基于改进人工蜂群算法的中央空调水系统优化研究

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目前我国建筑能耗约占能源总消耗的20%以上,而中央空调系统的能耗占建筑物总能耗的60%左右,但因中央空调系统存在多种设备且互相连接,各个热交换环节传热特性及负荷变化非常复杂,目前中央空调系统都是以电功率消耗最小为优化目标,没有考虑冷却水的消耗成本,且对于复杂的设备只是采用二次函数建立数学模型,如何建立更接近实际工程的数学模型,寻求更加快速的优化算法,对于中央空调系统的节能具有重要实际应用价值。为此本文做了如下主要工作:首先,本文分析了中央空调及其水系统的工作原理,针对有冷却水、冷媒及冷冻水两个热交换环节及多个参数相互耦合的制冷机,基于随机配置网络建立了功率消耗的数学模型,解决了传统机理分析建模的复杂性和现有多项式模型建模精度不高的问题。考虑了冷却塔的水消耗,建立了以成本为最小的优化目标函数,改变了以往不考虑水的消耗、以功率为最小求得的水系统最佳工作点不准的问题。然后,针对上述所确定的中央空调水系统优化模型的求解,本文提出了一种改进的人工蜂群算法,在传统的搜索公式中加入自适应参数,使得算法收敛速度随着迭代次数的增加而增加。解决了基本人工蜂群算法搜索能力强但是后期收敛能力弱的问题,并通过测试函数对改进的人工蜂群算法进行了验证。分析了探索系数对算法整体优化能力的影响,提高了系统的优化速度和精度。最后,在实验室通过实验平台对中央空调水系统进行了优化方法验证,得出了在不同工况条件下,以成本最小所确定的各回路最佳工作点,实现了包括冷却水消耗在内的中央空调水系统的整体优化。
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