中央空调系统的节能设计

【摘要】：中央空调系统运行过程复杂,影响因素多,要实现节能需考虑的环节众多,所以要把中央空调系统的各个组件看成一个完整的系统,树立起整体的观念,全方面考虑节能问题,不能只考虑个别参数,要协调好各个参数之间的关系,才能使系统处于最优的运行状态。 本设计是依据某医院对管理、制冷需要和设备自动控制的功能需求,结合实际情况,提出了用粒子群算法对中央空调进行整体节能优化的方案。 首先,根据工程里的数据,建立起医院的中央空调系统的数学模型,包括冷水机组、冷却水泵、冷冻水泵、冷却塔风机、空调机组、风机盘管等六部分,然后以中央空调系统整体节能运行为研究方向,将所有系统部件的能耗和制冷量的比即能效比作为目标函数,建立起中央空调系统整体节能优化的数学模型。 其次,先运用单目标粒子群优化算法对中央空调系统进行整体的优化。基本粒子群优化算法、动态多种群的粒子群优化算法都是单目标算法,对模型优化后,得出制冷量Q和系统综合能效比EERs呈反比关系,并且得出各个进出口具体的温度参数。但是效果和运行时间不尽人意,于是想到运用多目标粒子群算法进行优化模型。 之后,用多目标动态多种群粒子群优化算法对此空调模型进行优化,在给定负荷率下,获取中央空调系统各运行性能参数随制冷量变化而变化的规律以及制冷量Q对系统的综合能效比EERs的影响。 最后,先在不同负荷率下,得出制冷量Q对系统综合能效比EERs的影响。然后对比各个算法对中央空调系统节能优化的效果。通过各个评价标准对其进行详细的对比分析,证明了多目标动态多种群粒子群优化算法完全可以用于此模型优化,最后得出不同制冷量下各个模型的最好功率,并且为医院空调系统的改建、新建、调试提供有参考价值的数据结论。 【关键词】：中央空调 节能 粒子群优化算法 评价标准
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TB657.2;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目录7-10
• 1 绪论10-20
• 1.1 研究背景及意义10-12
• 1.1.1 节能的重要性10
• 1.1.2 建筑节能的概述10-12
• 1.2 中央空调系统的研究概述12-17
• 1.2.1 中央空调系统的能耗现状12
• 1.2.2 中央空调优化研究概述12-13
• 1.2.3 中央空调系统优化存在的问题13-15
• 1.2.4 中央空调系统运行节能应用研究上的几种措施15-17
• 1.3 神经网络在中央空调系统上的应用17
• 1.4 本文主要研究的内容17-20
• 2 某医院中央空调系统的运行设计20-27
• 2.1 工程概况20-21
• 2.1.1 室内设计参数20
• 2.1.2 技术标准与规范20-21
• 2.2 各系统的设计21-24
• 2.2.3 空调水系统21
• 2.2.4 空调风系统21-22
• 2.2.5 通风系统22
• 2.2.6 防火及防排烟系统22
• 2.2.7 联锁及自控22-23
• 2.2.8 节能设计23-24
• 2.3 设备选型24-27
• 3 中央空调系统能耗模型的建立27-38
• 3.1 中央空调系统的分类28-29
• 3.2 中央空调的负荷计算29-31
• 3.2.1 冷负荷的计算概述29-31
• 3.2.2 热负荷的计算概述31
• 3.2.3 湿负荷的计算概述31
• 3.3 中央空调系统各部分的能耗数学模型31-37
• 3.3.1 冷水机组的数学模型32-33
• 3.3.2 冷却水循环的数学模型33-34
• 3.3.3 冷冻水循环的数学模型34-35
• 3.3.4 冷却塔的数学模型35-36
• 3.3.5 末端风机盘管的数学模型36
• 3.3.6 空调系统的数学模型36-37
• 3.4 本章小结37-38
• 4 单目标粒子群优化算法对中央空调系统的节能优化38-54
• 4.1 基本粒子群优化算法的介绍39-44
• 4.1.1 算法的流程41-42
• 4.1.2 参数的影响42-43
• 4.1.3 用基本PSO算法优化节能模型的具体操作过程43-44
• 4.2 动态多种群粒子群优化算法的介绍44-46
• 4.2.1 动态多种群PSO算法的拓扑结构特点44-46
• 4.2.2 用DMS-PSO算法优化节能模型的具体操作过程46
• 4.3 两者的优化结果分析46-53
• 4.3.1 基本PSO算法的优化结果46-50
• 4.3.2 DMS-PSO算法的优化结果50-51
• 4.3.3 优化结果比较51-53
• 4.4 本章小结53-54
• 5 多目标粒子群优化算法对中央空调系统的节能优化54-64
• 5.1 多目标问题的概述54-58
• 5.1.1 解决多目标优化问题的PSO算法的介绍55-56
• 5.1.2 多目标粒子群优化算法的相关概念56-58
• 5.2 多目标动态多种群粒子群优化算法的介绍58-60
• 5.2.1 用MO-DMS-PSO算法优化节能模型的具体操作过程59
• 5.2.2 目标函数59-60
• 5.2.3 变化参数60
• 5.3 优化结果分析60-63
• 5.5 本章小结63-64
• 6 分析比较64-71
• 6.1 负荷率对能效比的影响64-65
• 6.2 三种算法之间的优化结果比较65-67
• 6.3 运行时间比较67-68
• 6.4 帕雷托前沿分布度比较68
• 6.5 搜索范围的比较68-69
• 6.6 收敛性的比较69
• 6.7 本章小结69-71
• 7 结论与展望71-72
• 参考文献72-75
• 致谢75-76
• 个人简历76

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