一、空调冷冻水变主流系统运行能耗分析（论文文献综述）
李丙辉[1]（2021）在《基于负荷预测的空调冷冻水系统节能优化研究》文中研究说明中央空调可以改善室内办公和生活环境,但同时也带来了巨大的能源消耗。相关资料表明,目前在国内,中央空调的耗能量可以占到建筑行业能耗的40%以上。在中央空调中,冷冻水系统能耗的占比非常大,通过节能优化控制降低其能耗对整个空调系统能耗的降低有着重要作用。而精准的负荷预测可以为冷冻水系统的节能优化提供有效的指导,因此,本文以冷冻水系统为对象,基于空调负荷预测对冷冻水系统进行节能和控制优化,以此来实现空调系统的节能。首先,针对冷冻水温差控制的两种方式——定温差控制和变温差控制进行了数学分析,通过对比两种控制方法在相同负荷比下的节能潜力,最终决定采取变温差控制方式作为本文冷冻水系统的调节方式。然后,在TRNSYS里构建出实验房间的虚拟模型,通过仿真模拟得到实验所需的制冷季负荷。采用最小二乘支持向量机（Least Square SVM,LS-SVM）模型对空调负荷进行预测,并通过对比不同组输入数据下LS-SVM模型的预测效果确定了模型的最佳输入数据集。针对LS-SVM模型使用时存在的核参数和正则化参数难以准确确定的问题,提出了一种改进遗传算法（Genetic Algorithm,GA）对LS-SVM模型进行改进。利用改进前后的LS-SVM模型分别对两个不同预测日的空调负荷进行预测,发现改进后的LS-SVM模型相较于改进前预测精度有明显提升,其预测结果的平均相对误差分别从2.08%和1.39%下降到1.43%和0.70%。接着,以数学建模的方式建立冷冻水系统相关设备的能耗模型。同时以供回水温差为对象构建冷冻水系统的控制传递函数。在完成相关的建模工作以后,以冷冻水系统运行能耗最小为目标进行优化,并在相应的约束条件下,利用本文提出的改进遗传算法对冷冻水系统的能耗以及运行参数进行寻优,从而得到冷冻水系统的最优能耗以及最优能耗下的供回水温差值。通过对比发现,优化后冷冻水系统的能耗相较于优化前有明显降低,优化后系统的节能率最高可达9.61%。最后,为了确保最优温差设定值变化时,系统快速稳定进入新的最值状态,本文提出了一种基于改进GA的无模型自适应控制（Model Free Adaptive Control,MFAC）算法。通过对预测日内连续三个时间段的最优温差再设值进行控制,并对比传统PID以及改进前MFAC的控制效果。结果表明改进后的MFAC在对冷冻水系统进行控制时有较好的鲁棒性和更短的调节时间。
程康[2]（2021）在《一次泵变流量空调冷冻水系统供回水压差PIλDμ分级控制策略的研究》文中研究说明相比一次泵定流量空调冷冻水系统（Primary Pump Constant Flow of Air-Conditioning Chilled Water System,ACCWS-PPCF）,一次泵变流量空调冷冻水系统（Primary Pump Variable Flow of Air-Conditioning Chilled Water System,ACCWS-PPVF）由于布局灵活和管理方便,节约空调机组与冷冻水泵的运行电耗等优点,得到了广泛的应用。供回水压差对于ACCWS-PPVF的水力平衡和适应空调用户侧冷负荷的动态变化是至关重要的。然而,目前供回水压差的调节方式较多采用整数阶PID方式,这会导致出现供回水压差的稳态误差、超调量较大和振荡过度等问题。鉴于此,本文的研究目标就是结合ACCWS-PPVF的空调工艺需求、分数阶PID控制技术和先进智能算法,提出供回水压差的分数阶PID控制策略和设计新型控制器参数整定算法,以达到提升调节供回水压差控制效果的目的。同时考虑到空调用户侧冷负荷的大、小需求和保证供回水压差（ΔP）等于其设定值(ΔPset),采取分级控制策略,分别对一次泵和分、集水器之间的旁通执行器进行变频和旁通流量的调节,输出相应的大、小流量冷冻水到空调用户侧的环路中,满足空调冷负荷的动态变化和水力平衡的需要。本文的具体研究内容如下:1.介绍空调冷冻水系统的运行机理、分类以及其相应的分数阶PID控制原理。通过分析ACCWS-PPVF所采用的供回水压差,供回水温差和旁通流量等控制方式的优缺点,提出本文主要研究的供回水压差PIλDμ分级控制方案,使得供回水压差的调节品质得到提升和输出适应空调冷负荷动态变化的冷冻水流量。并且对该供回水压差PIλDμ分级控制系统中的大脑-PIλDμ控制器,应用改进的Oustaloup滤波算法对其进行精准拟合,且通过伯德图的频域特性分析及已有文献中的算例验证,展示PIλDμ控制器相对于整数阶PID控制器具有更好的控制性能。2.基于标准生物地理学优化算法（Standard Biogeography-Based Optimization Algorithm,SBBOA）,通过对SBBOA中的迁移因子（Migration Factor）进行线性递减改变,保持其结构和其它参数不变,构建改进的生物地理学优化算法（Modified Biogeography-Based Optimization Algorithm,MBBOA）的结构模型与运算流程。通过对经典函数的算例验算,结果表明该MBBOA在收敛性与多样性方面均优于SBBOA。为了进一步测试MBBOA的性能,本文基于MBBOA,将绝对误差与时间积分（Integrated Time and Absolute Error,ITAE）的最小值（记作min ITAE）作为其目标函数,通过水箱液位PID调节的数值仿真和实验测试,得出该MBBOA能够用于PID控制器参数的整定,并获取3个参数最优值。3.基于机理分析,对该供回水压差PIλDμ分级控制系统中的各个组成环节,如供回水压差被控对象、供回水压差PIλDμ控制器（Fractional Order PID Controller for Pressure Difference between the Chilled Water Supply and Return Pressures,PDCWSRP-FOPIDC）、变频水泵、供回水压差测量变送器和旁通水流量执行器等输入/输出（Input/Output,I/O）特性进行推导,并建立了相应的传递函数。4.在夏季空调供冷运行工况下,使用MATLAB/Simulink工具对该系统进行组态和数值模拟。同步运行MBBOA对PDCWSRP-FOPIDC的5个参数进行整定,获取相应的参数最佳值和输出供回水压差的动态响应。结果表明,该分级控制系统是可行的,可明显地改善供回水压差的调节质量,如超调量更小、抗干扰更强和响应更快,且能够满足ΔP=ΔPset。此外,对于相同的供回水压差对象,分别使用整数阶PID控制策略、PIλDμ控制策略和基于SBBOA的PIλDμ控制策略进行数值模拟。基于结果比较,本文提出的基于MBBOA的供回水压差PIλDμ控制方式相比另外三种控制策略明显占优。
