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为了响应国家节能控能的号召， 追求可持续发展的健康生活理念， 如何在保持室内舒适温度的前提下， 使中央空调系统能耗最小显得格外重要。 为此， 本文主要对中央空调系统的能耗预测和优化控制进行研究。 首先， 针对中央空调系统能耗预测问题， 本文以总耗电量和系统效率为主要研究指标， 建立了两种能耗预测模型： （1） 传统的针对所有变量直接建立整体能耗预测模型； （2） 分别给出冷却装置、 冷却塔、 冷水泵、 冷凝水泵的能耗预测模型，并在此基础上， 以全局优化的思想建立了中央空调系统整体能耗预测新的模型。 数值结果表明新的预测模型与空调系统运行原理更相符， 精确度更高。
其次， 针对中央空调系统能耗优化控制问题， 本文根据建立的新的整体能耗预测模型， 提出了三种策略优化方法： （1） 对转速进行控制； （2） 调整设备状态；（3） 对设备状态和转速同时进行控制。 然后利用全局优化算法、 粒子群算法分别对各种不同策略下的参数进行求解， 并进行数值实验。 数值结果表明第三种策略能耗降低最多， 总耗电量降低 8%、 系统效率提高 9%。本文通过对中央空调系统的能耗优化控制的研究， 希望能帮助管理者控制能
耗， 节约成本， 进而达到降低运行管理费用的目标。
关键词： 中央空调系统； 多元线性回归； 优化； 全局优化算法； 粒子群算法 研究背景与意义
当今社会， 国家经济发展水平快速增长， 作为城镇化运转的血液——能源，其消耗总量也在与日俱增。 世界能源消耗总量的快速增长及低利用率对全球的经济发展、 生态环境、 民生等方面的影响是不可估量的， 这种能源被大量消耗的趋势引起了人们对未来的担忧。 近年来， 随着人口的增长， 世界能源总量不足的形势日趋严峻， 因此国内和国外政府都把节约能源、 提高能源利用率确定为首要工作重点之一， 为实现能源和社会可持续发展的伟大目标而奋斗。
从我国能源最新统计数据可以看出， 作为能源消耗的大户——建筑业， 其每年消耗能源总量为 8.58 亿吨标准煤， 约占全国能源每年消耗总量的 20%[1]。 建筑的种类很多， 比如医院、 政府行政中心、 商业建筑等， 不同的建筑为人们的生活和工作提供了不一样的服务[2]。 各种建筑物中产生能耗的部分主要有灯光照明、餐饮电器、 生活小电器及大型中央空调系统等， 其中， 中央空调系统（Central AirConditioning System， CACS） 是主要耗能设备， 约占建筑物总耗电量的 60%以上。尤其是改革开放以来， 随着建筑物数量的快速增加， CACS 作为建筑物内部几乎都安装的大型智能设备， 其能源消耗占建筑物总能源消耗的比例也在不断上涨[3]。国外研究数据显示， 在美国， CACS 能耗占建筑物总能耗的 50%以上[4]； 在印度，占建筑物能耗的比例以超过 30%的速度增长[5]； 欧洲的 CACS 能耗占建筑物能耗
总量的 40%左右[6]。 在这种情形下， 对 CACS 的能耗进行研究具有非常重要的意义。
CACS 能够为人们的工作和生活提供舒适的环境， 但在中国近 20 年左右时间里， CACS 处于高耗能低效率的运行状态， 因此， 如何在保持室内舒适度的前提下， 尽可能地减少 CACS 的能耗， 提高其能源的利用效率是极其重要的。一般情况下， CACS 的设计人员都是在高峰负荷情况下， 对 CACS 进行设计的， 但是实际生活使用中， 空调设计参数如湿度、 室外温度等都是处于动态变化的， 参数值往往会偏离最佳设计点， 再加上操作经验有限， 这就导致负荷运转使用率只有 65%左右[7]。 空调系统设计不当是普遍存在的现象， 这造成了能源的极大浪费， 影响了节能及空调使用寿命。 为了研究 CACS 的能耗情况， 需要充分了解 CACS 的构成和工作原理， 才能科学有效地进行优化控制。冷冻站是安放 CACS 制冷和制热设备的区域， 它包括冷水机组、 冷却塔、 冷却水泵等， 整个空调系统 60%-80%能耗是源于这些设备消耗的[8]。更多的优秀毕业论文请访问：http://www.docin.com/mydoc-176781054-1.html
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