【摘 要】
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针对分层表冷器协同控制问题，根据室外温度和室外相对湿度这两种环境变量，采用门控循环单元网络（GRU）搭建表冷器温湿度系统预测模型，即预测室内平均湿度和室内平均温度。针对水循环优化算法的收敛速度慢的问题，将生物地理优化算法（BBO）中迁入迁出行为嵌入到水循环优化算法（WCA）中，提高了优化算法的性能，接着利用改进的水循环优化算法（iWCA）滚动优化得到控制量，即主表冷阀、副表冷阀和电动三通阀的开度。
【基金项目】
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国家科技部重点研发计划项目（2018YFB1700803）；
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针对分层表冷器协同控制问题，根据室外温度和室外相对湿度这两种环境变量，采用门控循环单元网络（GRU）搭建表冷器温湿度系统预测模型，即预测室内平均湿度和室内平均温度。针对水循环优化算法的收敛速度慢的问题，将生物地理优化算法（BBO）中迁入迁出行为嵌入到水循环优化算法（WCA）中，提高了优化算法的性能，接着利用改进的水循环优化算法（iWCA）滚动优化得到控制量，即主表冷阀、副表冷阀和电动三通阀的开度。仿真实验表明：与传统的预测控制算法相比较，GRU-iWCA预测控制方法具有更高的跟踪性和稳定性。
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