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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2022年第4期34卷 595-603页

作者：李善寿徐超赞吴月月马枭杰谢陈磊安徽建筑大学智能建筑与建筑节能安徽省重点实验室合肥230022

针对配电网故障定位二进制粒子群算法定位速度慢且准确度低的缺点,结合群智能平台设计了一种交互式二进制蝙蝠算法(interactive binary bat algorithm,IBBA),部署在群智能计算节点(computing processing node,CPN)上的IBBA通过CPN自组... 详细信息

针对配电网故障定位二进制粒子群算法定位速度慢且准确度低的缺点,结合群智能平台设计了一种交互式二进制蝙蝠算法(interactive binary bat algorithm,IBBA),部署在群智能计算节点(computing processing node,CPN)上的IBBA通过CPN自组织、自协作方式与邻居节点交互蝙蝠位置等信息,提高了算法搜索速度和全局搜索能力;通过建立适合多电源配电网的编码方式,引入防伪正系数和假定故障数量的评价函数,增强了算法适用性;搭建IEEE14节点配电网模型,模拟配电网在分布式电源接入和信息畸变等多场景下单点、两点故障状态,通过实验验证了IBBA的有效性。与传统二进制蝙蝠算法、二进制粒子群以及交互式二进制粒子群算法相比,IBBA的收敛性能和容错能力更优,定位准确度较二进制粒子群、交互式二进制粒子群算法分别提高6%和10%。

关键词：配电网故障区段定位群智能平台交互式二进制蝙蝠算法(IBBA)

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基于群智能平台的空调冷冻站仿真系统开发与研究

基于群智能平台的空调冷冻站仿真系统开发与研究

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作者：钱薛艮西安建筑科技大学

学位级别：硕士

群智能建筑控制平台技术(简称群智能平台)因具有自组织、自识别、即插即用的特点,使得现场组网快速简单,建造流程更加简洁、灵活,在智能建筑领域将会有广阔的应用前景。目前,在此平台上研发的空调冷冻站设备控制优化及其节能算法必须经... 详细信息

群智能建筑控制平台技术(简称群智能平台)因具有自组织、自识别、即插即用的特点,使得现场组网快速简单,建造流程更加简洁、灵活,在智能建筑领域将会有广阔的应用前景。目前,在此平台上研发的空调冷冻站设备控制优化及其节能算法必须经过实际工程繁琐的测试验证后,才能保证其稳定性和安全性。这不仅耗时耗力,还可能损坏现场大型机电设备,造成严重的经济损失。因此,论文基于群智能平台研究了空调冷冻站系统仿真系统,为冷冻站群智能控制优化及其节能算法开发提供一个测试平台。论文主要内容:1.基于群智能平台研究了空调冷冻站仿真系统架构,主要包含仿真系统的组成、模块间交互机制及数据存储方式等。2.建立了空调冷冻站机电设备及输配系统(冷却塔、冷机、表面换热器、水泵、阀门、水管网)的仿真模型,制定各设备仿真模块信息交互的标准接口。3.根据建立的空调冷冻站各机电设备仿真模型,开发其仿真程序,并对开发的仿真模型程序进行了测试验证,确保正确后,进行了空调冷冻站仿真系统联调,完成其仿真系统软件开发。4.研究了一种基于分布估计(EDA:Estimation of Distribution Algorithm)的并联水泵群智能优化算法,对空调冷冻站中并联水泵负荷分配问题进行了优化,从而达到水泵节能优化的目标。同时利用该算法对空调冷冻站仿真系统进行运行测试验证,结果表明仿真系统运行效果良好。总之,文中建立了空调冷冻站各设备模型,开发了仿真系统软件程序,研究了基于EDA的并联水泵群智能优化算法,进行了仿真系统性能测试与验证,表明该空调冷冻站仿真系统运行良好。因此,该仿真系统可以作为空调冷冻站群智能优化控制算法的测试平台,为研究空调冷冻站的群智能控制及节能技术打下了基础。

关键词：群智能平台空调冷冻站仿真系统群智能优化算法

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基于群智能的中央空调冷站节能优化方法研究

基于群智能的中央空调冷站节能优化方法研究

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作者：刘奇特西安建筑科技大学

学位级别：硕士

中央空调系统是建筑中主要的耗能系统,在建筑能耗中的占比约为50%。由于受气象参数、建筑结构、用户行为等多种因素影响,建筑室内负荷是不断变化的,为了适应这一特性,中央空调冷站中多采用并联冷机系统及变流量冷冻水系统。因此,不同负... 详细信息

中央空调系统是建筑中主要的耗能系统,在建筑能耗中的占比约为50%。由于受气象参数、建筑结构、用户行为等多种因素影响,建筑室内负荷是不断变化的,为了适应这一特性,中央空调冷站中多采用并联冷机系统及变流量冷冻水系统。因此,不同负荷需求下的并联冷机负荷优化分配,以及空调冷冻水管网动态水力平衡优化,是中央空调冷站节能优化的两大关键问题,对此进行研究具有重要意义。但是,传统的楼宇控制系统存在跨子系统集成困难,系统开发调试周期长,运行维护成本高等缺陷,同时系统中的所有信息交互都依赖于中央控制器,导致系统控制的实时性较差。而群智能建筑系统平台技术所提供的基于分布式、扁平化思想的群智能平台能够克服这些缺陷并取代传统的楼宇控制系统,具有广阔的应用前景。因此,论文基于群智能,研究了以下内容:首先,针对并联冷机负荷优化分配问题,以冷机系统的总能耗最小为目标,满足末端负荷需求为主要约束,各冷机的负载率为优化变量,建立目标函数,并提出了基于群智能的分布式混沌分布估计算法进行求解。实验结果表明,该算法相比于其他算法收敛速度快、计算精度高,能够找到更优的系统运行策略。其次,结合调节阀和变频水泵模型,建立了空调冷冻水管网水力计算模型,为管网动态水力平衡优化问题的研究与算法的仿真验证提供基础。案例分析表明,该模型能够根据相关可控参数,计算出管网中的流量及压差等水力参数。最后,将空调冷冻水管网动态水力平衡优化问题分解为空调箱表冷器调节阀开度优化及并联水泵变频优化两个子问题,以交替方向乘子法为核心,提出了基于群智能的分布式迭代优化算法进行求解,并利用所建立的管网水力计算模型进行验证。结果表明,该算法高效且稳定,能够以最小的功率实现空调箱流量的高精度控制。论文针对传统楼宇控制系统的缺陷以及建筑室内负荷不断变化的特性,研究了基于群智能的中央空调冷站中并联冷机负荷优化分配和冷冻水管网动态水力平衡优化的问题,并提出了相应的群智能算法进行求解。本研究提高了冷站对建筑负荷变化的适应性,实现了冷站的高效、节能运行,对中央空调系统节能优化及群智能建筑系统平台技术的应用推广具有指导和借鉴作用。

关键词：群智能平台负荷分配动态水力平衡分布式算法节能优化

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