地铁站台空调系统非线性预测控制策略
Nonlinear predictive control for subway station air conditioning systems作者机构：北京建筑大学电气与信息工程学院北京100044 建筑大数据智能处理方法研究北京市重点实验室北京100044 青岛市人防建筑设计研究院有限公司山东青岛266100 北京建筑大学环境与能源工程学院北京100044
出 版 物：《控制与决策》 (Control and Decision)
年 卷 期：2024年第39卷第2期
页 面：509-518页
核心收录：
学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 0802[工学-机械工程] 080201[工学-机械制造及其自动化]
基 金：北京市属高校高水平创新团队建设计划项目(IDHT20190506) 住房城乡建设部科学技术研究开发项目(2019-K-120) 北京建筑大学高级主讲教师培育计划项目(GJZJ20220803)
主 题：地铁空调系统 模型预测控制 机理建模 非线性优化算法 神经网络 建筑节能
摘 要：地铁站台空调系统回路众多且具有强耦合和非线性特性,PID控制方法参数整定困难,无法兼顾乘客舒适性和能效最优,由于系统建模困难,非线性优化算法计算量大,智能控制方法难以实现工程应用.对此,提出一种地铁站台空调系统预测控制策略.首先,根据热湿负荷平衡和能量守恒定律建立地铁站台热动态特性预测模型;然后,将满足乘客舒适性并节省能耗作为系统优化目标,使用神经网络作为优化反馈控制器,将系统优化目标函数作为控制器优化性能指标,结合变分法和随机梯度下降法,对神经网络控制器的权值和阈值进行在线滚动优化,算法计算量小,占用存储空间适中.仿真实验结果表明,所提出的预测控制策略与传统PID控制方法相比,在满足乘客舒适性要求的前提下,系统响应时间可缩短约39.6%,末端风机能耗降低约73.39%.
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