李浩[3]（2021）在《大型综合医院制冷系统优化控制研究》文中研究说明随着我国经济发展势态逐年增长,经济的高速发展带来的附加影响例如高能耗现象变得日益严重。造成我国高能耗因素占比最大的是建筑能耗,约占35%。在建筑能耗中,中央空调系统能耗占比最大,且众多建筑中央空调系统缺乏合理的运行策略,因此如何让空调制冷系统以更合理更节能的方式运行成为建筑节能改造的关键所在。本文将通过对郑州市某医院制冷系统运行的调研,根据实际制冷系统运行的状况,指出系统运行过程中存在的不合理现象,并针对冷冻水系统以及冷却水系统的运行提出了相应的控制策略,为优化空调制冷系统提供合理的改进建议。本次课题通过项目图纸提供的数据,利用TRNBUILD对该项目进行建筑模型的搭建并对建筑进行制冷季节的负荷动态模拟,得到全年的逐时冷负荷分布。用模拟的冷负荷值与实际测试结果进行对比验证了冷负荷模拟结果的准确性。随后根据项目提供的制冷系统各设备型号,利用数学模型以及TRNSYS软件对制冷系统设备模块进行搭建,得到空调制冷系统的模型,为后续对空调制冷系统运行控制策略的研究奠定基础。针对制冷系统运行出现的高能耗问题,提出了三种优化系统运行控制的方案。空调冷冻水系统优化分别采用定流量变水温控制、变流量定温差空调水系统控制;其中定流量变水温控制策略通过“阶梯温度控制”、“线性温度控制”两种不同的方法对冷冻水系统进行控制优化的模拟。空调冷却水系统优化采用变流量定温差的运行控制方案。利用TRNSYS平台对制冷系统在不同控制策略下的运行状态进行模拟,得到制冷系统各机组的运行数据以及能耗计算结果。通过对制冷系统运行的模拟结果来看,冷冻水系统采用定流量变水温阶梯控制策略时制冷系统节能率为3%,线性控制策略下节能率可达5%;冷冻水变流量定水温控制策略下节能率高达12.7%。冷却水系统变流量定温差控制策略下系统节能率高达9%。以上控制策略均实现制冷系统运行的节能化,具有参考意义。
汪凯文[4]（2020）在《基于负荷预测的酒店中央空调水系统运行优化方法及其应用研究》文中认为高端酒店中央空调系统能耗占其运行阶段总能耗的30%～40%,空调系统运行策略优化是酒店节能减支的重要措施。随着数据挖掘技术在空调节能领域的应用,探索基于数据挖掘的中央空调系统运行策略优化方法及其应用成为酒店节能的重要课题。本文基于某四星级酒店能源管理系统数据,对酒店空调系统运行负荷进行预测,并对空调水系统设备的运行策略进行优化,主要内容如下:首先,提出基于数据预处理与支持向量回归（SVR）的空调系统运行负荷预测方法。其中,数据预处理流程包括输入参数选取、数据清理、数据集成、数据降维和数据变换。以预处理结果中训练集、测试集数据为输入参数,采用网格搜索与10层交叉验证对RBF核函数的核参数进行寻优,建立酒店空调系统运行负荷预测的黑箱模型。引入均方根误差RMSE、拟合优度R2和计算时间T对模型的预测精度、泛化性能以及计算成本进行评价。此外,本文对比分析了数据预处理过程中是否采用主成分分析法（PCA）进行输入参数降维对负荷预测结果的影响。训练集与测试集的预测结果表明负荷预测模型的预测精度较高,泛化性能较好;采用PCA法进行数据降维可以降低计算成本,但会降低负荷预测精度。本文提出的基于数据挖掘的空调系统负荷预测方法具有可行性,逐时负荷的预测结果为空调水系统设备运行策略优化奠定基础。其次,采用机理与辨识相结合的方法,建立了冷水机组与变频水泵能耗的灰箱数学模型以及冷却塔风机能耗的机理模型。其中,冷水机组能耗模型是由冷机冷却水进水温度与冷冻水出水温度温差以及制冷量构成的二元函数;变频水泵能耗模型是由系统流量构成的一元函数;冷却塔风机能耗是由风机开启数量构成的一元函数。基于设备历史运行数据与现场实测数据,采用最小二乘法对冷水机组、冷冻水泵和冷却水泵能耗灰箱模型中的未知参数进行辨识,拟合结果能较好反映工程实际。然后,基于设备能耗模型对各设备节能特性进行分析。根据工程实际,对部分负荷下各设备节能特性与运行策略进行定性和定量分析,结果表明:部分负荷时降低冷机冷却水进水温度或提高冷水出水温度均能提高冷机COP,增幅分别为7.55%～29.90%和4.75%～25.52%;并联水泵调速策略中同步调速能耗最低,较阀门节流调速节能21.76%,“一定一变策略”会导致冷冻水泵过载;冷却塔的冷却效率随室外空气湿球温度和风水比的升高而升高,当湿球温度高于28℃时继续增大风水比对冷却效率影响不大。最后,构建能耗优化函数实现酒店空调水系统运行策略的优化。在酒店空调系统负荷预测结果与设备能耗数学模型基础上,建立中央空调水系统能耗优化函数,并以水系统运行过程总能耗最低为优化目标、以各模型参数的变化范围和设备间换热过程为约束条件,对酒店水系统单日逐时及不同负荷率下的设备运行策略进行优化。相较历史运行数据,优化后单日水系统总能耗降低12.11%,冷水机组COP与水系统EER的均值分别提升7.64%和10.67%;不同负荷率下水系统的能耗平均下降12.40%,冷水机组COP与水系统EER的均值分别提升7.85%和15.28%,优化结果验证了本文提出的基于负荷预测的空调水系统优化控制策略具有可行性,在实际酒店节能运行中具有较高的应用价值。
王子昂[5]（2020）在《应用Wankel泵的地源热泵冷却水系统变流量改造研究》文中提出近些年来,伴随着我国经济的快速发展,国家的新型城镇化进程进入了加速发展阶段,人口向城镇集中,当前不仅城市的数量、面积在不断扩张,城市容纳的人口数量也在快速增长,建筑的能源消耗量上升到了一个新的水平。在这其中暖通空调在建筑能耗中占据很大比例。为了适应城市的快速发展,解决人们日益增长的需求与城市资源有限的矛盾,近年来市场上出现各种暖通空调解决方案,地源热泵就是其中一种。由于其不占用地上空间,与外界换热效率高,地源热泵在近几年被大规模推广。但与此同时,地源热泵本身存在的问题也日益显现,市面上的地源热泵机组大多可以根据建筑负荷的变化进行变频调控,但针对地源热泵的水循环系统,很大一部分依然采用最传统的定频运行方式。特别是冷却水系统,由于其变频运行对制冷机组、循环水泵的工作性能有很大影响,因此冷却水泵组往往处于定频运行模式,建筑设计之初,地源热泵的功率及配套的循环水系统的流量参数是根据建筑的最大冷负荷进行选择,而部分负荷运行工况的时间站总运行时间的比例超过85%,这使得无法进行流量控制的冷却水系统在无论什么工况下,都保持最大的额定工况运行方式,造成大量的能源浪费,为了降低能耗,提高热泵系统的运行效率。针对地源热泵冷却水变流量控制的问题,本文通过理论推导、室内试验、数值模拟等方法,针对地源热泵冷却水系统建立了基于制冷剂冷却温度的流量控制模型,并研究Wankel泵的性能,与离心泵一同组合为冷却水泵送系统,通过变频控制其与离心泵配合工作,使其在满足热泵流量需求的同时最大程度地减少能源浪费;同时基于潍坊某地热项目,基于理论实际,结合现场的热物性勘测和模拟,研究地埋管换热流量最佳范围,以此确立地埋管网基于流量的切换策略;最后通过模拟,验证了冷却水泵组的节能效果,同时根据实际工况,指定相关控制策略。具体研究成果如下:（1）基于热泵机组的工程热物理模型,建立了基于制冷剂在冷凝器出口温度的流量控制模型,确立了制冷剂的过冷后的温度与冷却水流量、冷却水出入口温度的耦合关系,在此基础上,建立建筑热负荷模型,根据热负荷曲线预测在夏季冷却水在全天的流量变化趋势。（2）设计了基于Wankel泵地源热泵冷却水泵组,开展了 Wankel泵在实验,系统研究了 Wankel泵在低扬程工况下扬程-流量-效率三者的关系,并基于试验结果分析Wankel泵效率变化原因。（3）基于地埋管的准三维导热模型,获得地埋管内冷却水输出温度与流量和输入温度之间关系,通过现场热响应测试获取地质热物性参数,建立COMSOL模型研究确立合适的入口温度及流速范围,确定基于流量的地埋管网切换策略。（4）提出离心泵与Wankel泵混杂控制系统,通过建立流量控制模型,针对不同的地源热泵使用工况,设计相应的控制策略,并通过模拟与现有的冷却水定频运行方式进行比较,验证其节能效果。
