基于神经网络预测节能中央空调控制策略
郭晓岩
东北大学,信息科学与工程学院,沈阳,110006;中国建筑东北设计研究院有限公司,总工办,沈阳,110003
摘要：由于传统中央空调具有大滞后、大惯性、非线性特性,造成常规控制方法下系统供给的能量与负载所需能量不匹配,使得中央空调与使用环境能量供求不平衡,浪费了大量的电能.针对中央空调的控制特性,提出了一种基于神经网络技术的预测控制方法,将Elman神经网络预测器和神经网络控制器有机结合,通过预测未来能量需求,实时调节控制策略,使系统所需能量和空调输出能量达到匹配.采用Elman神经网络预测器和神经网络控制器有机结合的控制方法,使系统具有良好的动态性能和稳态性能,节能效果显著.采用神经网络预测型节能中央空调,可有效控制中央空调与使用环境能量供求的关系,为降低智能建筑能耗提供了可靠的保障.
关键词：节能中央空调预测Elman神经网络控制策略智能建筑温度预测能量匹配
分类号：TP273(自动化技术及设备)
资助基金：中建股份公司"十一五"重大科研课题(CSCEC-2008-Z-30-1)
论文发表日期：2011-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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