本文關(guān)鍵詞：不確定環(huán)境下智能大廈空調(diào)系統(tǒng)調(diào)度的評估與優(yōu)化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：智能大廈由于其資源利用率高、維護(hù)成本低、環(huán)境舒適等特點(diǎn),近年來在國內(nèi)外受到了高度的關(guān)注,成為了研究熱點(diǎn)。作為智能大廈空調(diào)控制系統(tǒng)的關(guān)鍵部分,空調(diào)系統(tǒng)調(diào)度策略決定了大廈的節(jié)能效果及用戶的舒適度。通常智能大廈所處的環(huán)境存在多種不確定因素,由于缺乏有效的工具與方法,使得不確定環(huán)境下空調(diào)系統(tǒng)調(diào)度策略的設(shè)計(jì)、評估與優(yōu)化變得極其復(fù)雜。如何高效快速地獲取不確定環(huán)境下能耗低且用戶體驗(yàn)高的最優(yōu)空調(diào)系統(tǒng)調(diào)度策略成為了空調(diào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員所面臨的主要挑戰(zhàn)。針對智能大廈空調(diào)系統(tǒng)調(diào)度策略的決策與優(yōu)化問題,本論文創(chuàng)新地提出了一個面向不確定環(huán)境下智能大廈空調(diào)系統(tǒng)調(diào)度策略的設(shè)計(jì)建模、策略評估和參數(shù)尋優(yōu)框架。該框架能夠高效地支持智能空調(diào)調(diào)度策略模型的自動生成與定量評估,同時支持調(diào)度策略系統(tǒng)參數(shù)配置的快速尋優(yōu)。本文的主要貢獻(xiàn)如下：1.針對智能大廈所處的不確定環(huán)境,基于價格時間自動機(jī)理論系統(tǒng)地建立了一套面向智能大廈的空調(diào)系統(tǒng)調(diào)度策略的建模方法。本論文詳細(xì)分析了智能大廈所處環(huán)境中天氣變化、加熱器輸出功耗和用戶行為的不確定性,采用多種隨機(jī)分布模型,支持不確定環(huán)境下空調(diào)系統(tǒng)各部件及其調(diào)度策略的精確建模。2.基于統(tǒng)計(jì)模型檢驗(yàn)方法,提出了一種不確定環(huán)境下空調(diào)系統(tǒng)調(diào)度策略定量評估方法。該方法支持不確定環(huán)境下面向大廈能耗與用戶舒適度的系統(tǒng)性能查詢,支持不確定環(huán)境下不同空調(diào)系統(tǒng)調(diào)度策略的定量評估與比較,為系統(tǒng)設(shè)計(jì)者的決策提供有效支撐。3.基于監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,提出了一種不確定環(huán)境下空調(diào)系統(tǒng)參數(shù)快速尋優(yōu)的方法。針對不確定環(huán)境下眾多的空調(diào)系統(tǒng)參數(shù)配置組合,該方法支持從大量的參數(shù)配置實(shí)例中快速尋找出使得大廈能耗盡量最低、舒適度盡量最高的最優(yōu)參數(shù)配置,大幅減少參數(shù)配置尋優(yōu)所需時間和資源。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本論文提出的面向不確定環(huán)境下智能大廈空調(diào)系統(tǒng)調(diào)度的評估與尋優(yōu)框架不僅能夠有效地幫助空調(diào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)者進(jìn)行調(diào)度策略的分析和選取,同時能夠自動快速獲取到最優(yōu)的系統(tǒng)參數(shù)配置使得大廈更加節(jié)能與舒適。
【關(guān)鍵詞】：智能大廈 不確定環(huán)境 價格時間自動機(jī) 統(tǒng)計(jì)模型檢驗(yàn) 調(diào)度策略評估 監(jiān)督學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TU83;O212.1
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-14
• 第一章 緒論14-24
• 1.1 研究背景與意義14-16
• 1.2 研究挑戰(zhàn)與創(chuàng)新點(diǎn)16-18
• 1.3 相關(guān)工作介紹18-22
• 1.3.1 智能大廈的能耗研究18-19
• 1.3.2 價格時間自動機(jī)的相關(guān)研究19-20
• 1.3.3 統(tǒng)計(jì)模型檢驗(yàn)的相關(guān)研究20-21
• 1.3.4 機(jī)器學(xué)習(xí)在智能大廈研究中的應(yīng)用21-22
• 1.4 本文組織結(jié)構(gòu)22-24
• 第二章 相關(guān)理論介紹24-32
• 2.1 價格時間自動機(jī)理論24-27
• 2.2 統(tǒng)計(jì)模型檢驗(yàn)和UPPAAL-SMC27-28
• 2.3 智能大廈的熱建模28-29
• 2.4 監(jiān)督學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法29-30
• 2.5 本章小結(jié)30-32
• 第三章 不確定環(huán)境下的智能大廈建模32-50
• 3.1 不確定環(huán)境分析32-36
• 3.2 空調(diào)系統(tǒng)建模分析36-38
• 3.3 空調(diào)系統(tǒng)建模詳解38-48
• 3.3.1 環(huán)境建模39-43
• 3.3.2 控制器建模(Controller Model)43-45
• 3.3.3 調(diào)度策略建模(Strategy Model)45-48
• 3.4 本章小結(jié)48-50
• 第四章 空調(diào)系統(tǒng)策略評估及參數(shù)尋優(yōu)50-58
• 4.1 空調(diào)系統(tǒng)的建模、策略評估和參數(shù)尋優(yōu)框架50-51
• 4.2 策略評估51-52
• 4.3 參數(shù)配置的尋優(yōu)流程52-54
• 4.4 尋優(yōu)流程詳細(xì)說明54-57
• 4.4.1 特征提取和組合生成54-55
• 4.4.2 特征向量集采樣55-56
• 4.4.3 回歸模型的訓(xùn)練和預(yù)測56-57
• 4.4.4 最優(yōu)參數(shù)配置實(shí)例生成57
• 4.5 本章小結(jié)57-58
• 第五章 案例研究58-74
• 5.1 實(shí)驗(yàn)描述58-60
• 5.2 空調(diào)系統(tǒng)的調(diào)度策略評估60-65
• 5.3 空調(diào)系統(tǒng)的參數(shù)配置尋優(yōu)65-72
• 5.4 本章小結(jié)72-74
• 第六章 總結(jié)與展望74-76
• 6.1 總結(jié)74-75
• 6.2 展望75-76
• 參考文獻(xiàn)76-82
• 致謝82-84
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文和參與科研情況84-85

【相似文獻(xiàn)】

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