【摘 要】
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本文以系统能耗最低为优化目标,建立了以传感器测量值为输入、系统运行参数为输出的集中空调风-水系统优化控制模型;并提出随机增量粒子群算法(rPSO)用于求解优化控制模型,改进了传统粒子群算法在高维优化问题中的局限性.本文以上海市某公共建筑的大型集中空调为例,进行了优化控制建模和rPSO求解,仿真结果表明:相对于定送风温度的传统模式,优化控制的系统在中高负荷下可取得13.18％～13.45％的平均节能率;相较于传统粒子群算法,rPSO在高维优化求解中具有更好的性能和稳定性,对开发大型集中空调优化控制器具有参考
【机 构】
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上海交通大学制冷与低温工程研究所,上海 200240;上海真聂思楼宇科技有限公司,上海 200331
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本文以系统能耗最低为优化目标,建立了以传感器测量值为输入、系统运行参数为输出的集中空调风-水系统优化控制模型;并提出随机增量粒子群算法(rPSO)用于求解优化控制模型,改进了传统粒子群算法在高维优化问题中的局限性.本文以上海市某公共建筑的大型集中空调为例,进行了优化控制建模和rPSO求解,仿真结果表明:相对于定送风温度的传统模式,优化控制的系统在中高负荷下可取得13.18％～13.45％的平均节能率;相较于传统粒子群算法,rPSO在高维优化求解中具有更好的性能和稳定性,对开发大型集中空调优化控制器具有参考价值.
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