.png){kind=icon}
返回
Energy efficient model predictive building temperature control
.png){kind=icon}
OA
AI
DOI：10.1016/j.ces.2011.07.023.png)
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
建筑物中用于加热，通风和空调的许多系统由于其操作或控制方式而浪费能源。本文探讨了模型预测控制 (MPC) 在空调机组中的应用，并证明了与传统方法相比，可以提高闭环性能和能源效率。这项工作的重点是控制空调系统中包含用于提供冷却的制冷剂的蒸汽压缩循环 (VCC) 的问题。在这项工作中考虑的VCC具有两个影响操作的操纵变量: 压缩机速度和电子膨胀阀的位置。该系统受到限制，例如允许的过热范围，并且还需要将温度变量调节到设定点。基于从VCC的第一原理模型获得的数据识别的线性模型，为这种类型的系统开发了MPC策略。MPC策略在目标函数和控制目标中都包含了经济措施。测试是在模拟的VCC系统上进行的，该系统与在美国能源部计算机模拟程序EnergyPlus中开发的真实建筑物的模拟相关联。相对于常规方法，MPC表现出明显更好的跟踪控制 (在温度设定点的阶跃变化的平方误差的积分方面降低了70%)，同时将VCC能量需求降低了16% %。本文详细介绍了控制方法，并给出了测试结果。（C）2011爱思唯尔有限公司。版权所有。
Keyword:
Vapor compression cycle
Temperature control
Building control
Energy efficient control
Model predictive control
EnergyPlus
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
4.3
论文数:
2.2W
被引数:
5.5W
机构
引用论文
Capabilities and limitations of thermal models for use in thermal comfort standards.png)
ENERGY AND BUILDINGS
ENERGY AND BUILDINGSIF7.1
PREAI
分享收藏A robust model predictive control strategy for improving the control performance of air-conditioning systems一种提高空调系统控制性能的鲁棒模型预测控制策略
PREAI
分享收藏分享收藏Supergene gold characterization by geochemistry, grain morphology and Au-Ag-Cu-Te classification
PREAI
分享收藏The relationship between thermal comfort and user satisfaction in hot dry climatesRENEWABLE ENERGY
RENEWABLE ENERGYIF9.1
PREAI
分享收藏
查看更多内容