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申请/专利权人：东南大学
申请日：2024-04-23
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118259595A
主分类号：G05B13/04
分类号：G05B13/04
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于模糊控制以及模型预测控制的变风量空调系统的优化控制方法，涉及暖通空调系统优化控制技术领域，解决了变风量空调系统的控制策略能耗较高且不能精准控制送风温度以及室内温度的技术问题，其技术方案要点是将遗传算法与模糊控制和模型预测控制进行结合，实现将前馈控制与反馈控制结合，既可以在不同负荷以及室内外环境参数下智能调控设备参数，降低能耗，又可以精准室内温度，满足舒适度要求，具有较强的节能性、稳定性与鲁棒性。
主权项：1.一种基于模糊控制以及模型预测控制的变风量空调系统的优化控制方法，该变风量空调系统包括冷源系统、组合式空气处理机组、送风末端、测量系统和控制系统，所述冷源系统包括冷水机组、冷却塔、冷却水泵和冷冻水泵，所述组合式空气处理机组包括表冷段、加湿段和送风机，所述送风末端包括多个变风量末端，所述测量系统包括温度计、流量计、风量计和压力计，所述控制系统包括上位机和PLC控制柜，所述上位机与所述PLC控制柜连接，所述PLC控制柜与所述冷源系统、所述组合式空气处理机组和送风末端均连接，所述冷源系统与所述表冷段连接，其特征在于，该变风量空调系统的优化控制方法包括：根据冷源系统和组合式空气处理机组的设备机理模型构建目标函数以及约束条件；将变风量空调系统的历史运行数据对神经网络进行训练，利用训练完成的神经网络对将来负荷进行预测，得到负荷预测结果；将目标函数以及约束条件、负荷预测结果输入至遗传算法，得到最优控制输出值，所述最优控制输出值包括冷冻水泵频率、冷却水泵频率、组合式空气处理机组频率、冷却塔风机频率和冷冻水出水温度；针对变风量末端设计模型预测控制器，所述模型预测控制器用于对变风量末端风阀开度进行调节；针对组合式空气处理机组设计模糊控制器，将遗传算法输出的组合式空气处理机组频率以及模型预测控制器监测的变风量末端风阀最大阀位作为模糊控制器的输入参数，对模糊规则进行设定，模糊控制器根据模糊规则输出静压设定值；结合静压设定值和组合式空气处理机组频率对组合式空气处理机组风机转速进行优化控制，实现对变风量空调系统的优化控制。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学 一种基于模糊控制以及模型预测控制的变风量空调系统的优化控制方法
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