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送风温度对车用跨临界CO_(2)制冷系统影响的仿真研究

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制冷学报 2022年第4期43卷 96-102页

作者：乔义友方健珉殷翔孙西峰曹锋西安交通大学能源与动力工程学院西安710049 东风汽车有限公司技术中心武汉430056

为研究送风温度对实际车用跨临界CO_(2)制冷系统综合性能的影响,借助GT-Suite仿真软件,建立了单级跨临界CO_(2)制冷系统的仿真模型。基于设计的三种工况,在风量设置上限的情况下对比了不同送风温度下系统的性能,提出了有效COP_(eff)的... 详细信息

为研究送风温度对实际车用跨临界CO_(2)制冷系统综合性能的影响,借助GT-Suite仿真软件,建立了单级跨临界CO_(2)制冷系统的仿真模型。基于设计的三种工况,在风量设置上限的情况下对比了不同送风温度下系统的性能,提出了有效COP_(eff)的概念并对此进行研究。结果表明:在其他工况相同的条件下,提高送风温度可以提高系统的COP、有效COP_(eff)以及带风机功耗的有效COP_(eff,b);在低冷负荷工况下,考虑系统风机功耗后的综合性能COP_(b)存在最优值为3.819,即系统存在对应的最优送风温度,但当负荷增大至一定水平时,最优送风温度不再存在。

关键词：跨临界CO_(2)制冷系统送风温度 COP 系统性能

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基于改进入侵杂草算法的空调送风温度控制

辽宁工程技术大学学报（自然科学版） 2023年第2期42卷 250-256页

作者：杨世忠逄铄青岛理工大学信息与控制工程学院山东青岛266520

为减少冷冻水系统能耗,提高变风量空调送风温度控制效果,提出一种基于入侵杂草的萤火虫群算法优化PID控制策略。首先对变风量空调的送风温度-冷冻水阀系统进行建模;然后将基本萤火虫群算法与杂草优化算法结合,构建入侵杂草-萤火虫群算法... 详细信息

为减少冷冻水系统能耗,提高变风量空调送风温度控制效果,提出一种基于入侵杂草的萤火虫群算法优化PID控制策略。首先对变风量空调的送风温度-冷冻水阀系统进行建模;然后将基本萤火虫群算法与杂草优化算法结合,构建入侵杂草-萤火虫群算法,利用改进后算法对空调送风温度系统进行控制。进行系统仿真对比以及实验测试,结果表明:改进后的送风温度控制更加精确,稳定性更强,同时具有一定的节能效果。

关键词：变风量空调送风温度萤火虫群算法入侵杂草优化算法鲁棒性

基于改进自适应萤火虫群算法的空调送风温度优化控制

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低温与超导 2022年第1期50卷 48-56页

作者：杨世忠逄铄青岛理工大学信息与控制工程学院青岛266555

为了提高变风量空调(VAV)送风温度系统的控制精度,减少冷冻水系统能耗,提出一种基于改进自适应萤火虫群算法(AGSO)优化的PID控制策略。建立被控对象数学模型,引入混沌搜索和变异策略,改善基本萤火虫群算法后期容易陷入震荡和局部最优的... 详细信息

为了提高变风量空调(VAV)送风温度系统的控制精度,减少冷冻水系统能耗,提出一种基于改进自适应萤火虫群算法(AGSO)优化的PID控制策略。建立被控对象数学模型,引入混沌搜索和变异策略,改善基本萤火虫群算法后期容易陷入震荡和局部最优的问题,利用改进自适应萤火虫群算法对冷冻水阀-送风温度PID控制进行优化。实验结果表明:对比基本GSO-PID控制,改进AGSO-PID控制具有良好的鲁棒性和稳定性,送风温度温度误差降低约40%,冷冻水系统能耗降低约2.2 kW。

关键词：变风量空调送风温度萤火虫群算法自适应 PID控制鲁棒性

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送风温度对苹果差压预冷降温效果的影响

热科学与技术 2017年第5期16卷 381-386页

作者：杨培志胡霞廖刚中南大学能源科学与工程学院湖南长沙410083

果品采后预冷是现代冷链物流不可缺少的必备环节之一,差压预冷由于其冷却速度快、冷却均匀以及适用性广,已经得到了广泛的应用与发展。以2层箱装红富士苹果为研究对象,建立了考虑其呼吸热与蒸腾热影响的数值模型,利用FLUENT软件模拟在... 详细信息

果品采后预冷是现代冷链物流不可缺少的必备环节之一,差压预冷由于其冷却速度快、冷却均匀以及适用性广,已经得到了广泛的应用与发展。以2层箱装红富士苹果为研究对象,建立了考虑其呼吸热与蒸腾热影响的数值模型,利用FLUENT软件模拟在不同送风温度下果品预冷降温过程的温度分布情况。结果表明,预冷初温并不是越低越好,当送风温度低于2℃时,预冷时间没有明显的缩短,而预冷的不均匀性却明显增加,因此建议此规格包装的苹果差压预冷送风温度取2℃较宜。该模拟结果可为合理控制苹果差压预冷时间及降低预冷装置能耗提供一定的理论依据。

关键词：送风温度差压预冷数值模拟冷却时间冷却均匀性

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AHU送风温度变化特性的分形关联维数分析

机械工程学报 2011年第2期47卷 149-153页

作者：杨学宾晋欣桥杜志敏祝用华上海交通大学制冷与低温工程研究所上海200240

针对定量模型方法对系统性能参数进行评价时,提出采用分形关联维数代替传统的直接比较方法。以空气处理机组(Air handling unit,AHU)送风温度为例,在三种负荷和四种噪声下对温度变化特性进行分形关联维数分析。瞬态系统(Transient syste... 详细信息

