本文關(guān)鍵詞： 冰蓄冷空調(diào) 粒子群算法 系統(tǒng)優(yōu)化　出處：《低溫與超導(dǎo)》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：隨著空調(diào)的普及,它已經(jīng)成為高峰期用電負荷增大的主要原因;冰蓄冷技術(shù)能夠很好地解決在用電高峰期由于空調(diào)用電過多造成負荷過大的問題,實現(xiàn)電力資源的移峰填谷功能,但其也帶來了總體電力消耗增加的問題。針對此問題,首先建立了與冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)相關(guān)的數(shù)學(xué)模型;然后,將系統(tǒng)最小壽命周期成本作為目標函數(shù),采用粒子群算法(PSO,Particle Swarm Optimization)對冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)進行優(yōu)化,并制定出最佳的運行策略。研究結(jié)果表明,方法在保證系統(tǒng)運行經(jīng)濟性的前提下,能夠有效地降低冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)的電力消耗,實現(xiàn)冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)的優(yōu)化,達到節(jié)省成本和資源的目的。
[Abstract]:With the popularity of air conditioning, it has become the main reason for the increase of peak load. Ice storage technology can solve the problem of excessive load caused by excessive power consumption of air conditioning during the peak period, and realize the function of shifting peak and filling valley of power resources. But it also brings about the problem of increasing the total power consumption. In view of this problem, the mathematical model related to the ice storage air conditioning system is first established. Then, the minimum life cycle cost of the system is taken as the objective function, and the particle swarm optimization (PSO) algorithm is used. Particle Swarm optimization is used to optimize the ice storage air conditioning system, and the optimal operation strategy is worked out. The method can effectively reduce the power consumption of the ice storage air conditioning system, realize the optimization of the ice storage air conditioning system, and achieve the purpose of saving the cost and resources under the premise of ensuring the operation economy of the system.
【作者單位】： 南通航運職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：江蘇省交通科技計劃項目(車船動力系統(tǒng)節(jié)能減排技術(shù)研究:HYZX20150006)資助
【分類號】：TB657.2
【正文快照】： 1引言空調(diào)作為現(xiàn)代建筑中的標配設(shè)施,其耗電量占到城市耗電總量30%以上,占建筑物的總耗電量的60%以上,并且空調(diào)系統(tǒng)的用電量占高峰用電量的30%以上[1],是造成高峰期用電負荷增大的主要原因。目前,冰蓄冷空調(diào)技術(shù)是解決在用電高峰由于空調(diào)用電造成負荷過大的合理和有效方法,該

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本文編號：1459073