陆诗莹[6]（2020）在《基于自抗扰迭代学习控制的中央空调控制策略研究》文中进行了进一步梳理中央空调系统在我国应用广泛,其能耗在大型建筑总能耗中占比高达50%,对中央空调系统的节能控制研究具有重要意义。中央空调系统是一个复杂的空气温湿度处理系统,系统设备繁多,结构复杂,运行方式多样化。从控制的角度看,中央空调系统是一个高度非线性、强耦合、大滞后、多扰动的复杂控制系统。本文综合考虑中央空调各个子系统控制环节,研究了中央空调节能优化控制策略,包括设备群控,水系统的冷冻（却）水温度设定,冷冻（却）水变流量控制以及变风量末端系统的控制。为克服中央空调系统建模困难、控制环节繁多且复杂的问题,通过TRNSYS平台建立准确的建筑-空调模型,并建立TRNSYS-MATLAB联合仿真系统,便于研究先进控制算法的控制效果。首先深入研究了自抗扰迭代学习控制（ADR-ILC）算法,ADR-ILC将时域扩张状态观测器（ESO）推广到迭代域,结合ADRC将系统所有不确定性归为总扰动（包括系统内扰和外扰）并予以补偿的控制思想,针对重复控制过程和周期性扰动,通过迭代机制加快对总扰动项估计误差的收敛,并设计控制率补偿抵消总扰动项,使系统获得更佳的动态响应性能和更强的抗干扰能力。然后针对空调负荷的时间连续变化规律,利用ADR-ILC算法对系统总扰动项的显式估计对线性回归预测值进行修正,经过修正的空调负荷需求预测值精度高达3.1%。在高精度负荷预测值基础上,进行空调群控、参数优化、系统节能控制,空调水系统整体节能率高达12.7%。接着将ADR-ILC应用于末端温度控制,对于这一重复控制过程,ADR-ILC算法有效解决了末端变风量系统的多扰动（尤其是周期性干扰）、强耦合、非线性等控制难点。经过多次迭代,ADR-ILC控制下区域温度能迅速跟踪目标温度,静态误差较小,抗扰能力强,其控制效果明显优于模糊PID、迭代学习、自抗扰等其他几种控制算法。最后,针对广州某工厂的生产车间设计了一套中央空调智能管理系统,通过系统群控、冷冻（却）水变流量控制、冷冻（却）水温度重设等控制环节保证系统节能高效运行。
温海棠[7]（2020）在《单效溴化锂吸收式制冷系统动态建模与优化控制》文中进行了进一步梳理吸收式制冷是一种绿色环保的制冷方式,随着全球性的能源危机加剧以及环境污染问题日益恶化,吸收式制冷已经成为空调制冷领域研究的热点。然而,能效不高的弱点严重制约了吸收式制冷系统的推广应用,本文针对热水型单效溴化锂吸收式制冷系统从动态建模、设定点全集优化、控制策略开发三个方面进行研究,通过控制手段提高吸收式制冷系统能效比,主要内容与研究成果如下:（1）搭建了吸收式制冷系统实验平台。根据吸收式制冷系统的基本原理,以一台5.5k W的热水型单效溴化锂吸收式制冷机组为核心,设计并搭建了吸收式制冷实验平台,具备了数据采集、显示、传输、存储、处理以及变工况实验、灵活控制等功能,可用于模型验证及优化控制的实验研究。（2）建立了热水型单效溴化锂吸收式制冷系统的动态数学模型。通过机理分析,采用面向对象的建模方式,建立了各部件集总参数子模型;依据系统部件的输入输出关系推导出系统初始动态模型;为使得模型封闭并提高模型求解的快速性,遴选和拟合了溴化锂溶液与冷剂水的物性参数方程;通过对系统模型简化降阶,首次给出了吸收式制冷系统六阶非线性多变量状态空间模型。通过MATLAB计算在设计工况下比对稳态仿真结果与设计参数,结合实验条件下动态对比仿真结果与实测数据,在两种方式下验证了模型的准确性。（3）提出吸收式制冷系统设定点的全集优化分析方法。通过对吸收式制冷系统进行耦合特性分析,发现吸收式制冷系统的运行特性是机组内外变量集合共同作用的结果,尤其是机组内部状态变量对系统运行能效至关重要。为此,抛弃了常规的能耗分析方法,建立了包括机组内、外全部变量集的系统稳态模型,选取了最小状态变量集,以系统总体能效最高为优化目标,运用粒子群算法求解出不同负荷下吸收式制冷系统的全集最优设定点,量化了机组内部状态变量对系统能效的贡献。（4）提出了吸收式制冷系统双回路多变量节能控制方案。吸收式制冷系统通常运行在非设计工况下,普遍采用的单回路控制方案无法实现系统的高效运行。因此,本文利用吸收式制冷系统动态模型分析了系统开环特性,基于系统设定点全集优化结果,提出了以机组冷冻水出口温度和发生器温度为被控变量的双回路多变量节能控制方案;针对吸收式制冷系统多变量、纯滞后大惯性特性,在无模型控制器准则函数中引入滞后项约束,推导了带滞后的SISO、MIMO无模型控制算法。仿真结果表明,和单闭环控制方案相比,本文提出的控制策略提高了19.3%的系统能效;平台实验验证了控制策略的有效性。
朱申琳[8]（2020）在《中央空调水系统运行优化控制策略研究》文中进行了进一步梳理为解决集中空调系统的能耗问题,提高建筑能源利用效率,引起社会广泛的研究。目前,大型公共建筑中使用集中空调水系统大多无法实现制冷量与冷负荷的完全匹配。通过理论分析与实验研究,本文建立空调系统中各个主要设备的数学模型与能耗模型,使用TRNSYS软件对空调系统进行一体化仿真模拟,并搭建了空调水系统仿真实验平台进行空调变水量系统不同优化控制策略的能耗模拟与节能分析。本文首先建立了中央空调冷冻水系统设备模型,为冷冻水系统运行能效优化研究奠定了基础。并对组成集中空调冷冻水系统的关键设备进行参数分析,主要包括:冷水机组、变频水泵、阀门等。应用TRNSYS软件搭建空调水系统仿真平台时,在己有模块能量特性和控制特性的基础上,分析各模块的水力特性,确定压力、流量和扬程等参数间的关系,为后续在TRNSYS软件中创建模块与编程提供了理论基础。提出了中央空调水系统冷冻水泵变频控制的策略,重点考虑了变流量系统的温差及压差控制策略。空调水系统采取两种不同的控制策略,其控制参数分别是供水和回水管道之间的压差和冷冻水出口及冷冻水系统供回水总管的温度差,以此作为变频控制器的采样输入信号,按照预先设定的控制算法计算出偏差,并产生输出信号控制冷冻水泵电机的频率或转速,从而通过改变冷冻水泵的供水量等参数来适应空调负荷的变化。使用TRNSYS软件搭建集中空调变流量水系统的仿真平台,进行节能优化策略的模拟分析,针对某综合楼集中空调水系统为研究对象进行数据收集,对集中空调变流量系统的动态负荷模型和设备运行工况进行了系统的实验研究。采用并分析了中央空调变流量系统在定温差和定压差两种控制策略下,系统中各个部件的耗能情况。仿真试验结果表明,采取定温差控制策略,可使系统节能率达到26.37%,建筑全年耗电量降低8.07 k W·h/㎡;采取定压差控制策略,系统节能率达到9.28%,建筑全年耗电量降低2.8 k W·h/㎡。定温差控制相对于定压差控制系统总能耗可降低约18.7%。证明了定温差控制方法具有一定的可行性。
黄琪[9]（2020）在《基于强化学习的办公建筑冷源系统节能优化控制策略仿真研究》文中研究指明冷源系统的能效水平对中央空调系统运行、公共建筑节能都有较大影响,国家于2019年提出建设高效冷源机房的目标,针对众多既有大型公共建筑冷源系统进行控制策略的节能优化,是实现该目标经济且有效的手段。物联网技术的高速发展为公共建筑积累了庞大的运行数据,建立数据驱动的节能优化控制策略,能够充分挖掘数据的使用价值,推动建筑智能化。强化学习可以被用于智能控制系统中,通过智能体在环境中的不断尝试获得最优策略,是一种依赖数据驱动的控制方法。研究基于强化学习的建筑冷源系统控制策略的节能优化问题,能够充分利用已有冷源管理系统中累积的大量运行数据,顺应当今控制智能化的趋势。本文以夏热冬暖地区某大型办公建筑冷源系统为研究对象,提出基于强化学习的冷源系统节能优化控制策略,主要包括以下研究工作:（1）介绍强化学习的主要理论与算法,在此基础上,将冷源系统的运行过程抽象为马尔可夫决策过程,提出冷源马尔可夫决策模型;在研究强化学习系统组成元素的基础上,确定各元素在冷源中的形式,建立冷源强化学习系统,并确定该系统的运行流程。（2）针对办公建筑冷源系统通常难以用于控制器实际训练的情况,研究系统环境建模问题,为进一步提高模型的预测效果,提出基于模型堆叠的室内温度、室内相对湿度和冷源系统能耗黑箱预测模型。选取Xgboost、RF和SVR作为基模型,岭回归作为元模型,通过对比不同基模型组合的预测效果,确定三个预测模型的结构,在此基础上研究并建立了系统环境仿真平台,进一步完善了系统功能。（3）针对常规控制策略缺乏自我学习能力和依赖模型准确性等问题,提出基于深度确定性策略梯度算法的冷源节能优化控制策略。首先分析影响算法的主要超参数,采用启发式搜索的方式对超参数进行寻优,确定了主要超参数的取值范围;然后在对控制器进行策略引导的基础上,完成节能优化控制策略的仿真研究工作,分析并展示了仿真结果;最后选取PSO控制策略与规则控制策略进行比较分析,结果表明强化学习控制策略下的冷源系统总能耗减少了6.47%和14.42%,平均室内热舒适性提升了5.59%和18.71%,非舒适性时间占比减少了5.22%和76.70%。（4）针对控制策略节能优化方法工程应用较为困难的问题,开发“办公建筑冷源系统智能控制平台”,完成对研究成果的工程化,实现了系统监测、系统仿真、策略优化和策略运行等主要功能。
