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题名变风量空调系统的模糊神经网络预测控制
被引量：10
- 1
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作者
郭晓岩
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机构
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
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出处
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2013年第1期99-103,共5页
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基金
中国建筑股份公司"十一五"重大科研基金资助项目(CSCEC-2008-Z-30-1)
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文摘
针对变风量中央空调系统具有多变量、大滞后和非线性的系统特性及常规控制算法系统响应慢、控制精度不高等问题,提出了模糊神经网络预测控制策略.该方法将模糊神经网络控制与预测控制技术相结合,建立了模糊神经网络与预测控制结合的复合控制器模型,通过优化变风量控制方式,有效地实现了中央空调系统的预测控制.结果表明,该控制方法能使系统具有良好的动态性能和稳态性能,控制精度高,节能效果显著,具有广泛的应用前景.
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关键词
模糊神经网络
变风量空调系统
中央空调
预测控制
节能
控制策略
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Keywords
fuzzy neural network
VAV air conditioning system
central air conditioning
predictive control
energy-saving
control strategy
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于神经网络预测节能中央空调控制策略
被引量：7
- 2
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作者
郭晓岩
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机构
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
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出处
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
2011年第2期198-201,240,共5页
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基金
中建股份公司"十一五"重大科研课题(CSCEC-2008-Z-30-1)
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文摘
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.
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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
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Keywords
energy-saving； central air-conditioning system； prediction； Elman neural network； control strategy； intelligent building； temperature prediction； power matching
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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