本文關(guān)鍵詞：基于WSN的智能空調(diào)能耗與需求管理的算法研究

  更多相關(guān)文章： WSN 智能空調(diào) 多目標(biāo)規(guī)劃 機(jī)器學(xué)習(xí) 改進(jìn)粒子群

【摘要】：無線傳感網(wǎng)作為物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)體系中一種重要的數(shù)據(jù)感知技術(shù),伴隨著近年物聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展而得到廣泛的應(yīng)用,其中在智能型生活空間領(lǐng)域也有諸多相關(guān)的學(xué)術(shù)研究和工業(yè)應(yīng)用。智能型生活空間的研究的兩個(gè)主要目標(biāo)分別是提高環(huán)境舒適度和自動(dòng)化節(jié)能。本文研究了智能型生活空間中的能耗控制與用戶需求管理問題,針對(duì)空調(diào)系統(tǒng)的多用戶不同溫度訴求的問題,結(jié)合WSN技術(shù)、計(jì)算智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)建立一套基于WSN的多用戶需求管理的智能空調(diào)控制模型,將最大化多用戶滿意度和最小化節(jié)能費(fèi)用支出同時(shí)作為優(yōu)化目標(biāo)。首先本文簡(jiǎn)單介紹了無線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與智能型生活空間的概念及其關(guān)系,總結(jié)對(duì)比了國(guó)內(nèi)外在空調(diào)智能化方面的研究與工業(yè)應(yīng)用,并提出了目前研究尚未考慮的多用戶不同需求的問題,同時(shí)也集中介紹了本文后續(xù)研究會(huì)使用到的一些關(guān)鍵技術(shù)。然后本文研究了控制環(huán)境下的用戶需求模型,并提出了智能型生活空間下用戶對(duì)溫度的連續(xù)性舒適度模型�；谟脩魷囟仁孢m度模型,本文提出了一種多用戶不同溫度訴求場(chǎng)景下基于無線傳感網(wǎng)的智能空調(diào)控制模型。在模型構(gòu)建過程中,本文還研究了多空調(diào)復(fù)雜環(huán)境下的功率-溫度映射關(guān)系的多種方案,為了能快速響應(yīng)用戶需求,同時(shí)也提出了基于粒子群改進(jìn)的功率調(diào)度算法。同時(shí)本文依據(jù)前面的模型設(shè)計(jì)了一套基于WSN的多用戶需求管理的智能空調(diào)系統(tǒng),分別從系統(tǒng)的架構(gòu)、系統(tǒng)軟件架構(gòu)以及控制服務(wù)模塊三個(gè)方面闡述了設(shè)計(jì)思路并仿真實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)的控制服務(wù)模塊。最后通過仿真實(shí)現(xiàn)的控制服務(wù)模塊進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)的設(shè)計(jì),并通過多維度的實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對(duì)比和分析,評(píng)估了本文提出的智能空調(diào)控制模型在提高用戶總體舒適度和節(jié)能效果。
【關(guān)鍵詞】：WSN 智能空調(diào) 多目標(biāo)規(guī)劃 機(jī)器學(xué)習(xí) 改進(jìn)粒子群
【學(xué)位授予單位】：浙江工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TB657.2;TN929.5;TP212.9
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 WSN與智能生活空間以及能耗管理11-14
• 1.1.1 WSN技術(shù)簡(jiǎn)介11-12
• 1.1.2 智能型生活空間簡(jiǎn)介12-14
• 1.1.3 智能型生活空間的能耗與需求管理14
• 1.2 研究目標(biāo)與研究?jī)?nèi)容14-17
• 1.2.1 研究目標(biāo)14-15
• 1.2.2 研究?jī)?nèi)容15
• 1.2.3 技術(shù)路線和方法15-16
• 1.2.4 論文組織16-17
• 第2章 相關(guān)研究及關(guān)鍵技術(shù)17-26
• 2.1 空調(diào)智能模型的相關(guān)研究17-20
• 2.1.1 基于人工智能的單一化空調(diào)控制模型17-19
• 2.1.2 基于WSN的智能空調(diào)控制模型19
• 2.1.3 基于物聯(lián)網(wǎng)的智能空調(diào)控制模型19-20
• 2.1.4 空調(diào)智能化相關(guān)研究的總結(jié)20
• 2.2 本文涉及到的關(guān)鍵技術(shù)20-24
• 2.2.1 函數(shù)最優(yōu)化與計(jì)算智能算法21-22
• 2.2.2 機(jī)器學(xué)習(xí)與線性回歸22-24
• 2.2.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BPNN24
• 2.3 本章小結(jié)24-26
• 第3章 基于WSN的智能空調(diào)能耗與需求管理26-47
• 3.1 多用戶不同溫度需求場(chǎng)景26-28
• 3.2 系統(tǒng)模型抽象和問題公式化28-33
• 3.2.1 系統(tǒng)角色抽象與假設(shè)28-29
• 3.2.2 用戶的溫度舒適度模型29-30
• 3.2.3 模型目標(biāo)公式化30-32
• 3.2.4 模型的多目標(biāo)規(guī)劃的分析32-33
• 3.3 空調(diào)的功率-溫度模型的分析33-39
• 3.3.1 空調(diào)流場(chǎng)與溫度場(chǎng)的問題33-34
• 3.3.2 基于線性回歸的功率-溫度模型34-35
• 3.3.3 基BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功率-溫度模型35-37
• 3.3.4 基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)的模型分析37-39
• 3.4 模型運(yùn)作機(jī)制39-41
• 3.5 基于改進(jìn)粒子群的功率調(diào)度算法41-46
• 3.5.1 粒子群優(yōu)化算法框架41-42
• 3.5.2 基于改進(jìn)粒子群的功率調(diào)度算法42-44
• 3.5.3 其他智能尋優(yōu)方法的分析44-46
• 3.6 本章小結(jié)46-47
• 第4章 智能空調(diào)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與仿真實(shí)現(xiàn)47-55
• 4.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)47-51
• 4.2 系統(tǒng)仿真實(shí)現(xiàn)51-54
• 4.3 本章小結(jié)54-55
• 第5章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析55-63
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境構(gòu)建與方案設(shè)計(jì)55-57
• 5.2 試驗(yàn)結(jié)果分析與評(píng)估57-62
• 5.2.1 實(shí)驗(yàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的分析57-58
• 5.2.2 智能空調(diào)控制模型的實(shí)驗(yàn)評(píng)估58-60
• 5.2.3 目標(biāo)與PCPSO的改進(jìn)評(píng)估60-62
• 5.3 本章小結(jié)62-63
• 第6章 總結(jié)與展望63-65
• 6.1 總結(jié)63
• 6.2 未來研究方向63-65
• 參考文獻(xiàn)65-68
• 致謝68-69
• 攻讀學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目和成果69