付桐玮[10]（2020）在《辐射供冷空调系统的实验研究与优化》文中研究指明随着社会的发展进步,我国建筑能耗逐年增加。与此同时,人们对建筑室内热舒适性的要求越来越高,空调系统能耗也显着提高。而辐射供冷空调系统作为一种蓬勃发展的新型供冷方式,具有节能和舒适性高的特点,受到广泛关注。本文针对上海某建筑的辐射供冷结合独立新风空调系统开展了一系列的实验以及模拟研究。首先在供冷季对该空调系统进行了实验研究,对室内温度、相对湿度进行了测量,并统计了整个供冷季的空调系统运行能耗情况,结果表明该空调系统能够满足室内热舒适要求。然后利用Airpak软件建立了模型,分析辐射末端位置对室内热环境的影响,探究达到最佳室内热舒适时的辐射末端表面温度,在辐射末端表面为21～22℃时,PPD值低于6%。此外,对比了新风系统不同送风方式下的室内气流组织,结果表明底部垂直送风是理想的新风送风方式。进一步利用Trnsys软件对整个空调系统的运行情况进行了模拟,基于该建筑的实际负荷特性,对空调系统的运行时间表进行了优化,系统能耗降低了20.6%。此外,设计了变水流量控制策略,将室内温度的达标率提高到了96.9%。最后,采用图论建立了管网系统的数学模型,拟合得到了毛细管网辐射末端水力损失随管长、流速和管数变化的关联式。设计了基于图论的建筑空调水系统实时调控算法,保证了变水流量控制策略的可实施性。
二、空调冷冻水变主流系统运行能耗分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、空调冷冻水变主流系统运行能耗分析（论文提纲范文）
（1）基于负荷预测的空调冷冻水系统节能优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 空调负荷预测研究现状 |
| 1.2.2 中央空调冷冻水系统优化控制研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 中央空调冷冻水系统变流量控制 |
| 2.1 中央空调系统 |
| 2.2 中央空调水系统 |
| 2.3 冷冻水系统变流量研究 |
| 2.4 冷冻水系统温差控制策略分析 |
| 2.4.1 冷冻水泵变频节能原理 |
| 2.4.2 冷冻水变温差控制策略分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 中央空调负荷预测 |
| 3.1 TRNSYS负荷模拟 |
| 3.1.1 能耗模拟软件 |
| 3.1.2 空调负荷模拟仿真 |
| 3.2 数据处理 |
| 3.2.1 输入输出确定 |
| 3.2.2 数据归一化处理 |
| 3.3 最小二乘支持向量机负荷预测 |
| 3.3.1 最小二乘支持向量机 |
| 3.3.2 LS-SVM核函数选择 |
| 3.3.3 误差评价指标选择 |
| 3.3.4 LS-SVM负荷预测流程 |
| 3.3.5 LS-SVM负荷预测仿真 |
| 3.3.6 LS-SVM负荷预测模型的不足 |
| 3.4 基于改进遗传算法的 LS-SVM 负荷预测 |
| 3.4.1 遗传算法 |
| 3.4.2 遗传算法改进 |
| 3.4.3 基于改进遗传算法的LS-SVM负荷预测流程 |
| 3.4.4 基于改进遗传算法的LS-SVM负荷预测仿真 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 冷冻水系统建模 |
| 4.1 建模的方法与意义 |
| 4.2 冷冻水泵能耗模型建立 |
| 4.3 冷水机组能耗模型建立 |
| 4.4 冷冻水系统控制对象模型建立 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 冷冻水系统能耗优化及控制仿真 |
| 5.1 冷冻水系统节能优化 |
| 5.1.1 目标函数建立 |
| 5.1.2 目标函数约束条件 |
| 5.1.3 基于改进遗传算法的能耗优化流程 |
| 5.1.4 能耗优化结果 |
| 5.2 基于改进遗传算法的无模型自适应控制 |
| 5.2.1 无模型自适应控制简介 |
| 5.2.2 无模型自适应控制算法推导 |
| 5.2.3 适应度函数选取 |
| 5.2.4 基于改进遗传算法的MFAC参数寻优流程 |
| 5.3 冷冻水系统控制优化仿真 |
| 5.3.1 控制算法改进效果验证 |
| 5.3.2 基于负荷预测的冷冻水系统控制优化仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间研究成果 |
| 附录 图表索引 |
| 致谢 |
（2）一次泵变流量空调冷冻水系统供回水压差PIλDμ分级控制策略的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 课题的研究背景及意义 |
| 1.2.1 课题的研究背景 |
| 1.2.2 课题的研究内容与目的 |
| 1.3 相关理论的国内外研究现状及应用 |
| 1.3.1 变流量冷水机组的研究现状及其应用 |
| 1.3.2 变频水泵的控制方法研究现状及其应用 |
| 1.3.3 PI~λD~μ控制器的研究现状及其应用 |
| 1.4 本文主要研究内容安排 |
| 第2章 一次泵变流量空调冷冻水系统及其控制 |
| 2.1 中央空调系统的工作原理 |
| 2.1.1 制冷原理 |
| 2.1.2 CACS的组成 |
| 2.2 一次泵变流量空调冷冻水系统 |
| 2.2.1 ACCWS-PPVF的实现原理 |
| 2.2.2 ACCWS-PPVF的组成 |
| 2.2.3 ACCWS-PPVF的控制方式 |
| 2.3 空调冷负荷计算与设备选型 |
| 2.3.1 工程概况及空调冷负荷计算 |
| 2.3.2 相关设备选型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 分数阶PID控制技术与MATLAB实现 |
| 3.1 分数阶微积分的基础理论 |
| 3.1.1 FOC算子的定义 |
| 3.1.2 Caputo分数阶微积分算子的理论 |
| 3.1.3 FOC的性质 |
| 3.1.4 FOC算子的频域特性 |
| 3.2 FOC系统及PI~λD~μ控制器 |
| 3.2.1 FOC系统的数学模型 |
| 3.2.2 PI~λD~μ控制器的设计 |
| 3.2.3 PI~λD~μ控制器的MATLAB实现 |
| 3.3 PI~λD~μ控制器的参数整定 |
| 3.3.1 五个参数变化对PI~λD~μ控制器性能的影响分析 |
| 3.3.2 PI~λD~μ控制器参数整定的常用方法及其控制性能分析 |
| 3.3.3 PI~λD~μ控制器与常规PID控制器的性能比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 改进的生物地理学优化算法 |
