变风量空调系统最佳预冷时间与停机时间预测

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1、分类号:TU831.310710-2015229027专业硕士学位论文变风量空调系统最佳预冷时间与停机时间预测王博闻导师姓名职称孟庆龙副教授殷元生教授级高工专业学位类别工程硕士申请学位类别硕士及领域名称建筑与土木工程论文提交日期2018年5月9日论文答辩日期2018年6月7日学位授予单位长安大学Theoptimalpre-coolingtimeandshutdowntimeforecastforairconditioningsystemAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：WangBo

2、wenSupervisor：AssociateProf.MengQinglongChang’anUniversity,Xi’an,China摘要为实现社会主义生态建设的宏伟目标，“十九大”制定了加快生态建设、解决能源不合理消耗难题、大力维护绿色环境和促进节能减排等几大目标。作为社会总能源消耗大户，建筑能源使用量约占社会总量的60%，而其中一半以上消耗在空调上，可见空调节能潜力巨大。首先研究传统控制下的空调系统发现，在刚开机时无法保证人员进入室内时的人体舒适性，进而研究常规预冷模式的空调系统发现，虽一定程度上保证了人员进入室内时的人体舒适性

3、，但房间预冷温度受室内结构以及室外环境影响极大，甚至浪费了大量能源。考虑到传统空调和常规预冷空调存在的弊端，兼顾空调系统刚开机时人员进入室内的舒适性问题和充分利用建筑和空调系统热惯性，提出空调停开机的优化控制方法。以变风量系统为对象，过渡季节空调系统开机前，室外温度远低于室内温度，且系统关机后，室内温度仍能够维持一段时间。因此，提出了改进的全新风预冷空调开机控制以及保证室内舒适性的关机控制法。分析空调系统各部件的数学模型，建立TRNSYS仿真模型并验证其可靠性。基于该模型对西安夏季期间25个预冷天进行模拟，获得最佳预冷和关机时间，确定影响

4、最佳停开机时间的诸多因素。对比后发现，Elman型神经网络用于空调系统最佳停开机时间的预测最合适。将TRNSYS模拟数据作为网络输入参数，利用经验公式确定所构建网络隐藏层神经元数量范围的基础上，采用比较不同网络误差大小和收敛速度，进一步确定空调停开机时间的神经网络隐藏层神经元的精确个数。将建立的网络和模拟得到的数据进行最佳预冷与关机时间的预测。应用相关系数法与均方根误差法对网络的质量进行评估，并将所提最佳停开机控制策略进行能耗分析，并与传统控制法进行能耗对比。研究结果表明，所建立的Elman型神经网络对空调预冷和关机预测结果的相关系数分别

5、为﹣0.69和﹣0.66，呈强相关。均方根误差分别0.12和0.012，预测偏差小。经能耗计算得出，使用该优化控制法相比传统控制可节省约30%的能耗。关键词：变风量空调系统，最佳停开机，全新风预冷，TRNSYS，神经网络iiiAbstractTorealizethegrandgoalofsocialistecologicalconstruction.Thestatehasformulatedgoalstospeedupecologicalconstruction,solveenergyconsumptionproblems,vigorou

6、slysafeguardthegreenenvironmentandpromoteenergyconservationandemissionreductioninthe19thNationalCongressoftheCommunistPartyofChina.Asamajorenergyconsumerinthesociety,constructionenergyuseaccountsforabout60%ofthetotal,andmorethanhalfofthatisspentonairconditioning.Itcanbese

7、enthattheenergy-savingpotentialofairconditioningishuge.Firstofall,wefoundthatthehumancomfortwasnotguaranteedwhenthestaffenteredtheroomontheresearchoftheairconditioningsystemunderthetraditionalcontrolsystem.Thenwefoundthattheordinarypre-coolingairconditioningsystemguarante

8、esthecomfortofpeopletoacertainextent,butpre-coolingroomtemperatureaffectedbyindoorstructureaswel