【摘 要】
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随着我国城市化进程的发展,建筑能耗呈现高速增长的态势,探究有效的建筑节能手段具有重要的意义。现阶段国内铁路客站空气调节系统主要采用传统PID控制策略,普遍存在控制对象无模型与参数整定困难的问题,导致实际运行时控制效果较差,能源浪费现象严重,节能潜力巨大。借鉴模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）在工业过程等诸多领域内的成功案例,本文将模型预测控制应用到铁路客站空气
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随着我国城市化进程的发展,建筑能耗呈现高速增长的态势,探究有效的建筑节能手段具有重要的意义。现阶段国内铁路客站空气调节系统主要采用传统PID控制策略,普遍存在控制对象无模型与参数整定困难的问题,导致实际运行时控制效果较差,能源浪费现象严重,节能潜力巨大。借鉴模型预测控制（Model Predictive Control,MPC）在工业过程等诸多领域内的成功案例,本文将模型预测控制应用到铁路客站空气调节控制中,并重点对以下几个方面进行了研究:（1）分析了空气调节系统工作原理与控制思路,选择空气处理机组的核心部件表冷器以及空调房间作为研究对象,基于能量与物质守恒定律建立了表冷器以及空调房间的数学模型,并研究了其动态响应特性。其中着重对铁路客站高大空间中存在的温度分层问题进行了研究,并对室内外干扰量的影响进行了全面的分析。（2）基于得到的数学模型,针对室内温度、含湿量和二氧化碳浓度三个被控变量,新风量、送风量和冷冻水流量三个控制变量以及十个外部干扰量,建立了13输入/3输出的模型预测控制器模型。根据控制目标的不同分别设计了基于设定值和预期平均评价值的模型预测控制器,并在多种输入参数场景下与传统PID控制策略进行了仿真对比实验,证明了模型预测控制对铁路客站空气调节系统的控制效果优于传统PID控制。（3）通过建筑能耗仿真软件TRNSYS与MATLAB的联合仿真,对集中空调系统制冷季能耗进行了仿真计算,并得出结论:在大空间场所集中空调系统中,相比于传统PID控制策略,模型预测控制具有良好的控制效果与显著的节能效果。
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