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一种基于监督学习的自适应空调优化控制方案

论文摘要

提出了一种实时优化控制方案,将机器学习领域的监督学习算法应用于空调优化节能控制。与基于半物理模型的优化控制相比,该方案可以采用简单的机器学习模型,并可以在线学习更新,以适应实际应用中的系统老化和传感器误差等问题。基于某摩天大楼的冷却塔系统,进行了动态模拟测试,并与基于半物理模型的优化控制进行了比较,结果表明该方案有显著优势。

论文目录

  • 0 引言
  • 1 自适应空调系统优化控制方案
  •   1.1 策略A——基于半物理模型的冷却塔优化控制
  •   1.2 策略B——基于多元线性回归模型的自适应优化控制
  •   1.3 策略C——基于神经网络模型的自适应优化控制
  • 2 验证测试平台
  •   2.1 实际建筑的集中空调系统
  •   2.2 虚拟动态测试平台
  • 3 测试结果
  •   3.1 基于实际系统运行数据的模型误差验证
  •   3.2 基于动态测试平台的控制策略整体验证
  • 4 结论

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 单奎,王家远

    关键词: 暖通空调,优化控制,机器学习,监督学习,自适应,建筑节能

    来源: 暖通空调 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑

    专业: 建筑科学与工程

    单位: 深圳大学

    基金: 国家自然科学基金资助项目(编号:71772125)

    分类号: TU83

    页码: 86-90+53

    总页数: 6

    文件大小: 1387K

    下载量: 213

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/bae4ee20a57dc3c16d2ef024.html