隨著我國辦公建筑服務水平的逐漸提高,辦公建筑室內(nèi)環(huán)境參數(shù)標準也不斷提高,為滿足室內(nèi)環(huán)境參數(shù)的高標準,建筑運行消耗了巨大的能耗。然而,由于建筑環(huán)境的舒適性是人對環(huán)境的主觀感受,舒適的建筑環(huán)境并非越來越高或越來越嚴苛的標準。因此,辦公建筑室內(nèi)環(huán)境營造的重點,應從如何營造更高標準的室內(nèi)環(huán)境轉(zhuǎn)化為如何在保證舒適水平的前提下,盡可能降低運行能耗,實現(xiàn)可持續(xù)辦公建筑環(huán)境。論文以辦公建筑環(huán)境為研究對象,在研究了建筑使用者對室內(nèi)環(huán)境各因素需求以及空調(diào)系統(tǒng)運行能耗的基礎上,針對建筑室內(nèi)熱環(huán)境、室內(nèi)空氣品質(zhì)與建筑空調(diào)系統(tǒng)運行能耗,實現(xiàn)了三者的動態(tài)優(yōu)化以及建筑室內(nèi)熱環(huán)境與空氣品質(zhì)關(guān)鍵指標KPI(Key Performance Indicators)的智能控制,從而達到舒適與節(jié)能的目標。論文的主要研究工作如下:(1)建筑環(huán)境因素權(quán)重與舒適模型研究。提出了基于層次分析AHP(Analytic Hierarchy Process)的群組決策方法,根據(jù)建筑使用者的主觀調(diào)查數(shù)據(jù),定量確定影響建筑環(huán)境舒適的四個因素,即熱環(huán)境、空氣品質(zhì)、光環(huán)境和聲環(huán)境的權(quán)重。定性分析不同室外氣象條件、不同房間功能以及不同建筑使用者行為的...

【文章頁數(shù)】：117 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 建筑環(huán)境舒適性研究
        1.2.2 建筑運行能耗研究
        1.2.3 建筑環(huán)境的調(diào)控研究
    1.3 當前研究存在的問題
    1.4 研究思路與主要內(nèi)容
2 建筑環(huán)境因素的權(quán)重與舒適模型研究
    2.1 建筑環(huán)境
        2.1.1 建筑環(huán)境主要因素
        2.1.2 建筑環(huán)境參數(shù)監(jiān)測
    2.2 基于建筑環(huán)境因素權(quán)重的舒適模型
        2.2.1 基于AHP的群組決策方法
        2.2.2 調(diào)研與結(jié)果分析
        2.2.3 熱環(huán)境舒適模型
        2.2.4 空氣品質(zhì)舒適模型
    2.3 本章小結(jié)
3 建筑空調(diào)系統(tǒng)運行能耗與能耗模型研究
    3.1 運行能耗計算與分析
        3.1.1 典型辦公建筑模型的建立與參數(shù)設置
        3.1.2 運行能耗計算
        3.1.3 氣象參數(shù)對逐時能耗的影響分析
        3.1.4 建筑環(huán)境參數(shù)對空調(diào)系統(tǒng)能耗的影響分析
    3.2 建筑空調(diào)系統(tǒng)運行能耗模型
        3.2.1 預測模型的評價指標
        3.2.2 ELM回歸預測方法
        3.2.3 基于ELM的建筑空調(diào)系統(tǒng)能耗模型
    3.3 本章小結(jié)
4 建筑環(huán)境KPI的優(yōu)化與決策
    4.1 多目標優(yōu)化
        4.1.1 多目標優(yōu)化問題
        4.1.2 Pareto解集
    4.2 建筑環(huán)境參數(shù)的優(yōu)化與決策
        4.2.1 多目標優(yōu)化方法
        4.2.2 唯一解決策方法
        4.2.3 方法應用
        4.2.4 實例驗證
    4.3 本章小結(jié)
5 建筑環(huán)境參數(shù)的控制方法研究
    5.1 建筑環(huán)境控制系統(tǒng)
        5.1.1 任務分析
        5.1.2 控制方案
    5.2 基于偏差積分模糊控制策略的CO2濃度控制
        5.2.1 被控對象數(shù)學模型
        5.2.2 基于偏差積分的模糊控制策略
        5.2.3 基于偏差積分的模糊控制算法實現(xiàn)
    5.3 基于在線非參數(shù)預估模糊控制策略的溫度控制
        5.3.1 被控對象數(shù)學模型
        5.3.2 非參數(shù)預估算法
        5.3.3 非參數(shù)預估模糊控制系統(tǒng)設計與實現(xiàn)
    5.4 本章小結(jié)
6 結(jié)論與展望
    6.1 研究成果及結(jié)論
    6.2 創(chuàng)新點
    6.3 研究展望
致謝
參考文獻
博士研究生期間主要研究成果



本文編號：3791326