【摘 要】
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由于目前已有方法未能对建筑暖通空调水系统的运行工况进行辨识，导致控制结果不理想，冷水温度调节时间较长，水泵运行能耗上升。提出一种超低能耗建筑暖通空调冷水温度优化控制方法，将人工神经网络和遗传算法相结合，对建筑暖通空调水系统的运行工况进行辨识。通过辨识结果，建立建筑暖通空调冷水温度优化控制器，利用RBF神经网络对控制器进行在线优化，获取房间预测温度输出。利用预测信息和设定的目标函数，不断进行在线修正
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由于目前已有方法未能对建筑暖通空调水系统的运行工况进行辨识，导致控制结果不理想，冷水温度调节时间较长，水泵运行能耗上升。提出一种超低能耗建筑暖通空调冷水温度优化控制方法，将人工神经网络和遗传算法相结合，对建筑暖通空调水系统的运行工况进行辨识。通过辨识结果，建立建筑暖通空调冷水温度优化控制器，利用RBF神经网络对控制器进行在线优化，获取房间预测温度输出。利用预测信息和设定的目标函数，不断进行在线修正预测温度输出，得到最佳暖通空调冷水温度，实现空调冷水温度优化控制。仿真结果表明，所提方法能够有效降低冷水温度调节时间和水泵运行能耗，获取满意的优化控制结果。
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