电子元器件与信息技术|25科技前瞻·基于组合算法的中央空调系统最优调控策略黄仁魁1，黄志炜2，邱基盛31.广东省珠海华发城市运营投资控股有限公司，广东珠海519030；2.华南理工大学建筑设计院，广东广州510640；3.广东中粤电力科技有限公司，广东广州510635摘要：本文通过典型相关分析方法得出系统的耗电量、系统效率、冷却负载和可控变量与不可控变量的关系模型，分析各变量对系统运作情况的影响程度；接着基于BP神经网络建立多输入多输出模型，并运用NSGA-Ⅱ算法寻求该目标模型的最优策略，最后计算该策略的系统节电量和系统效率。结果表明，该策略下系统平均节电1219.40KW，系统平均耗电量的节能率为27.4%。关键词：中央空调系统；节能；最优调控策略；典型相关分析；组合算法中图分类号:TM715文献标志码:ADOI:10.19772/j.cnki.2096-4455.2022.12.0060引言全球气候变暖的环境约束、我国经济发展步入高质量发展阶段的内在要求以及空调技术进展的技术触发，这些都对大型建筑物中央空调的制冷效率和节能提出了新要求。如何通过控制系统参数实现制冷效果的精准控制和节能方案的最优化，是理论和实践层面都值得深入探讨的问题。随着数据采集技术的进展，直接根据终端温度变化从而实现任意精度的调节取得了一定节能实效[1]，实现了显著的中央空调削峰效果，但也会带来用户舒适度的下降。更有效地研究应集中于中央空调系统的工作参数调节，从而有可能实现在源头上进行节能优化控制。直接以节能为目标，以冷冻水、冷却水流量以及制冷机运行台数为约束条件，建立多目标规划模型并通过数值求解，实现基于冷负荷需求预测和中央空调功能调节[2]。有学者从热力学建模的角度、基于机器学习的优化控制策略[3]等，建立涉及中央空调主机、循环水泵系统、终端组件等多终端中央空调需求响应模型，取得了成功的探索。另外，将智能控制技术应用于中央空调监控系统中的变风量控制及定风量控制[4]，是基于智能控制技术解决中央空调能耗过大的问题；改进型模糊PID控制算法与蚁群算法相结合，能够提升参数调节的响应速度，并且有较好的、冷冻水系统的时变性[5]；对样本测量值与预测值之间的偏差，通过模拟退火算法进行实时调节，实测结果表明节能率可以达到16.24%[6]。基于改进遗传算法策略优化中央空调各运行参数的方法曾取得节能率11.71%的效果[7]，相比于直接按照终端目标值的控制策略也更加稳定；也有通过线性回归的方法对采集的参数数据进行处理，从而得出冷负荷函数...
