【摘 要】
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在复合式地源热泵系统中控制策略存在着极大的优化空间,提出一种新的更为有效的控制方法,即在并联系统中直接比较冷却塔和地埋管出口温度的方法,然而在实际运行中只能实时测
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在复合式地源热泵系统中控制策略存在着极大的优化空间,提出一种新的更为有效的控制方法,即在并联系统中直接比较冷却塔和地埋管出口温度的方法,然而在实际运行中只能实时测得一个出口水温,因此需要建立一个可靠的土壤换热器模型预测其出口水温。运用人工神经网络（ANN）实现该做法,利用FLUENT软件模拟动态复合式地源热泵系统为ANN模型提供训练、测试样本。为获得最优模型,土壤换热器的人工神经网络进行优化。结果表明,在LM算法下,隐层神经元数目为14的网络结构最为理想,预测结果绝对误差不超过0.15℃。
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