基于神经网络的建筑中央空调智能节能控制策略

本文主要探讨了人工智能在建筑中央空调电气节能领域的应用，特别是在基于神经网络的控制策略上的研究。随着建筑能源消耗的增长，尤其是中央空调系统所占的较大比例，降低其综合能耗以及优化能源使用效率已成为亟待解决的问题。对于我国这样的发展中大国，这不仅关乎环境保护，还对经济的可持续发展具有深远影响。 文章首先概述了中央空调系统作为建筑能耗的主要来源，指出其复杂的动态特性，包括多变量、非线性、大滞后和强耦合关系，这些特性使得传统控制方法难以有效应对，导致电能浪费。为了解决这一问题，作者引入了人工智能技术，特别是神经网络作为核心工具。 在研究中，作者设计了一种神经网络预测控制器，它通过集成预测输出与输入信号，增强了系统的动态记忆功能，提高了预测精度。这种控制器能够在处理中央空调系统时，更准确地预测和控制温度、湿度等关键参数，从而实现节能目标。 针对变风量空调系统特有的非线性耦合问题，文章进一步采用了神经网络和模糊控制相结合的方法。这种复合控制策略能够有效地分离系统中的非线性因素，并降低因耦合带来的控制难度。实验证明，这种控制方法显著提升了空调系统的控制性能，无论是静态还是动态状态下，都能有效地改善变风量空调的运行效率，从而实现显著的电气节能效果。 本研究旨在通过人工智能的智能控制手段，解决建筑中央空调系统的能耗问题，为建筑电气节能提供创新的理论依据和技术路径。这一成果不仅有助于推动我国建筑行业的绿色转型，也有助于全球范围内能源节约和环境保护的共同目标。