【摘 要】
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地铁具有安全、快捷、单位载能大的特点。但在运营中,会消耗大量能源。其中,地铁通风空调系统所消耗的电能在总能耗中占较大比例,影响地铁的可持续发展。目前对地铁通风空调系统的节能研究多集中在对地铁能耗进行分析,利用新型设备进行节能,以及对站点或线路通风空调系统进行控制。论文具体研究内容如下:1.结合某地铁车站所属地区的气象观测数据,根据地铁设计数据以及运营期间综合监控系统中各传感器监测数据,对车站在运营
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地铁具有安全、快捷、单位载能大的特点。但在运营中,会消耗大量能源。其中,地铁通风空调系统所消耗的电能在总能耗中占较大比例,影响地铁的可持续发展。目前对地铁通风空调系统的节能研究多集中在对地铁能耗进行分析,利用新型设备进行节能,以及对站点或线路通风空调系统进行控制。论文具体研究内容如下:1.结合某地铁车站所属地区的气象观测数据,根据地铁设计数据以及运营期间综合监控系统中各传感器监测数据,对车站在运营中需要提供的冷负荷、CO2浓度等数据进行分析计算。2.针对智能控制中,需要根据控制对象设计数学模型,并且需要重新进行针对性训练的问题,结合认知科学、心理学、脑科学等知识与研究成果,针对认知过程中的感知、记忆及运动控制三个过程,构建以将历史数据的影响叠加到当前数据中为目的,并初步形成认知的同层细胞感受野的自适应神经网络模型;为降低情景记忆形成及回忆的成本,利用构建的自由竞争SOM神经网络,结合人脑情景记忆形成机制,构建基于自由竞争SOM神经网络的分层情景记忆模型;为减少智能体进行行为模仿时执行错误动作的可能性,参考人脑镜像神经机制并结合隐马尔可夫模型,构建基于脑镜像机制的模仿控制模型。3.对地铁通风空调系统利用认知计算框架完成对自身的控制进行研究。针对地铁通风空调系统的特点,利用通用认知计算框架作为基础,将基于自适应共振理论的温度感知模型、基于自由竞争SOM神经网络的分层情景记忆模型,以及基于脑镜像机制的模仿控制模型作为认知框架认知能力形成的核心环节,对认知计算框架进行重构,使其能够满足运营状态下控制需求和低能耗需求。4.针对地铁通风空调系统大数据特点,针对性的搭建了Hadoop、Spark、Hive及HBase等大数据框架的服务器集群,为地铁通风空调系统控制方法提供计算能力。对地铁通风空调系统的认知计算控制模型进行了计算与实现,并与在相同工况下采用工频运行时的电能消耗进行对比,得出地铁通风空调系统的认知脑计算控制模型能够有效的降低电能消耗。
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