空调机组节能优化控制策略研究

【摘要】：空调设备运行能耗占建筑物的总能耗比例逐年增加,对其进行节能控制优化管理是许多学者和工程技术人员关注的热点。在控制理论中空调系统是多输入多输出系统,控制过程复杂,具有非线性、干扰多、时变及大滞后等特征,采用单一的控制方法难以满足控制性能指标要求。 本文综合楼宇自动化技术和网络能源管理技术,在满足空调室内冷负荷刚性需求的基础上,具体开展了多元优化控制策略研究,取得了以下成果： (1)利用热力学、传热学和流体力学理论,分别建立了空调机组的水阀、表冷器、空调房间冷负荷的数学模型,并搭建了空调控制系统仿真平台,为后续节能控制策略研究奠定了实验基础。 (2)将PID控制三个参数视为粒子群算法中的粒子,在基于一定适应度函数下迭代搜索目标空间中的最优粒子作为PID参数寻优方法,并针对空调机组送风温度控制问题进行了实验,结果表明使用此种PID参数在线整定时可以改善过程控制系统的动态调节性能。 (3)开发了一种基于开放的OPC网络接口实现智能算法与组态软件之间的数据交换方法,打破了原有Lon Works控制网络的技术壁垒,解决了目前工程控制中PID参数在线优化的需求。 (4)结合空调节能控制改造工程项目,在分析了原有系统的结构及设备运行特点基础上研制了一套节能控制改造方案,建立了空调节能监控管理系统,实现了夏季工况节电15.8%。 【关键词】：空调系统 多元优化控制策略 PID整定 粒子群算法 节能监控系统
【学位授予单位】：北京林业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TB657.2;TP273
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 目录7-9
• 1.绪论9-15
• 1.1. 课题研究的目的与意义9-10
• 1.2. 课题的国内外研究现状10-12
• 1.3. 本课题研究内容与技术路线12-14
• 1.3.1. 空调系统设备能耗分析12
• 1.3.2. 常规空调机组运行管理方法12-13
• 1.3.3. 本课题研究的技术路线13-14
• 1.4. 本章小结14-15
• 2.空调系统的建模15-27
• 2.1. 空调系统原理15-16
• 2.2. 空调系统组成结构16
• 2.3. 空调系统自动控制原理16-17
• 2.4. 空调房间冷负荷数学模型17-21
• 2.5. 送风机模型21-22
• 2.6. 水阀模型22
• 2.7. 表冷器模型22-25
• 2.8. 空调系统模型的级联25-26
• 2.9. 本章小结26-27
• 3.基于粒子群算法的空调温度PID控制参数整定27-39
• 3.1. PID控制原理27-29
• 3.1.1. 模拟PID控制器27-29
• 3.1.2. 数字PID控制器29
• 3.2. 粒子群算法29-31
• 3.2.1. 粒子群算法的原理29-30
• 3.2.2. 粒子群算法的改进30-31
• 3.3. 基于粒子群算法的PID参数寻优31-38
• 3.3.1. 粒子群算法优化PID参数的方案设计31-37
• 3.3.2. 实验结果分析37-38
• 3.4. 本章小结38-39
• 4.空调节能监控系统设计与开发39-66
• 4.1. 空调节能监控系统设计39-44
• 4.1.1. 空调节能监控系统设计原则41
• 4.1.2. 空调节能监控系统需求分析41-43
• 4.1.3. 空调节能监控系统总体架构设计43-44
• 4.2. 空调节能监控系统的硬件实现44-51
• 4.2.1. 系统硬件介绍45-50
• 4.2.2. 系统硬件平台搭建50-51
• 4.3. 空调节能监控系统的软件设计及开发51-60
• 4.3.1. 系统软件架构51-52
• 4.3.2. 力控组态软件52-54
• 4.3.3. TAC Vista软件54-55
• 4.3.4. 上位机监控系统开发55-59
• 4.3.5. 下位机控制程序开发59-60
• 4.4. 基于OPC技术的粒子群优化PID控制实现方法60-65
• 4.4.1. OPC介绍60-62
• 4.4.2. 粒子群优化PID控制实现过程62-63
• 4.4.3. OPC连接及控制实验63-65
• 4.5. 本章小结65-66
• 5.空调节能控制策略的工程试验66-75
• 5.1. 工程背景介绍66-68
• 5.2. 节能控制策略试验68-74
• 5.2.1. 二氧化碳浓度控制试验68-69
• 5.2.2. 送风温度控制试验69-70
• 5.2.3. 风机盘管温度控制试验70-72
• 5.2.4. 新风机组自然采风运行控制72-74
• 5.2.5. 节能效果分析74
• 5.3. 本章小结74-75
• 6.总结与展望75-77
• 6.1. 论文总结75-76
• 6.2. 后续工作展望76-77
• 参考文献77-80
• 个人简介80-81
• 导师简介81-82
• 获得成果目录清单82-83
• 致谢83

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