本文關鍵詞：中央空調(diào)冷卻水系統(tǒng)的優(yōu)化

  更多相關文章： 中央空調(diào) 優(yōu)化 量子行為粒子群優(yōu)化算法 節(jié)能 能耗模型

【摘要】：在我國的能源產(chǎn)業(yè)結構中,建筑能耗所占的比例高達30%左右,且建筑節(jié)能率很低。其中,中央空調(diào)能耗占建筑能耗的比例達到60%左右。中央空調(diào)的設計是按照滿負荷的情況下設計的,但中央空調(diào)在實際運行中絕大多數(shù)時間是在部分負荷下工作的,這將導致空調(diào)的熱效率降低,從而造成了能源的浪費,因此對中央空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能成為重要的課題,其中,冷卻水系統(tǒng)是中央空調(diào)的重要組成部分,冷卻水系統(tǒng)的能耗與環(huán)境的溫度、室內(nèi)的負荷需求有關,因為空氣中的空氣環(huán)境溫濕度是實時變化的,并且用戶的負荷也是實時變化的,如何使冷卻系統(tǒng)的散熱能力和制冷量相匹配,是中央空調(diào)節(jié)能的最關鍵的問題之一。本文分析了中央空調(diào)系統(tǒng)的工作原理,對于冷卻塔與冷水機組之間的熱交換存在一個最佳的匹配工作點,使得冷卻水系統(tǒng)的能耗最低。為了尋找到冷卻水系統(tǒng)能耗最低的工作點,建立和分析了冷卻水系統(tǒng)的數(shù)學模型,能耗模型包括冷水機組、冷卻水泵、冷卻塔,對于冷卻水系統(tǒng)的復雜熱交換問題,提出了一種基于改進量子行為粒子群優(yōu)化法,在算法中按照某一規(guī)則加入了干擾因子、在迭代的過程中,a參數(shù)自適應調(diào)整及將粒子的自身的最好的位置,即Pbest能夠依一定的概率向其他粒子的Pbest進行學習三種策略,通過這種改進使其值能夠有效的跳出局部極值附近的區(qū)域,并且利用標準的Benchmark函數(shù)進行測試,結果表明改進的量子行為粒子群優(yōu)化算法具有更好的收斂性。對上述改進的量子行為粒子群優(yōu)化算法應用在冷卻水系統(tǒng)的優(yōu)化過程中,對于典型況,進行了冷卻水系統(tǒng)的仿真研究,在模擬全天的環(huán)境溫度變化與冷負荷變化的條件下,采用改進的量子行為粒子群優(yōu)化算法都得到了最優(yōu)工作點,實現(xiàn)散熱與制冷的最佳匹配,達到系統(tǒng)節(jié)能目的。
【關鍵詞】：中央空調(diào) 優(yōu)化 量子行為粒子群優(yōu)化算法 節(jié)能 能耗模型
【學位授予單位】：沈陽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TB657.2
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-17
• 1.1 課題研究的背景和意義9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-15
• 1.2.1 中央空調(diào)系統(tǒng)控制技術發(fā)展現(xiàn)狀9-13
• 1.2.2 優(yōu)化方法的研究13-15
• 1.3 本文研究的主要內(nèi)容15-17
• 第2章 中央空調(diào)的系統(tǒng)的構成與運行工藝過程17-24
• 2.1 中央空調(diào)系統(tǒng)的構成17-18
• 2.2 空調(diào)冷卻水系統(tǒng)的運行工藝過程18-23
• 2.2.1 冷卻塔的散熱過程18-21
• 2.2.2 冷卻水系統(tǒng)的傳熱過程21-23
• 2.3 本章小結23-24
• 第3章 智能算法的基礎知識24-29
• 3.1 智能算法的介紹24-25
• 3.2 量子行為粒子群優(yōu)化算法的原理25-27
• 3.4 量子行為粒子群優(yōu)化算法的基本流程27-28
• 3.5 本章小結28-29
• 第4章 冷卻水系統(tǒng)的模型建立與QPSO算法的改進29-43
• 4.1 中央空調(diào)冷卻水系統(tǒng)的模型29-32
• 4.1.1 冷水機組的數(shù)學模型29-30
• 4.1.2 冷卻水泵的數(shù)學模型30
• 4.1.3 冷卻塔風扇的數(shù)學模型30-31
• 4.1.4 各設備能耗模型的參數(shù)辨識31-32
• 4.2 冷卻水系統(tǒng)的優(yōu)化目標32-34
• 4.2.1 冷卻水系統(tǒng)的目標函數(shù)32
• 4.2.2 冷卻水系統(tǒng)中設備的物理約束32-33
• 4.2.3 冷卻水系統(tǒng)中設備之間的相互約束33-34
• 4.3 量子行為粒子群優(yōu)化算法34-42
• 4.3.1 分析參數(shù)沆對量子行為粒子群優(yōu)化算法收斂的影響34-39
• 4.3.2 量子行為粒子群優(yōu)化算法的改進39-42
• 4.4 本章小結42-43
• 第5章 實驗與分析43-57
• 5.1 冷卻水系統(tǒng)優(yōu)化結果比較44-54
• 5.1.1 環(huán)境濕球溫度發(fā)生改變44-51
• 5.1.2 不同的冷凍水供水溫度51-53
• 5.1.3 不同的冷負荷53-54
• 5.2 全天的冷卻水系統(tǒng)的能耗比較54-55
• 5.3 本章小結55-57
• 第6章 結論57-58
• 參考文獻58-61
• 在學研究成果61-62
• 致謝62

【相似文獻】

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本文編號：902246