【摘 要】
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在大型公共建筑能源使用中,以冷水机组为核心的暖通空调系统能耗占比最大,为实现“双碳”目标,必须合理设置冷源系统运行参数,加快推进部分负荷运行能效提高。目前,在多冷水机组并联系统中,常把额定制冷量假定为最大制冷量处理,可能会影响系统分级运行,损耗诸多一次能源。因此,进行考虑最大制冷量变化的冷水机组短期负荷预测及节能控制研究具有重要的理论意义。以西安市高新区某办公楼空调系统为研究对象,针对空调负荷预测
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.5150844); 陕西省建设厅科技发展计划项目(No.2020-K17); 陕西省体育场馆协会科研项目(No.202117);
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在大型公共建筑能源使用中,以冷水机组为核心的暖通空调系统能耗占比最大,为实现“双碳”目标,必须合理设置冷源系统运行参数,加快推进部分负荷运行能效提高。目前,在多冷水机组并联系统中,常把额定制冷量假定为最大制冷量处理,可能会影响系统分级运行,损耗诸多一次能源。因此,进行考虑最大制冷量变化的冷水机组短期负荷预测及节能控制研究具有重要的理论意义。以西安市高新区某办公楼空调系统为研究对象,针对空调负荷预测精度需求不断提高的问题,提出方差灰熵法筛选预测输入变量。由于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的初始参数直接影响其预测精度,引入非线性单纯形(Nelder-Mead Simplex Method,NM)改进的麻雀算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)对SVM参数寻优,构造组合预测模型NM-SSA-SVM。其次,针对空调冷源系统最优冷水机组负荷问题,考虑最大制冷量变化,提出一种优化冷水机组负荷的新自适应遗传算法(New Adaptive Genetic Algorithm,NAGA)。最后,为求解系统运行参数,对算法中影响搜索边界的交叉、变异顺序条件及影响搜索速度的最佳个体选择概率改进,以得到不同末端需求下的最优分配。实验表明NM-SSA-SVM组合预测方法能准确追踪空调负荷变化,相较于BP、SSA-BP、SVM和SSA-SVM模型,其预测精度分别提高14.75%、11.59%、7.26%和4.61%,预测期间系统节能率高达9.07%;NAGA负荷优化方法在夏季、过渡季单日分别节能9.65%、15.07%,且能以最少时间找到最小系统和平均系统能耗。
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