| 4.1 生物地理学优化算法基础理论 |
| 4.1.1 SBBOA的基础理论 |
| 4.2 SBBOA的数学建模 |
| 4.2.1 迁移率模型 |
| 4.2.2 变异率模型 |
| 4.2.3 SBBOA的算法结构 |
| 4.3 改进的生物地理学优化算法 |
| 4.3.1 改进的生物地理学优化算法的构建 |
| 4.3.2 MBBOA的运算流程 |
| 4.4 改进的生物地理学优化算法的性能分析 |
| 4.4.1 基于经典测试函数的性能测试 |
| 4.4.2 基于MBBOA的 PID控制器参数的整定 |
| 4.5 基于MBBOA的液位PID控制器参数整定效果的验证 |
| 4.5.1 液位控制单元的工作原理 |
| 4.5.2 LCU调节的Simulink实现 |
| 4.5.3 结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 ACCWS-PPVF供回水压差PI~λD~μ分级控制系统的构建及仿真 |
| 5.1 ACCWS-PPVF供回水压差PI~λD~μ分级控制系统 |
| 5.2 供回水压差PI~λD~μ分级控制系统各环节建模 |
| 5.2.1 供回水压差被控对象的I/O特性 |
| 5.2.2 VFD的I/O特性 |
| 5.2.3 变频水泵的I/O特性 |
| 5.2.4 电动旁通阀的I/O特性 |
| 5.2.5 供回水压差和循环水流量测量变送器的I/O特性 |
| 5.2.6 供回水压差PI~λD~μ控制器的I/O特性 |
| 5.2.7 循环水流量双位调节器的I/O特性 |
| 5.3 ACCWS-PPVF供回水压差PI~λD~μ分级控制系统的仿真 |
| 5.3.1 ACCWS-PPVF相关参数 |
| 5.3.2 ACCWS-PPVF供回水压差控制系统的Simulink组态 |
| 5.3.3 ACCWS-PPVF供回水压差控制器的参数整定 |
| 5.3.4 ACCWS-PPVF供回水压差控制系统的仿真及性能分析 |
| 5.3.5 ACCWS-PPVF供回水压差分级控制系统的抗干扰分析 |
| 5.4 基于MBBOA的 PI~λD~μ控制策略与其它控制策略的比较与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 内容总结 |
| 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
（3）大型综合医院制冷系统优化控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 主要研究的内容 |
| 2 医院冷热源系统概况 |
| 2.1 项目所在地气候特征 |
| 2.2 项目介绍 |
| 2.2.1 项目基本概况 |
| 2.2.2 冷热源侧设备概况 |
| 2.2.3 负荷侧设备概况 |
| 2.2.4 冷却塔系统概况 |
| 2.3 冷源侧能耗分析 |
| 2.3.1 用户侧冷需求分析 |
| 2.3.2 能耗组成分析 |
| 2.4 系统运行现存问题 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 医院制冷系统仿真模型的建立 |
| 3.1 TRNSYS模拟软件的简介 |
| 3.2 基于TRNSYS建筑模型的建立 |
| 3.2.1 建筑负荷参数设计 |
| 3.2.2 建筑负荷模拟结果分析 |
| 3.2.3 制冷系统部件数学模型的建立 |
| 3.2.4 系统仿真平台的建立 |
| 3.3 模型动态模拟分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 空调冷冻水系统运行控制优化分析 |
| 4.1 变水温冷冻水系统运行策略能耗分析 |
| 4.1.1 阶梯式变冷冻水温度对表冷器的影响分析 |
| 4.1.2 阶梯式变冷冻水温对制冷系统的能耗分析 |
| 4.1.3 线性变水温控制下制冷系统能耗分析 |
| 4.2 一次泵变流量定水温系统制冷能耗分析 |
| 4.2.1 一次泵变流量定水温系统控制说明 |
| 4.2.2 控制策略介绍 |
| 4.2.3 制冷系统能耗分析 |
| 4.3 冷冻水系统模拟结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 空调冷却水系统运行控制优化研究 |
| 5.1 冷却水系统运行现状分析 |
| 5.1.1 冷却水泵变频控制的方法介绍 |
| 5.1.2 冷却水系统变流量控制策略分析 |
| 5.2 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 创新点 |
| 参考文献 |
| 附录:攻读硕士学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）基于负荷预测的酒店中央空调水系统运行优化方法及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 一次泵变流量系统节能研究 |
| 1.2.2 一次泵变流量系统优化运行研究 |
| 1.2.3 中央空调系统建模方法研究 |
| 1.2.4 基于数据挖掘的中央空调系统负荷预测研究 |
| 1.3 本文的主要研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第二章 基于支持向量回归模型的酒店中央空调运行负荷预测 |
| 2.1 工程概况 |
| 2.1.1 酒店及中央空调系统设备信息 |
| 2.1.2 能耗监测平台介绍 |
| 2.2 基于数据挖掘的空调系统负荷预测方法 |
| 2.2.1 负荷预测流程 |
| 2.2.2 支持向量回归原理 |
| 2.2.3 数据预处理方法 |
| 2.2.4 支持向量回归模型的超参数 |
| 2.2.5 预测结果评价指标 |
| 2.3 负荷预测模型建立 |
| 2.3.1 软件介绍 |
| 2.3.2 求解步骤 |
| 2.4 负荷预测结果与分析 |
| 2.4.1 数据预处理结果 |
| 2.4.2 负荷预测模型总结 |
| 2.4.3 负荷预测结果分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 水系统设备能耗模型建立 |
| 3.1 最小二乘法原理 |
| 3.2 空调水系统模型基础 |
| 3.2.1 冷水机组模型 |
| 3.2.2 变频水泵模型 |
| 3.2.3 冷却塔模型能耗 |
| 3.3 模型参数辨识 |
| 3.3.1 软件介绍 |
| 3.3.2 求解步骤 |
| 3.4 模型辨识与结果分析 |
| 3.4.1 冷水机组能耗模型 |
| 3.4.2 变频水泵能耗模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 水系统设备节能特性研究 |
| 4.1 冷水机组节能特性分析 |
| 4.1.1 离心式冷水机组节能原理 |
| 4.1.2 冷凝温度对冷水机组性能的影响 |
| 4.1.3 蒸发温度对冷水机组性能的影响 |
| 4.1.4 负荷率与进出水温差对冷水机组性能的影响 |
| 4.2 水泵节能特性分析 |
| 4.2.1 水泵性能曲线与水泵相似定律 |
| 4.2.2 水泵调速策略对水泵能耗的影响 |
| 4.3 冷却塔节能特性分析 |
| 4.3.1 冷却塔热力过程分析 |
| 4.3.2 冷却塔热力模型分析 |
