测方法研究现状14-15
- 1.3.2. 部分负荷下冷水机组运行策略研究现状15-16
- 1.3.3. 本课题的主要研究内容16-17
- 第2章 既有建筑集中空调系统运行能耗调查与分析17-32
- 2.1. 部分关键设备的能效评价17-24
- 2.1.1. 冷水机组的常用能效评价指标17-21
- 2.1.2. 水泵的常用能效评价指标21-23
- 2.1.3. 其他运行能耗评价指标23-24
- 2.2. 调查建筑总体能耗分析24-25
- 2.3. 典型建筑运行能耗初步分析25-31
- 2.3.1. 建筑概况25-26
- 2.3.2. 冷机及水泵运行能效评价26-31
- 2.4. 本章小结31-32
- 第3章 基础数据样本的建立32-48
- 3.1. 典型气象年的数据介绍32-34
- 3.1.1. 典型气象年概念32-34
- 3.1.2. 中国典型气象年(CNTMY)34
- 3.2. 上海典型气象(设计典型)年气象参数分析34-36
- 3.3. 建筑模拟工具简介及Dest 软件介绍36-40
- 3.3.1. 建筑模拟工具分类36-37
- 3.3.2. DeST 软件介绍37-40
- 3.4. 建筑模型的建立及负荷预测数据样本的建立40-44
- 3.5. 数据样本分析44-47
- 3.6. 本章小结47-48
- 第4章 负荷预测的人工神经网络BP 算法程序实现及预测结果分析48-66
- 4.1. 人工神经网络48-49
- 4.2. BP 神经网络概述49-55
- 4.2.1. BP 神经网络模型49-50
- 4.2.2. 网络拓扑结构的确定50-51
- 4.2.3. BP 网络的标准学习算法51-53
- 4.2.4. 数据的预处理53-54
- 4.2.5. BP 神经网络学习算法的MATLAB 实现54-55
- 4.3. 室外气象参数的确定55-57
- 4.3.1. 室外干球温度的预测55-56
- 4.3.2. 相对湿度的预测56
- 4.3.3. 太阳辐射强度的预测56-57
- 4.4. 空调逐时冷负荷的预测模型及预测结果分析57-64
- 4.4.1. 输入参数和输出参数的选取57-59
- 4.4.2. 负荷预测的BP 算法Matlab 实现59
- 4.4.3. 预测结果分析59-61
- 4.4.4. 网络结构对负荷预测的影响分析61-63
- 4.4.5. 负荷系数63-64
- 4.5. 本章小结64-66
- 第5章 部分负荷时制冷机组的负荷分配策略分析66-84
- 5.1. 前言66
- 5.2. 综合部分负荷性能值IPLV 的局限性66-68
- 5.3. 制冷机组的集群运行策略68-73
- 5.3.1. 制冷机组能耗目标函数的建立及求解69-71
- 5.3.2. 制冷机组部分负荷性能分析71-73
- 5.4. 制冷机组的运行方案能耗分析73-82
- 5.4.1. 制冷机组配置模式73-76
- 5.4.2. 制冷机组全年运行能耗分析76-79
- 5.4.3. 模拟建筑运行方案79-82
- 5.5. 该研究方法的局限性及水泵变流量运行节能分析82-83
- 5.6. 本章小结83-84
- 结论84-86
- 参考文献86-90
- 附录90-96
- 致谢96
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