刘作军[1]2000年在《提高智能建筑空调系统能量效率的控制与研究》文中研究指明智能建筑是一种具有“智能”的建筑物，充分利用这一“智能”资源，对建筑中能耗最大的空调系统通过控制，使其以最佳的能量效率运行，具有重要的意义。 本文以空调系统的温度为主要控制和研究对象。针对智能建筑空调系统的大惯性和控制的滞后，将智能控制与前馈控制相结合，通过适时的提前控制动作，从而避免被控温度的超调和较大波动，获得最佳的能量效率。在预冷（热）阶段，采取的是神经网络算法基础上建立的预测预冷时间的控制方法；在调节过程中，对变风量空调采取了前馈—反馈控制调节其风量，而对定风量空调，则借鉴连续系统前馈—反馈控制的特点，对其进行间歇起停控制；在提前停机的控制中，采用模糊控制进行提前停机时间的预测。 通过分析和比较，本文所设计的方法比目前常用的其它控制方法具有明显的优越性，在达到良好控制效果的同时获得了满意的节能效果，实验数据和仿真结果也证明了这一点。
张院[2]2008年在《变风量空调系统能耗计量与优化控制》文中研究指明建筑节能是当今社会的一个热点。空调能耗在建筑能耗中占的比例最大,通过提高空调系统自动化程度可以很好的节约能耗。因此,采用有效的空气调节方式对智能建筑的能量管理控制(energy management control,EMC)具有重要意义。目前,变风量(variable air volume,VAV)空调系统以其巨大的节能潜力逐渐成为国内外空调系统的主流。由于暖通空调系统是按最大负荷设计,而空调系统大多数时间内处于部分负荷状况下运行,能耗效率极低。如果能根据负荷在线找出空调系统的最佳工作点,并通过控制系统实现能量最佳匹配,将大幅度地降低空调系统能耗。本文通过分析变风量空调系统的控制方法、运行特性和能耗特点,并以西安建筑科技大学智能建筑环境实验室为对象,完成了能耗计量与制冷量计量的硬件搭建及实现,利用LabVIEW语言编写了完整的能耗与制冷量计量软件。最后对变风量空调系统的启动、运行、停机做了相关的预测、优化及分析,应用计量软件实现能耗计量,提出了变风量空调系统的优化控制方法和节能途径,使空调系统能耗得到降低。这不仅对当今空调冷(热)量分户计量具有指导作用,而且对提高建筑能效、节约能源具有重要的意义。
任素梅[3]2004年在《智能建筑中冷源系统群控实用程序研究》文中研究指明摘要 针对我国目前智能建筑中冷源系统运行效率偏低，控制实际应用水平与理论研究水平有相当大差距的现状，本课题指出了冷源系统控制对智能建筑节能的重要性，以及从实际工程应用出发，提高我国冷源系统控制水平的迫切性。 本课题以美国 ALC 公司楼宇自控系统产品---WebCTRL 为研究平台。利用ALC 公司的软件、硬件组建了实验台，深入分析了楼宇自控系统从设计、组成到安装的全过程；探讨了楼宇自控系统的发展状况，以及其对 HVAC 控制产生的变革。 本课题以冷源系统管理矩阵控制实用程序为研究内容，以 ASHRAE 典型做法为控制模式，分析了常规变流量冷源系统的控制要求、HVAC 常用节能控制方法、以及多台冷水机组并联运行时的控制策略；根据按需供冷的控制新理念，以及矩阵管理的控制新思路，把矩阵理念引入冷源系统群控管理，研究设计了实用可行的管理矩阵控制程序，包括：程序运行条件、机组的阶梯递进、机组轮换、冷水供水温度重设、单机及辅助设备运行等部分；并指出管理矩阵控制程序使用时注意事项。 将管理矩阵控制程序应用于工程项目，完成了楼宇自控系统从方案设计、施工图设计、程序设计及调试的全过程，实现了从理论到实践的跨越； 针对当前工程实际，提出了按需供冷的新做法；并把 ALC 标准程序库中的管理矩阵控制程序，根据项目情况做了改进：运行条件中加运行时间表，根据负荷百分数＋供回水温差来控制机组的阶梯递进，利用 ALC 的软件平台，设计开发了符合工程实际的自定义程序模块——机组起停控制、机组台数控制以及冬夏季阀、泵、机组起停顺序程序等。 在项目中使用管理矩阵控制程序，冷源系统优化运行，运行的过程中也暴露了工程中的一些问题。 通过本课题的研究，提供了一整套冷源系统的管理矩阵控制程序，对实际工程具有参考价值，对提高冷源系统效率，降低能耗方面具有现实意义。
李明海, 鲁娟, 任庆昌, 李安桂[4]2005年在《智能建筑暖通空调系统优化方法研究》文中研究表明目的:研究实现智能建筑暖通空调系统节能的有效途径和优化方法。方法:分析比较建筑物内部主要耗能单元的节能措施。结果实现了对BA控制系统(主要是暖通空调系统)的传感器、执行器、控制器、网络等若干环节分级优化,从系统的各种可能结构和参数中找到最佳匹配,使整体效能最佳,从而提高系统的效率。结论:确立智能建筑暖通空调系统能量管理与控制系统优化的基本出发点、优化原则及技术措施对于智能建筑节能实现具有重要的现实意义,BAS系统是实现智能建筑节能的有效途径之一。
