多Agent技术在中央空调节能控制中的应用研究

【摘要】： 中央空调系统的自动控制是楼宇自动化系统(BAS)最主要的组成部分。中央空调系统的控制质量不仅决定了空调场所的舒适程度,而且直接关系到建筑物的能耗水平。中央空调的能耗占整个建筑能耗的60%以上,因此中央空调是楼宇自动化系统节能的重点。同时,由于中央空调系统十分庞大,反应速度较慢、滞后现象较为严重,给机组运行的稳定性增加了很多困难。而现阶段中央空调自控系统几乎仍采用传统的控制技术,对于工况及环境变化的适应性差,控制惯性较大,节能效果不理想。另一方面,空调系统的运行能耗是其所有设备运行能耗的总和,只有从系统全局的角度考虑设备的协调工作,才有可能达到中央空调系统总体节能。因此将人工智能技术应用于中央空调自控系统,对于提高中央空调系统运行的稳定性、可靠性、整体节能以及推动智能控制技术的应用发展等方面都具有重要的理论价值和实际工程应用价值。 多Agent系统(Mutli-Agent System)通过Agent来模拟人的理性行为,描述Agent之间的理性交互,更能体现人类的协作特点,具有较强的灵活性和适应性,非常适合于中央空调系统。本论文结合中央空调系统节能的应用需求,将MAS技术引入到中央空调自控系统中,建立一个基于MAS的用于中央空调系统整体节能的分布智能化控制系统模型:MAS-ICSCAC(MAS based Model for Intelligent Control System of Central Air Conditioning)。MAS-ICSCAC通过Agent的自治、多Agent之间的协调与协作来实现子系统的自治及它们之间的协调与协作。MAS-ICSCAC遵循FIPA规范,采用点对点的通信方式,运用集中与分布相结合的协调机制,采用“请求-服务”的任务分配模式实现Agent之间的协作。MAS-ICSCAC以JADE作为开发平台,采用面向Agent的编程方法实现该模型的原型系统,具有实现简单,扩展灵活的特点,且具有良好的互操作性。 通过对原型系统测试,验证了本课题所研究的MAS技术的优越性和技术应用路线及方法、工具的正确性。并使用能耗仿真软件EnergyPlus对课题思路的科学性和有效性进行了验证,结合EnergyPlus的图形用户接口和第三方工具对仿真结果进行了分析。仿真结果表明:基于MAS的中央空调分布智能化控制系统拥有一种全新的控制结构,它能够适应中央空调系统的动态特性,较好地克服了传统中央空调自控系统的缺陷,实现了中央空调系统的整体节能,相对传统的中央空调自控系统具有更高的节能效果。 【关键词】：MAS 中央空调 智能控制 节能 仿真
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TP18;TM925.12
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-10
• 1 绪论10-22
• 1.1 论文研究的背景和意义10
• 1.2 论文相关领域发展研究现状10-13
• 1.2.1 中央空调系统节能的现状10-12
• 1.2.2 人工智能技术的发展12-13
• 1.3 课题的来源13-14
• 1.4 MAS 的应用情况14-19
• 1.4.1 MAS 在智能建筑中的应用14-17
• 1.4.2 MAS 在其他领域的应用17-19
• 1.5 本人的主要工作19-22
• 2 课题相关理论知识介绍22-46
• 2.1 中央空调自控系统22-25
• 2.1.1 中央空调自控系统的控制方式22
• 2.1.2 中央空调自控系统的基本组成22-24
• 2.1.3 中央空调自控系统主要控制方式及其存在的问题24-25
• 2.2 AGENT 和多AGENT 系统基本理论25-35
• 2.2.1 分布式人工智能25-27
• 2.2.2 Agent 的基本概念27-32
• 2.2.3 多Agent 系统(MAS,Multi-Agent System)理论32-34
• 2.2.4 MAS 中的通信与交互技术34-35
• 2.3 FIPA 规范35-44
• 2.3.1 FIPA 组织及FIPA 标准35-36
• 2.3.2 FIPA 标准体系结构36-40
• 2.3.3 FIPA 标准的规范集合40
• 2.3.4 FIPA 标准的多Agent 通信机制40-44
• 2.4 多AGENT 系统理论应用于中央空调自控系统的构想44-46
• 2.4.1 MAS 求解方法的适用问题44-45
• 2.4.2 中央空调系统的特点45-46
• 3 基于 MAS 技术的中央空调节能控制系统模型的建立46-56
• 3.1 基于MAS 的中央空调系统整体节能控制模型MAS-ICSCAC..46-48
• 3.2 各个AGENT 的内部逻辑结构及功能48-52
• 3.2.1 中央管理Agent 的内部逻辑结构及功能48-50
• 3.2.2 区域控制Agent 的内部逻辑结构及功能50-51
• 3.2.3 现场控制Agent 的内部逻辑结构及功能51-52
• 3.3 MAS-ICSCAC 的内部运行机制52-53
• 3.3.1 Agent 的生命周期52
• 3.3.2 MAS-ICSCAC 的运行模式52-53
• 3.4 MAS-ICSCAC 的通信53-56
• 3.4.1 通信语言的确定53-54
• 3.4.2 通信协议的确定54
• 3.4.3 通信方式的确定54-55
• 3.4.4 通信内容的确定55-56
• 4 MAS-ICSCAC 的实现56-74
• 4.1 JADE 开发环境56-64
• 4.1.1 JADE 简介56-59
• 4.1.2 运行JADE 平台59-60
• 4.1.3 生成JADE Agent—Agent 类60-61
• 4.1.4 执行任务—behaviour 类61-64
• 4.1.5 Agent 通信——ACLMessage 类64
• 4.2 MAS-ICSCAC 的实现64-74
• 4.2.1 通信模块的实现65-70
• 4.2.2 注册模块的实现70-72
• 4.2.3 中央信息管理模块的实现72
• 4.2.4 实时专家系统模块的软件设计72-74
• 5 MAS-ICSCAC 的模块测试与初步仿真74-88
• 5.1 MAS-ICSCAC 的模块测试74-78
• 5.1.1 测试方案74
• 5.1.2 Agent 平台结果74-75
• 5.1.3 Agent 通信测试75-78
• 5.2 仿真软件ENERGYPLUS78-79
• 5.2.1 EnergyPlus 软件简介78-79
• 5.2.2 EnergyPlus 程序运算执行过程79
• 5.3 MAS-ICSCAC 的初步仿真79-88
• 5.3.1 系统仿真的思路80
• 5.3.2 建筑模型的建立80-83
• 5.3.3 一次负荷计算83-85
• 5.3.4 二次负荷计算85-86
• 5.3.5 仿真结果分析86-88
• 6 总结与展望88-90
• 6.1 论文工作总结88-89
• 6.2 展望89-90
• 致谢90-92
• 参考文献92-96
• 附录96
• 作者在攻读学位期间发表及录用的学术论文96

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