基于神经网络预测节能中央空调控制策略

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

所属期刊栏目：33

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

在线出版日期：2011-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：198-201,240