暖通空调制冷系统建模及控制策略研究

本文研究了暖通空调制冷系统建模和控制策略,降低制冷系统运行成本。首先,选择暖通空调制冷系统建模参数,采集室内、外环境状态数据并进行归一化处理。其次,构建基于BP神经网络与遗传算法的神经网络预测模型,通过反复训练获得空调第二天所需冷负荷值,基于预测结果设计,以系统运行费用最少为目标函数的优化模型,获得暖通空调制冷系统的最优控制策略。试验表明,该方法能够根据预测结果提出适合的控制策略,降低实际运行费用。