隨著科技的發(fā)展與進(jìn)步,人類越來越注重生活水平質(zhì)量的提高,但與此同時(shí)帶來的能源消耗問題卻日益嚴(yán)重,其中較為常見的是中央空調(diào)能耗占比較高。如何實(shí)現(xiàn)在滿足人們空調(diào)房間舒適度的情況下,又能做到大幅度節(jié)約能源是我們現(xiàn)在要關(guān)注的。中央空調(diào)都是在滿負(fù)荷前提下設(shè)計(jì)的,但在實(shí)際生活中中央空調(diào)的運(yùn)行都是在部分負(fù)荷條件下工作的。這樣會(huì)降低中央空調(diào)的熱效率,導(dǎo)致能源的浪費(fèi),所以對(duì)中央空調(diào)的節(jié)能研究十分必要。本文詳細(xì)介紹了構(gòu)成中央空調(diào)系統(tǒng)的各個(gè)部分并闡述了中央空調(diào)系統(tǒng)的工作原理。建立并分析了中央空調(diào)整個(gè)系統(tǒng)的能耗模型,能耗模型包括冷水機(jī)組的能耗、冷凍水泵的能耗、冷卻水泵的能耗、冷卻塔能耗、風(fēng)機(jī)能耗,并分析了各個(gè)部分之間的相互約束,在約束條件中增加了更為貼合實(shí)際情況的約束條件,給出了一個(gè)中央空調(diào)系統(tǒng)全局節(jié)能優(yōu)化問題。本文中對(duì)粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)主要是在粒子群搜索初期及末期加入了隨機(jī)擾動(dòng)正弦調(diào)整的慣性權(quán)值,使算法在全局搜索能力與局部搜索能力之間取得更好的平衡。為了解決迭代后期全局極值不易向最優(yōu)解方向收斂的問題,引入了高斯加權(quán)的全局極值。選取了三個(gè)Benchmark函數(shù)對(duì)改進(jìn)的粒子群算法的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證,并與普通粒...

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 論文研究的背景和意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國(guó)外研究歷程
        1.2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.3 現(xiàn)有的優(yōu)化算法
    1.3 文獻(xiàn)綜述小結(jié)
    1.4 本文主要研究的內(nèi)容
第2章 中央空調(diào)系統(tǒng)的構(gòu)成及原理
    2.1 中央空調(diào)系統(tǒng)的構(gòu)成
    2.2 中央空調(diào)系統(tǒng)的工作原理
    2.3 本章小結(jié)
第3章 中央空調(diào)系統(tǒng)設(shè)備的性能特性分析及建模
    3.1 中央空調(diào)系統(tǒng)的能耗模型
        3.1.1 冷水機(jī)組的模型
        3.1.2 冷凍水泵模型
        3.1.3 風(fēng)機(jī)模型
        3.1.4 冷卻泵、冷卻塔模型
        3.1.5 系統(tǒng)模型辨識(shí)階段需要確定的參數(shù)
        3.1.6 空調(diào)系統(tǒng)各設(shè)備模型的線性方程
    3.2 約束條件
        3.2.1 部件的物理約束
        3.2.2 部件間的相互約束
        3.2.3 問題的轉(zhuǎn)化和簡(jiǎn)化
    3.3 空調(diào)系統(tǒng)能耗模型的確立
    3.4 小結(jié)
第4章 改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法
    4.1 基本粒子群優(yōu)化算法
        4.1.1 算法原理
        4.1.2 算法流程
        4.1.3 粒子群優(yōu)化算法同其他算法的比較
    4.2 粒子群優(yōu)化算法的改進(jìn)
        4.2.1 慣性權(quán)值的改進(jìn)
        4.2.2 全局極值的改進(jìn)
    4.3 小結(jié)
第5章 中央空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能優(yōu)化
    5.1 中央空調(diào)系統(tǒng)的優(yōu)化問題
    5.2 改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法在中央空調(diào)優(yōu)化問題中的應(yīng)用
    5.3 小結(jié)
第6章 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
在學(xué)研究成果
致謝



本文編號(hào)：3752598