| 4.3.3 冷却塔性能评价指标 |
| 4.4 分析与讨论 |
| 4.4.1 冷水机组运行参数对其性能的影响 |
| 4.4.2 水泵调速方式对其能耗的影响 |
| 4.4.3 冷却塔冷却效率影响因素分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 水系统节能控制优化研究 |
| 5.1 水系统能耗优化函数 |
| 5.1.1 优化控制参数 |
| 5.1.2 优化函数约束条件 |
| 5.2 优化函数求解 |
| 5.2.1 软件介绍 |
| 5.2.2 求解步骤 |
| 5.3 酒店空调系统单日优化分析 |
| 5.3.1 运行参数优化结果 |
| 5.3.2 水系统能耗分析 |
| 5.3.3 各设备用能分析 |
| 5.3.4 冷水机组与水系统能效分析 |
| 5.4 酒店空调系统不同负荷率优化分析 |
| 5.4.1 运行参数优化结果 |
| 5.4.2 水系统能耗分析 |
| 5.4.3 冷水机组与水系统能效分析 |
| 5.4.4 优化策略节能率与空调系统负荷率 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 论文创新之处 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学研究成果 |
| 致谢 |
（5）应用Wankel泵的地源热泵冷却水系统变流量改造研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 地源热泵变流量国内研究现状 |
| 1.2.2 地源热泵变流量国外研究现状 |
| 1.3 现状与不足 |
| 1.4 主要研究内容、技术路线和创新点 |
| 1.4.1 本文主要研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.4.3 主要创新点 |
| 第二章 地源热泵冷却水控制系统改造分析 |
| 2.1 地源热泵系统效率影响因素 |
| 2.2 冷却水控制方法 |
| 2.2.1 基于冷却水温度的温差控制 |
| 2.2.2 基于冷却水温度的定温控制 |
| 2.2.3 基于冷却水压力的压差控制 |
| 2.3 换热模型的构建 |
| 2.3.1 制冷剂在冷凝器中的能量变化 |
| 2.3.2 制冷剂在冷凝器中的能量变化 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 冷却水泵送设备的改造与研究 |
| 3.1 地源热泵冷却水泵组分析 |
| 3.1.1 当前地源热泵冷却水泵送系统的不足 |
| 3.1.2 Wankel泵引入地源热泵冷却水泵组 |
| 3.2 Wankel泵的工作特性 |
| 3.2.1 Wankel泵的工作原理 |
| 3.2.2 Wankel泵的结构 |
| 3.2.3 Wankel泵实验设计 |
| 3.2.4 Wankel泵实验系统组成及要求 |
| 3.2.5 SDU-1.5D-56型Wankel泵的室内实验数据分析 |
| 3.3 离心泵的理论基础 |
| 3.4 离心泵与Wankel泵并联运行策略 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 地埋管换热模型的建立与研究 |
| 4.1 双U型管钻孔内准三维导热模型 |
| 4.2 现场地源热物性测试 |
| 4.2.1 测试原理 |
| 4.2.2 测试设备 |
| 4.2.3 实验设计 |
| 4.2.4 实验结果及分析 |
| 4.2.5 实验数据处理 |
| 4.3 双U型管传热模型 |
| 4.3.1 COMSOL简介 |
| 4.3.2 地埋管模型的建立与验证 |
| 4.3.3 地埋管网换热模拟 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 Wankel泵参与的地源热泵冷却水变流量控制模拟 |
| 5.1 夏季建筑冷负荷计算 |
| 5.2 热泵机组内能量传递与变化 |
| 5.3 地埋管及热泵装备沿程阻力分析 |
| 5.3.1 地埋管产生的管道阻力 |
| 5.3.2 换热器沿程阻力 |
| 5.4 管网分区控制 |
| 5.5 冷却水泵控制策略的物理描述 |
| 5.6 基于混杂系统的冷却水泵控制模型建立 |
| 5.6.1 混杂系统简介 |
| 5.6.2 地源热泵冷却水系统的模型的数学描述 |
| 5.7 地源热泵冷却水泵的控制策略 |
| 5.8 算例分析 |
| 5.9 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参与的项目 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 |
（6）基于自抗扰迭代学习控制的中央空调控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 中央空调水系统研究现状 |
| 1.2.2 末端变风量系统控制现状 |
| 1.3 现阶段研究存在的问题 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 第二章 基于自抗扰的迭代学习控制算法 |
| 2.1 迭代学习控制 |
| 2.2 自抗扰控制 |
| 2.3 迭代扩张状态观测器 |
| 2.4 自抗扰迭代学习控制算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 中央空调负荷预测 |
| 3.1 中央空调结构组成 |
| 3.2 空调负荷预测方法 |
| 3.2.1 空调负荷预测研究现状 |
| 3.2.2 负荷预测法基本原理 |
| 3.3 多元线性回归预测 |
| 3.4 基于自抗扰迭代学习的线性回归预测 |
| 3.5 建筑冷负荷模型建立 |
| 3.6 冷负荷线性回归预测 |
| 3.6.1 线性回归预测模型建立 |
| 3.6.2 冷负荷预测结果 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 中央空调水系统节能控制 |
| 4.1 冷水机组控制策略 |
| 4.1.1 冷水机组参数设计 |
| 4.1.2 基于冷冻水温度的冷机群控策略 |
| 4.1.3 基于效率与负荷率动态匹配的冷机群控策略 |
| 4.2 冷冻泵控制策略 |
| 4.3 冷却泵控制策略 |
| 4.4 水系统节能控制仿真 |
| 4.4.1 群控策略仿真 |
| 4.4.2 冷冻水变流量控制仿真 |
| 4.4.3 系统节能效果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于自抗扰迭代学习的变风量系统控制 |
| 5.1 变风量系统原理 |
| 5.2 变风量系统工作原理 |
| 5.2.1 变风量系统组成设备 |
| 5.2.2 变风量系统分类 |
| 5.3 变风量系统的控制 |
| 5.3.1 室内温度控制 |
| 5.3.2 风机转速控制 |
| 5.3.3 送风温度控制 |
| 5.3.4 新风量控制 |
| 5.4 变风量末端系统控制仿真 |
| 5.4.1 变风量末端系统建模 |
| 5.4.2 变风量系统特性分析 |
| 5.4.3 算法控制结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 中央空调智能管理系统设计 |
| 6.1 系统硬件设备 |
| 6.2 数据采集系统 |