针对定量模型方法对系统性能参数进行评价时,提出采用分形关联维数代替传统的直接比较方法。以空气处理机组(Air handling unit,AHU)送风温度为例,在三种负荷和四种噪声下对温度变化特性进行分形关联维数分析。瞬态系统(Transient system,TRNSYS)仿真平台提供送风温度测量值,AHU过程模型提供模拟值。结果表明,分形关联维数只用一个维数值就可以表征参数曲线的变化特性,能够大大减少比较参数对的数目。同时,噪声区间超过一定值后对分形关联维数计算值的影响很大,必须进行降噪处理,使相同条件下的测量关联维数计算值接近或等于模拟关联维数值。并给出不必对AHU送风温度曲线进行降噪处理的最小噪声区间。

关键词：参数评价分形关联维数噪声送风温度空气处理机组

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送风温度对三个污染源置换通风效果影响研究

环境科学与技术 2005年第3期28卷 30-31,34页

作者：陈俊俊王晓彤武文斐李义科内蒙古科技大学能源与环境学院包头014010

对送风温度变化对含三个污染热源置换通风效果的影响进行了实验研究,分析讨论了一定热源强度情况下模拟实验房间温度场和气流组织特性,阐述了送风温度对热舒适性、热力分层高度的影响,并确定出最佳送风温度,研究结果对工程实践具有指导... 详细信息

对送风温度变化对含三个污染热源置换通风效果的影响进行了实验研究,分析讨论了一定热源强度情况下模拟实验房间温度场和气流组织特性,阐述了送风温度对热舒适性、热力分层高度的影响,并确定出最佳送风温度,研究结果对工程实践具有指导意义。

关键词：送风温度污染热源置换通风热力分层高度热舒适性

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提高送风温度对数据中心的影响分析

暖通空调 2023年第3期53卷 67-69,36页

作者：安真费珍福齐平川华为数字能源技术有限公司北京

阐述了提高送风温度对数据中心的影响。指出与过去部署大型计算机、小型计算机的机房不同,现代数据中心部署的IT设施主要为机架式服务器,该类型的服务器可以接受更高的送风温度,通过调整运行策略,对服务器性能的影响可控,对降低空调设... 详细信息

阐述了提高送风温度对数据中心的影响。指出与过去部署大型计算机、小型计算机的机房不同,现代数据中心部署的IT设施主要为机架式服务器,该类型的服务器可以接受更高的送风温度,通过调整运行策略,对服务器性能的影响可控,对降低空调设施的初投资、降低空调能耗也有利。

关键词：送风温度数据中心服务器性能电能利用效率(PUE) 制冷能效因子(CLF)

送风温度变化对数据中心热环境影响的模拟研究

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低温与超导 2015年第10期43卷 55-61页

作者：原世杰鹿世化南京师范大学能源与机械工程学院南京210042 浙江大学能源工程学院杭州310058

为研究送风温度变化对数据中心热环境的影响,在分析数据中心空调系统负荷特性和能耗现状的基础上,以南京某小型数据中心工程实例为研究对象,采用数据中心专用CFD模拟软件对其气流组织进行了数值模拟,分析了该机房冷量利用情况。结果表明... 详细信息

为研究送风温度变化对数据中心热环境的影响,在分析数据中心空调系统负荷特性和能耗现状的基础上,以南京某小型数据中心工程实例为研究对象,采用数据中心专用CFD模拟软件对其气流组织进行了数值模拟,分析了该机房冷量利用情况。结果表明,送风温度变化会对气流组织产生一定的影响,送风温度提高,机柜平均出风温度提高,部分机柜存在冷量利用不充分的情况;距地面1.5m、3m平面位置及主要衡量立面温度均有不同程度的提高,增幅在3.8%—12.9%之间,气流组织受到一定的影响。综合分析得出送风温度在13℃热环境较好,更有利于冷量的充分利用。

关键词：数据中心送风温度气流组织数值模拟对比

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分布式数据中心制冷控制的深度强化学习算法

计算机工程与设计 2024年第5期45卷 1595-1600,F0003页

作者：张立陈丁万剑雄李雷孝内蒙古气象局内蒙古自治区气象信息中心内蒙古呼和浩特010051 内蒙古自治区基于大数据的软件服务工程技术研究中心数据科学与应用学院内蒙古呼和浩特100080

为对数据中心空调送风温度与送风速度进行智能控制,降低数据中心制冷能耗,提出一种基于多智能体强化学习的数据中心空调制冷控制方法。所有空调智能体的制冷策略联合训练使其能合作制冷,设置温度约束保证设备在安全温度下运行。在不断... 详细信息

为对数据中心空调送风温度与送风速度进行智能控制,降低数据中心制冷能耗,提出一种基于多智能体强化学习的数据中心空调制冷控制方法。所有空调智能体的制冷策略联合训练使其能合作制冷,设置温度约束保证设备在安全温度下运行。在不断与环境模型交互的过程中获得经验,通过经验优化控制方法,以更加节能的方式保证数据中心的正常工作。仿真结果表明,与单智能体强化学习的CCA方法相比,所提方法在分布式数据中心环境中,降低了14.1%的空调功耗与18.09%的温度违约惩罚。

关键词：数据中心送风速度送风温度强化学习多智能体环境合作制冷温度约束