【共引文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前9條

1 冉啟陽;張定宇;鄭航;;配網(wǎng)靜止同步補(bǔ)償器的改進(jìn)粒子群優(yōu)化PI控制[J];電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào);2013年05期

2 曾梅清;田大鋼;;線性規(guī)劃問題的算法綜述[J];科學(xué)技術(shù)與工程;2010年01期

3 劉經(jīng)緯;王普;楊蕾;;基于向量時(shí)間序列預(yù)測(cè)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制參數(shù)在線整定方法的嘗試研究[J];計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制;2014年02期

4 劉經(jīng)緯;王普;李會(huì)民;楊蕾;;基于增量式專家與模糊自適應(yīng)控制參數(shù)在線整定方法的控制系統(tǒng)研究[J];計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制;2014年04期

5 江燕,黃崇超,余謙;框式線性規(guī)劃非精確不可行內(nèi)點(diǎn)算法[J];數(shù)學(xué)雜志;2004年06期

6 郭文濤;王冠一;于倩;;汽車主動(dòng)轉(zhuǎn)向自適應(yīng)模糊PI控制研究[J];農(nóng)業(yè)裝備與車輛工程;2015年04期

7 余謙,黃崇超;凸二次規(guī)劃非精確不可行內(nèi)點(diǎn)算法[J];武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版);2002年05期

8 馬澤宇;李季;;基于模糊-PID的小型反應(yīng)釜控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J];自動(dòng)化技術(shù)與應(yīng)用;2013年12期

9 鐘旭佳;高曉丁;嚴(yán)楠;;電液比例壓力控制系統(tǒng)的PID參數(shù)優(yōu)化[J];西安工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2015年02期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 楊啟文;計(jì)算智能及其工程應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2001年

2 李玉榕;信息融合與智能處理的研究[D];浙江大學(xué);2001年

3 王言金;最優(yōu)化的不可行內(nèi)點(diǎn)算法研究[D];武漢大學(xué);2004年

4 莊文許;基于內(nèi)模原理的某艦載火箭炮操瞄系統(tǒng)控制研究[D];南京理工大學(xué);2013年

5 劉道建;SLI的條件冗余性及LP問題的算法研究[D];西南交通大學(xué);2013年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 王淑華;半定規(guī)劃的算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2005年

2 諶永榮;預(yù)估校正光滑算法研究[D];武漢大學(xué);2005年

3 柏欽璽;預(yù)估校正內(nèi)點(diǎn)算法研究[D];武漢大學(xué);2005年

4 張莉;一類互補(bǔ)問題的路徑跟蹤算法研究[D];三峽大學(xué);2007年

5 張新明;解線性半定規(guī)劃問題的一種新方法[D];大連理工大學(xué);2007年

6 蔣耀偉;半定規(guī)劃及其應(yīng)用研究[D];西安電子科技大學(xué);2009年

7 錢華;一種適用于中小型鍋爐加藥系統(tǒng)智能控制器的研究[D];蘇州大學(xué);2009年

8 方曉燕;基于憶阻器的智能PID控制器及應(yīng)用[D];西南大學(xué);2013年

9 劉海丹;基于PID控制的核磁共振譜儀部件單元設(shè)計(jì)[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院（武漢物理與數(shù)學(xué)研究所）;2013年

10 饒豪;基于LM628的運(yùn)動(dòng)控制器的研制[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2013年

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本文編號(hào)：827392