| 6.3 系统控制逻辑设计 |
| 6.4 系统能效评价 |
| 6.5 空调智能管理系统界面设计 |
| 6.5.1 系统总览 |
| 6.5.2 远程控制及参数设置 |
| 6.5.3 能效评价及运行诊断 |
| 6.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（7）单效溴化锂吸收式制冷系统动态建模与优化控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 吸收式制冷系统简介 |
| 1.2.1 吸收式制冷系统组成 |
| 1.2.2 吸收式制冷机组分类 |
| 1.3 吸收式制冷系统建模研究现状 |
| 1.3.1 稳态模型 |
| 1.3.2 动态模型 |
| 1.4 吸收式制冷系统优化控制研究现状 |
| 1.4.1 传统控制 |
| 1.4.2 反馈控制 |
| 1.4.3 智能与优化控制 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 1.5.1 工作内容 |
| 1.5.2 创新点 |
| 1.5.3 论文结构说明 |
| 第2章 单效溴化锂吸收式制冷系统动态建模 |
| 2.1 单效溴化锂吸收式制冷循环 |
| 2.1.1 单效吸收式制冷理论循环分析 |
| 2.1.2 吸收式制冷循环热动力学分析 |
| 2.2 单部件模型 |
| 2.2.1 发生器模型 |
| 2.2.2 冷凝器模型 |
| 2.2.3 蒸发器模型 |
| 2.2.4 吸收器模型 |
| 2.2.5 溶液泵模型 |
| 2.2.6 节流装置模型 |
| 2.2.7 溶液热交换器模型 |
| 2.3 物性参数计算 |
| 2.3.1 溴化锂溶液物性参数 |
| 2.3.2 冷剂水物性参数计算 |
| 2.4 系统整体模型 |
| 2.4.1 边界条件 |
| 2.4.2 系统模型整合及建立 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 热水型单效溴化锂吸收式制冷系统模型验证 |
| 3.1 单效溴化锂吸收式制冷系统实验平台 |
| 3.1.1 实验样机设计参数 |
| 3.1.2 热源水系统 |
| 3.1.3 冷冻水系统 |
| 3.1.4 冷却水系统 |
| 3.1.5 电控系统 |
| 3.2 吸收式制冷系统动态模型验证 |
| 3.2.1 设计工况模型验证 |
| 3.2.2 实验条件模型验证 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 吸收式制冷系统设定点全集优化 |
| 4.1 吸收式制冷系统耦合特性分析 |
| 4.2 吸收式制冷系统稳态模型 |
| 4.2.1 蒸发器模型 |
| 4.2.2 冷凝器模型 |
| 4.2.3 发生器模型 |
| 4.2.4 吸收器模型 |
| 4.3 吸收式制冷系统设定点全集优化 |
| 4.3.1 优化问题的提出 |
| 4.3.2 优化问题约束条件 |
| 4.3.3 优化问题实现 |
| 4.4 优化结果及讨论 |
| 4.4.1 冷冻水定流量条件下设定点优化 |
| 4.4.2 冷冻水变流量条件下设定点优化 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 吸收式制冷系统节能控制策略研究 |
| 5.1 吸收式制冷系统开环特性分析 |
| 5.1.1 冷却水流量对冷冻水出口温度影响 |
| 5.1.2 热源水流量对冷冻水出口温度影响 |
| 5.2 吸收式制冷系统节能控制策略 |
| 5.2.1 吸收式制冷系统单闭环控制 |
| 5.2.2 吸收式制冷系统双回路多变量节能控制 |
| 5.3 仿真与实验 |
| 5.3.1 单闭环控制仿真研究 |
| 5.3.2 双回路多变量节能控制仿真研究 |
| 5.3.3 吸收式制冷系统无模型控制实验研究 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（8）中央空调水系统运行优化控制策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.1.1 课题研究的来源 |
| 1.1.2 公共建筑空调系统运行现状与存在的问题 |
| 1.2 中央空调系统优化控制研究与应用进展 |
| 1.2.1 空调系统优化控制研究现状 |
| 1.2.2 空调系统模拟技术的发展 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 第二章 中央空调水系统各设备建模 |
| 2.1 冷水机组建模 |
| 2.1.1 冷水机组数学模型 |
| 2.1.2 冷水机组能耗模型 |
| 2.2 变频水泵建模 |
| 2.2.1 单台水泵运行模型 |
| 2.2.2 多台水泵并联运行的模型 |
| 2.2.3 变频调速水泵的模型 |
| 2.2.4 变频调速水泵能耗模型 |
| 2.3 水阀数学模型 |
| 2.4 管网阻力数学模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 空调水系统优化控制方法介绍与对比分析 |
| 3.1 中央空调水系统变流量节能分析 |
| 3.1.1 变流量系统概述 |
| 3.1.2 冷冻水系统变流量 |
| 3.1.3 冷却水系统变流量 |
| 3.2 冷冻水泵变频控制策略 |
| 3.2.1 系统的温差控制 |
| 3.2.2 系统的压差控制 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 空调冷冻水系统仿真平台的建立 |
| 4.1 软件介绍 |
| 4.2 建筑能耗模型的建立 |
| 4.2.1 建筑概况 |
| 4.2.2 建筑仿真平台的建立及参数设置 |
| 4.2.3 建筑负荷模拟计算 |
| 4.3 TRNSYS中空调冷冻水系统仿真模型的建立 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 空调水系统能耗运行调节及分析 |
| 5.1 变频模块开发 |
| 5.2 传统中央空调系统能耗分析 |
| 5.3 定温差控制策略 |
| 5.3.1 温差控制参数的确定 |
| 5.3.2 定温差控制系统能耗分析 |
| 5.4 定压差控制策略 |
| 5.4.1 压差控制参数的确定 |
| 5.4.2 定压差控制系统能耗分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（9）基于强化学习的办公建筑冷源系统节能优化控制策略仿真研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 冷源系统建模方法研究现状 |
| 1.2.2 冷源系统节能优化控制策略研究现状 |
| 1.3 主要研究内容安排 |
| 第二章 强化学习与研究对象介绍 |
| 2.1 强化学习理论与基础 |
| 2.1.1 基本原理 |
| 2.1.2 马尔可夫决策模型 |
| 2.1.3 值函数 |
| 2.2 强化学习的主要算法 |
| 2.2.1 状态-动作值函数法 |
| 2.2.2 值函数的逼近 |
| 2.2.3 策略梯度法 |
| 2.3 研究对象 |
| 2.3.1 建筑概况 |
| 2.3.2 冷源系统 |
| 2.3.3 冷源管理与运行数据采集 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 办公建筑冷源强化学习方法与系统研究 |