庞素芳[5]2007年在《基于柔性迭代学习控制的空调系统节能策略研究》文中研究说明本文将基于柔性迭代学习控制F-ILC的方法应用于空调系统的调节。根据空调系统的重复性和周期性工作特点,利用其运行的历史数据,采取先进的前馈控制方法F-ILC。迭代学习控制ILC利用以往的偏差信号经过数学计算构成控制输入信号,充分利用了以往的控制经验,而且学习控制系统只需输入、输出信号即可重复运行,不依赖于动态系统的精确数学模型,但由于空调系统每日的负荷都会因气象条件和人流随机性等因素而具有一定的不确定性,因此开发出具有柔性特点的迭代学习控制ILC控制器,并在此基础上引入反馈PID控制,提高了控制系统的精度。空调系统是楼宇中耗能最大的系统。对变风量空调系统进行具有学习能力的F-ILC控制,可以在很大程度上提高能量效率,具有重大意义。迭代学习控制可以使重复运动的被控对象实现给定期望轨迹的完全跟踪,因此也适用于空调系统。以空调系统的温度为研究对象,运用柔性迭代学习控制对变风量空调的运行过程进行控制,充分体现了迭代学习控制原理在空调控制上的优越性。结果表明,与传统控制方法相比,用柔性迭代学习控制对空调系统进行控制能有效提高精度和缩短稳定时间,更加智能化,从而可以较大的提高能量效率,达到节能的目的。通过MATLAB进行数字仿真,得到了空调系统的期望温度曲线和F-ILC控制后的仿真曲线,及能量损耗曲线,说明了在这个系统中如何运用柔性ILC来控制,用仿真结果说明了柔性迭代学习控制和PID反馈控制的过程,减少了空调系统的能量损耗,以达到在实际中的节能效果。
王传亮[6]2012年在《浅析智能建筑中暖通空调系统的优化》文中指出确立智能建筑暖通空调系统能量管理与控制系统优化的基本出发点、优化原则及技术措施对于智能建筑节能实现具有重要的现实意义,BAS系统是实现智能建筑节能的有效途径之一。
侯军[7]2007年在《智能建筑暖通空调系统优化方法探析》文中进行了进一步梳理随着城市建设的不断发展,相继出现了智能建筑,分析比较建筑物内部主要耗能单元的节能措施,实现智能建筑暖通空调系统节能的有效途径和优化方法,当前十分必要。实现对BA控制系统(主要是暖通空调系统)的传感器、执行器、控制器、网络等若干环节分级优化,从系统的各种可能结构和参数中找到最佳匹配,使整体效能最佳,从而提高系统的效率。确立智能建筑暖通空调系统能量管理与控制系统优化的基本出发点、优化原则及技术措施对于智能建筑节能实现具有重要的现实意义,BAS系统是实现智能建筑节能的有效途径之一。
来飞[8]2008年在《智能建筑的空调系统研究》文中认为随着计算机的广泛应用,建筑与计算机的结合成为了新的发展趋势。而智能建筑的空调系统也成为大家关注的焦点之一。本文详细讲述了智能建筑的概念与特点,从特点出发对智能建筑空调系统的预冷控制和运行过程的控制进行了详细阐述。
李述岩[9]2014年在《智能建筑暖通空调系统的优化措施探讨》文中研究指明本文主要对智能建筑和暖通空调系统进行概述,对智能建筑暖通空调系统的优化原则和优化措施进行探讨,分析暖通空调系统的传感器、执行器、控制器、网络等优化措施,根据系统的结构和设置参数,进行最佳匹配的优化,使暖通空调系统达到最佳的整体效果,提高系统的运行效率。
林信贤[10]2009年在《浅谈智能建筑暖通空调系统优化方法》文中指出目的:研究实现智能建筑暖通空调系统节能的有效途径和优化方法。方法:分析比较建筑物内部主要耗能单元的节能措施。结果实现了对BA控制系统(主要是暖通空调系统)的传感器、执行器、控制器、网络等若干环节分级优化,从系统的各种可能结构和参数中找到最佳匹配,使整体效能最佳,从而提高系统的效率。结论:确立智能建筑暖通空调系统能量管理与控制系统优化的基本出发点、优化原则及技术措施对于智能建筑节能实现具有重要的现实意义,BAS系统是实现智能建筑节能的有效途径之一。
参考文献：
[1]. 提高智能建筑空调系统能量效率的控制与研究[D]. 刘作军. 河北工业大学. 2000
[2]. 变风量空调系统能耗计量与优化控制[D]. 张院. 西安建筑科技大学. 2008
[3]. 智能建筑中冷源系统群控实用程序研究[D]. 任素梅. 北京工业大学. 2004
[4]. 智能建筑暖通空调系统优化方法研究[J]. 李明海, 鲁娟, 任庆昌, 李安桂. 中国科技信息. 2005
[5]. 基于柔性迭代学习控制的空调系统节能策略研究[D]. 庞素芳. 河北工业大学. 2007
[6]. 浅析智能建筑中暖通空调系统的优化[J]. 王传亮. 科技与企业. 2012
[7]. 智能建筑暖通空调系统优化方法探析[J]. 侯军. 科技资讯. 2007
[8]. 智能建筑的空调系统研究[J]. 来飞. 科技创新导报. 2008
[9]. 智能建筑暖通空调系统的优化措施探讨[J]. 李述岩. 中华民居(下旬刊). 2014
[10]. 浅谈智能建筑暖通空调系统优化方法[J]. 林信贤. 中国新技术新产品. 2009