基于神经网络预测节能中央空调控制策略

• 作者: 郭晓岩
• 来源期刊: 沈阳工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 节能 中央空调 预测 Elman神经网络 控制策略 智能建筑 温度预测 能量匹配
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 198-201,240
• 页数: 5页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文

摘要

由于传统中央空调具有大滞后、大惯性、非线性特性,造成常规控制方法下系统供给的能量与负载所需能量不匹配,使得中央空调与使用环境能量供求不平衡,浪费了大量的电能.针对中央空调的控制特性,提出了一种基于神经网络技术的预测控制方法,将Elman神经网络预测器和神经网络控制器有机结合,通过预测未来能量需求,实时调节控制策略,使系统所需能量和空调输出能量达到匹配.采用Elman神经网络预测器和神经网络控制器有机结合的控制方法,使系统具有良好的动态性能和稳态性能,节能效果显著.采用神经网络预测型节能中央空调,可有效控制中央空调与使用环境能量供求的关系,为降低智能建筑能耗提供了可靠的保障.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭晓岩		2	0	0.0	0.0