| 3.1 冷源强化学习方法 |
| 3.1.1 冷源强化学习任务 |
| 3.1.2 冷源马尔可夫决策模型 |
| 3.2 强化学习系统的组成元素 |
| 3.3 冷源强化学习系统 |
| 3.3.1 系统研究与建立 |
| 3.3.2 系统运行流程 |
| 3.3.3 系统数据集 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于模型堆叠的系统环境建模研究 |
| 4.1 模型特征工程 |
| 4.1.1 异常数据清洗与修复 |
| 4.1.2 特征标准化与独热编码 |
| 4.1.3 特征选择 |
| 4.2 基于模型堆叠的数据预测模型 |
| 4.2.1 模型堆叠理论与算法 |
| 4.2.2 室内温度预测模型 |
| 4.2.3 室内相对湿度预测模型 |
| 4.2.4 冷源系统能耗预测模型 |
| 4.3 系统环境仿真平台 |
| 4.3.1 平台设计 |
| 4.3.2 仿真流程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于DDPG的冷源节能优化控制策略研究 |
| 5.1 深度确定性策略梯度算法 |
| 5.2 算法的超参数寻优 |
| 5.2.1 学习率寻优 |
| 5.2.2 折扣因子寻优 |
| 5.2.3 热舒适性惩罚系数寻优 |
| 5.3 节能优化控制策略的仿真研究 |
| 5.3.1 随机噪声选择 |
| 5.3.2 策略引导 |
| 5.3.3 仿真研究 |
| 5.4 不同控制策略的对比分析 |
| 5.4.1 PSO控制策略与规则控制策略 |
| 5.4.2 三种控制策略的对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 办公建筑冷源系统智能控制平台研发 |
| 6.1 平台总体概述 |
| 6.1.1 开发目的 |
| 6.1.2 功能分析 |
| 6.1.3 结构规划 |
| 6.1.4 开发工具 |
| 6.2 平台设计 |
| 6.2.1 平台界面 |
| 6.2.2 系统监测模块 |
| 6.2.3 仿真平台模块 |
| 6.2.4 策略优化模块 |
| 6.2.5 策略运行模块 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（10）辐射供冷空调系统的实验研究与优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 辐射供冷特点 |
| 1.1.2 楼端板埋管式辐射末端 |
| 1.1.3 金属板式辐射末端 |
| 1.1.4 毛细管网辐射末端 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 辐射供冷系统能耗研究 |
| 1.2.2 辐射供冷系统供冷能力研究 |
| 1.2.3 辐射供冷热舒适性研究 |
| 1.2.4 辐射供冷结露特性研究 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 第二章 辐射供冷空调系统实验研究 |
| 2.1 建筑概况 |
| 2.2 辐射供冷结合独立新风空调系统 |
| 2.2.1 系统介绍 |
| 2.2.2 空气源热泵 |
| 2.2.3 空气处理机组 |
| 2.2.4 水力模块 |
| 2.2.5 辐射末端 |
| 2.2.6 实验数据采集系统 |
| 2.3 实验结果分析 |
| 2.3.1 建筑室内热环境分析 |
| 2.3.2 供冷系统运行情况分析 |
| 2.3.3 新风系统运行情况分析 |
| 2.3.4 系统运行能耗分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 建筑室内热环境模拟 |
| 3.1 Airpak软件介绍 |
| 3.2 建筑模型建立与验证 |
| 3.2.1 建筑模型及参数设定 |
| 3.2.2 数学模型及控制方程 |
| 3.2.3 湍流模型 |
| 3.2.4 模型验证 |
| 3.3 辐射末端位置对室内热环境的影响 |
| 3.3.1 室内温度场结果分析 |
| 3.3.2 室内湿度场结果分析 |
| 3.4 辐射末端表面温度对室内热舒适性的影响 |
| 3.4.1 室内热舒适性评价指标 |
| 3.4.2 顶板辐射供冷表面温度对室内热舒适性的影响 |
| 3.4.3 地板辐射供冷表面温度对室内热舒适性的影响 |
| 3.4.4 对比分析 |
| 3.5 新风送风方式对室内气流组织的影响 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 辐射供冷空调系统的运行控制策略 |
| 4.1 Trnsys软件介绍 |
| 4.2 辐射供冷空调系统模型 |
| 4.2.1 系统模型介绍 |
| 4.2.2 建筑模型 |
| 4.2.3 气象数据 |
| 4.2.4 供冷系统 |
| 4.2.5 新风系统 |
| 4.3 模型验证 |
| 4.4 空调系统运行时间表优化 |
| 4.4.1 时间表优化策略 |
| 4.4.2 室内热环境优化结果分析 |
| 4.4.3 空调系统运行能耗优化结果分析 |
| 4.5 供冷系统运行参数控制优化 |
| 4.5.1 冷冻水变水流量控制策略 |
| 4.5.2 室内热环境模拟结果对比分析 |
| 4.5.3 系统能耗模拟结果对比分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于图论的建筑空调水系统实时调控算法研究 |
| 5.1 图论基本概念 |
| 5.2 建筑空调水系统管网模型 |
| 5.2.1 物理模型简化 |
| 5.2.2 管网拓扑结构数学模型 |
| 5.2.3 管网水力计算基本方程 |
| 5.3 毛细管网辐射末端阻力模型 |
| 5.3.1 Flowmaster软件介绍 |
| 5.3.2 模型建立与参数设置 |
| 5.3.3 毛细管网辐射末端水头损失计算公式拟合 |
| 5.4 建筑空调水系统实时调控算法 |
| 5.4.1 算法介绍 |
| 5.4.2 模拟计算结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
四、空调冷冻水变主流系统运行能耗分析（论文参考文献）
- [1]基于负荷预测的空调冷冻水系统节能优化研究[D]. 李丙辉. 西安建筑科技大学, 2021
- [2]一次泵变流量空调冷冻水系统供回水压差PIλDμ分级控制策略的研究[D]. 程康. 兰州理工大学, 2021(01)
- [3]大型综合医院制冷系统优化控制研究[D]. 李浩. 中原工学院, 2021(08)
- [4]基于负荷预测的酒店中央空调水系统运行优化方法及其应用研究[D]. 汪凯文. 安徽工业大学, 2020(07)
- [5]应用Wankel泵的地源热泵冷却水系统变流量改造研究[D]. 王子昂. 山东大学, 2020(12)
- [6]基于自抗扰迭代学习控制的中央空调控制策略研究[D]. 陆诗莹. 华南理工大学, 2020(02)
- [7]单效溴化锂吸收式制冷系统动态建模与优化控制[D]. 温海棠. 天津大学, 2020(01)
- [8]中央空调水系统运行优化控制策略研究[D]. 朱申琳. 石家庄铁道大学, 2020(04)
- [9]基于强化学习的办公建筑冷源系统节能优化控制策略仿真研究[D]. 黄琪. 华南理工大学, 2020(02)
- [10]辐射供冷空调系统的实验研究与优化[D]. 付桐玮. 上海交通大学, 2020(01)