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基于云平台的地铁车站智慧能源管控系统研究
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作者 付文刚 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第8期177-184,共8页
针对目前地铁车站主要用能设备在运行过程中存在的节能控制滞后、空调负荷预测误差大、能耗需求不匹配等问题。利用云平台的数据资源优势,构建一个基于云平台的具有线网中心级、车站级和现场级三层架构体系的智慧能源管控系统,从多层级... 针对目前地铁车站主要用能设备在运行过程中存在的节能控制滞后、空调负荷预测误差大、能耗需求不匹配等问题。利用云平台的数据资源优势,构建一个基于云平台的具有线网中心级、车站级和现场级三层架构体系的智慧能源管控系统,从多层级和多方位对用能设备进行能耗分析和节能控制。重点研究车站客流、站外环境、设备性能等多变量输入条件引起车站内空气环境发生变化时,智慧能源管控系统采用负荷预测控制技术、动态寻优控制策略。通过构建基于PMV人体热舒适模型、ARMA模型、生物进化优化算法等多种AI模型控制算法,从众多可能的系统控制方案中选择最优节能控制方案,采集—控制—回馈—控制的闭环控制过程动态调整控制参数,使末端执行设备提前快速调节和命令响应。将人体热反应评价指标设定在-0.5~+0.5,CO_(2)浓度处于800~1000 ppm,在客流高峰值到来和结束之前实现前馈补偿控制,保证乘客进站后的空气质量和站内温度符合乘客舒适度要求,实现车站通风系统和空调水系统的节能运行和高效控制,改善二者之间的负荷供需匹配关系。以标准地下两层车站为试点,在空调季对基于云平台的智慧能源管控系统节能效果进行对比测试,结果显示车站冷水机房能效提升了23.35%,车站通风空调系统的综合能效提升了30.6%。 展开更多
关键词 地铁车站 云平台 能源管控系统 ai模型控制算法 节能运行 通风空调 综合能效
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