基于冷负荷需求预测的空调系统智能节能控制

冷负荷需求预测是空调系统智能节能控制的核心,通过对建筑物的冷负荷进行实时监测和预测,为空调系统的运行提供依据。为了合理配置与使用空调系统的能源,实现节能,有必要预测冷负荷需求,研究空调系统智能节能控制方法。本文首先收集历史冷负荷数据,建立冷负荷需求预测模型,对空调系统的冷负荷需求进行合理预测,其次设定空调系统节能运行参数,包括温度、湿度、新风量、运行模式和风速等,最后建立空调系统智能节能控制策略优化目标函数,设计空调系统智能节能控制策略,并执行控制动作,以提供节能且舒适的环境。试验表明,提出的方法应用后,节能优势显著,节能率超过26%,能耗明显降低。

基于边云协同的配电网智能网关设计

为提升配电网的运行效率与稳定性,实现高效的数据处理与实时的系统监控,本研究设计了一种基于边缘计算与云计算协同的配电网智能网关。采用边缘计算处理实时数据,降低响应时间并减轻云端负载,云计算则用于执行复杂的数据分析与存储,从而实现数据处理的高效性与实时性。结果表明,该设计能提高配电网的智能化水平,确保系统高效稳定运行,验证了边缘与云计算协同在配电网智能化中的应用价值与实际效能。

基于物联网的工业数据采集器设计

随着工业自动化和智能制造的发展,对高效、准确的数据采集系统需求日益增长。物联网技术融入为工业数据采集提供了新解决方案。为解决工业环境中数据采集效率、准确性问题,本研究设计一种基于物联网的工业数据采集器。采用先进的物联网技术,结合多传感器集成、无线通信技术,设计了工业数据采集器。工业数据采集器包含了多种传感器模块、数据处理单元、通信接口的系统架构,并通过实验验证了工业数据采集器性能。结果表明,工业数据采集器能提高数据采集效率与准确性,具备良好的实时性与可靠性,可充分满足工业应用的需求。