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基于负荷预测的既有建筑制冷机组运行节能研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-20 12:07:51
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基于负荷预测的既有建筑制冷机组运行节能研究【摘要】:随着国民经济的快速发展和能源供应的日益紧缺,我国的降耗节能工作已刻不容缓,这是关系到我国经济、社会和谐、稳定、可持续发展的重要保

【摘要】: 随着国民经济的快速发展和能源供应的日益紧缺,我国的降耗节能工作已刻不容缓,这是关系到我国经济、社会和谐、稳定、可持续发展的重要保障。建筑作为耗能大户,其能源消耗占到社会总能耗的30%以上,而各类建筑中耗能最大的公共建筑能耗,如何挖掘其节能潜力,将对于整体的节能目标起着关键作用。对于新建建筑,现在普遍采取了较好的节能措施和良好的自动控制系统,其节能效果已有很大成效;而对于既有公共建筑,由于进行设备改造需要花费较大的投资,目前主要的研究目标应该是寻找既经济又实用的节能改造措施和策略。 本文以既有公共建筑集中空调系统为主要研究对象,首先选取了哈尔滨市具有代表性的公共建筑作为调查研究对象,对其建筑的基本状况及运营情况进行调查,并以此为基础分析了空调系统运行过程中存在的一些常见问题。然后以上海市某公共建筑作为模拟对象,模拟计算其全年空调季节逐时冷负荷,以此为神经网络训练样本,利用Matlab神经网络工具箱对空调系统负荷的预测进行了研究,得出结论基于神经网络BP算法的空调负荷预测具有较好的准确性,同时提出了负荷系数的概念;然后总结和分析了常用制冷机组的部分负荷特性,并给出了常用的螺杆机和离心机部分负荷下的“功率百分比-负荷率变化曲线”和COP-R曲线方程,为机组的调节运行提供了基础资料;最后通过分析空调系统全年部分负荷下制冷机组最优负荷分配方案,给出了“系统机组能耗-负荷系数曲线”,并通过此曲线结合预测得到的负荷系数给出了机组运行方案。 本论文以调研为依据,通过对数据的统计分析,结合计算机模拟技术,对既有建筑集中空调系统的运行节能策略进行了科学、客观的量化分析。本课题对于我国既有公共建筑集中空调系统的节能运行,以及今后有关既有建筑节能工作的深入研究,具有一定的指导意义。 本课题是“十一五”国家科技支撑计划重大项目“既有建筑综合改造关键技术研究与示范”课题五“既有建筑设备改造关键技术研究”(2006BAJ03A05)的部分内容。 【关键词】:既有建筑 神经网络 负荷预测 负荷分配策略
【学位授予单位】:哈尔滨工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TU831.3
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-10
  • 第1章 绪论10-17
  • 1.1. 课题来源及背景10-11
  • 1.1.1. 课题来源10
  • 1.1.2. 课题背景10-11
  • 1.2. 课题研究的目的和意义11-14
  • 1.2.1. 我国既有建筑空调系统运行中常见的问题11-13
  • 1.2.2. 研究的目的和意义13-14
  • 1.3. 国内外负荷预测方法研究现状及冷水机组常见运行策略14-17
  • 1.3.1. 国内外负荷预测方法研究现状14-15
  • 1.3.2. 部分负荷下冷水机组运行策略研究现状15-16
  • 1.3.3. 本课题的主要研究内容16-17
  • 第2章 既有建筑集中空调系统运行能耗调查与分析17-32
  • 2.1. 部分关键设备的能效评价17-24
  • 2.1.1. 冷水机组的常用能效评价指标17-21
  • 2.1.2. 水泵的常用能效评价指标21-23
  • 2.1.3. 其他运行能耗评价指标23-24
  • 2.2. 调查建筑总体能耗分析24-25
  • 2.3. 典型建筑运行能耗初步分析25-31
  • 2.3.1. 建筑概况25-26
  • 2.3.2. 冷机及水泵运行能效评价26-31
  • 2.4. 本章小结31-32
  • 第3章 基础数据样本的建立32-48
  • 3.1. 典型气象年的数据介绍32-34
  • 3.1.1. 典型气象年概念32-34
  • 3.1.2. 中国典型气象年(CNTMY)34
  • 3.2. 上海典型气象(设计典型)年气象参数分析34-36
  • 3.3. 建筑模拟工具简介及Dest 软件介绍36-40
  • 3.3.1. 建筑模拟工具分类36-37
  • 3.3.2. DeST 软件介绍37-40
  • 3.4. 建筑模型的建立及负荷预测数据样本的建立40-44
  • 3.5. 数据样本分析44-47
  • 3.6. 本章小结47-48
  • 第4章 负荷预测的人工神经网络BP 算法程序实现及预测结果分析48-66
  • 4.1. 人工神经网络48-49
  • 4.2. BP 神经网络概述49-55
  • 4.2.1. BP 神经网络模型49-50
  • 4.2.2. 网络拓扑结构的确定50-51
  • 4.2.3. BP 网络的标准学习算法51-53
  • 4.2.4. 数据的预处理53-54
  • 4.2.5. BP 神经网络学习算法的MATLAB 实现54-55
  • 4.3. 室外气象参数的确定55-57
  • 4.3.1. 室外干球温度的预测55-56
  • 4.3.2. 相对湿度的预测56
  • 4.3.3. 太阳辐射强度的预测56-57
  • 4.4. 空调逐时冷负荷的预测模型及预测结果分析57-64
  • 4.4.1. 输入参数和输出参数的选取57-59
  • 4.4.2. 负荷预测的BP 算法Matlab 实现59
  • 4.4.3. 预测结果分析59-61
  • 4.4.4. 网络结构对负荷预测的影响分析61-63
  • 4.4.5. 负荷系数63-64
  • 4.5. 本章小结64-66
  • 第5章 部分负荷时制冷机组的负荷分配策略分析66-84
  • 5.1. 前言66
  • 5.2. 综合部分负荷性能值IPLV 的局限性66-68
  • 5.3. 制冷机组的集群运行策略68-73
  • 5.3.1. 制冷机组能耗目标函数的建立及求解69-71
  • 5.3.2. 制冷机组部分负荷性能分析71-73
  • 5.4. 制冷机组的运行方案能耗分析73-82
  • 5.4.1. 制冷机组配置模式73-76
  • 5.4.2. 制冷机组全年运行能耗分析76-79
  • 5.4.3. 模拟建筑运行方案79-82
  • 5.5. 该研究方法的局限性及水泵变流量运行节能分析82-83
  • 5.6. 本章小结83-84
  • 结论84-86
  • 参考文献86-90
  • 附录90-96
  • 致谢96


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