模糊逻辑与人工神经网络在供暖系统中的能效与控制比较

本篇文章深入探讨了模糊逻辑（Fuzzy Inference System, FIS）和人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）在供暖能源供应系统中的能量效率和控制精度优化问题。作者Jonghoon Ahn、Soolyeon Cho和DaeHun Chung来自美国北卡罗来纳州立大学和韩国能源研究所，他们针对用户热需求变化的情况，提出了先进的控制器设计。 研究的核心在于，为了应对用户室内温度需求的间歇性变化，传统恒温器的开/关控制方式可能造成能源浪费和控制误差。因此，作者将FIS和ANN模型与传统的控制器进行对比分析，以期通过这些智能算法来减少控制误差并降低能源消耗。这两种技术在处理复杂热环境和预测用户行为方面具有优势，能够更精确地调节空气流量和温度，从而提供更适宜的室内气候。 论文详细介绍了如何设计和实施这些模型，包括数据采集、模型训练和实际应用过程。重点是评估两种方法在控制准确性方面的表现，通过比较控制误差、热交换量以及输出信号的变化，确定FIS和ANN在空间加热系统中的相对优劣。实验结果显示，ANN模型在应对用户热需求的快速变化时表现出更好的效果，其能更好地捕捉到温度动态变化，从而提高能源利用效率。 总结来说，这篇论文不仅提供了混合控制策略的创新思路，还展示了人工智能技术如FIS和ANN在提升供暖系统效能中的潜力。对于能源管理和智能建筑领域的研究人员和工程师而言，这篇文章提供了有价值的参考案例，强调了在不断变化的用户需求下，利用先进控制器和智能算法进行节能控制的重要性。