申请/专利权人：西南交通大学

申请日：2023-10-20

公开（公告）日：2024-03-05

公开（公告）号：CN117646979A

主分类号：F24F11/64

分类号：F24F11/64;F24F11/85;F24F11/77;F24F11/84;F24F11/47

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.22#实质审查的生效;2024.03.05#公开

摘要：本发明公开了一种中央空调系统风水联调优化控制方法，包括：根据中央空调系统对主机供水温度、水泵频率、末端设备水阀开度和风机档位以及房间内热源强度的随机调试实验，得到数据集；利用皮尔逊相关分析方法确定影响下一时刻各房间室内温度的中央空调系统的运行参数；选取数据集中的大部分数据，作为训练样本；将训练样本中当前时刻的运行参数作为GWO算法优化的BP神经网络的输入数据，以及，将训练样本中下一时刻各房间室内温度作为GWO算法优化的BP神经网络的输出数据，构建房间室温的预测模型；利用预测模型的预测结果进行优化控制。本发明能够保证室内舒适性环境的前提下降低空调系统运行能耗，提高空调系统以及建筑楼宇运行效率。

主权项：1.一种中央空调系统风水联调优化控制方法，其特征在于，包括：S1：根据中央空调系统对主机供水温度、水泵频率、末端设备水阀开度和风机档位以及房间内热源强度的随机调试实验，得到数据集；S2：利用皮尔逊相关分析方法确定影响下一时刻各房间室内温度的中央空调系统的运行参数；S3：选取所述数据集中的大部分数据，作为训练样本；S4：将所述训练样本中当前时刻的运行参数作为GWO算法优化的BP神经网络的输入数据，以及，将所述训练样本中下一时刻各房间室内温度作为GWO算法优化的BP神经网络的输出数据，构建房间室温的预测模型；S5：根据新输入的当前时刻的运行参数，利用所述预测模型对新输入的当前时刻所对应的下一时刻各房间室内温度进行预测，得到预测结果；S6：判断所述预测结果是否满足预设条件，若是，进入S9；否则，进入S7；S7：利用所述预测结果对所述运行参数进行优化控制，生成优化控制结果；S8：将所述优化控制结果作为所述预测模型的另一输入数据，结合新的当前时刻的相关参数，生成新的下一时刻各房间室内温度并返回S6；S9：输出当前时刻的运行参数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西南交通大学 一种中央空调系统风水联调优化控制方法

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