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公开(公告)号：CN109945402A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910171253.8
申请日：2019-03-07
Applicant: 东南大学
IPC: F24F11/46 , F24F11/62 , F24F11/85 , F24F140/20
Abstract: 本发明是一种中央空调水系统节能方法，利用中央空调水系统历史运行数据，基于FCM聚类分析方法将特性识别和BP神经网络融合建立了中央空调水系统节能优化模型。在已知负荷需求和环境温度的条件下，以优化模型可控输入变量为优化运行参数，对中央空调水系统进行节能优化，得到中央空调水系统最优运行参数。在负荷和环境动态变化的情况下，实时对水系统各运行参数进行优化，及时对设备进行控制，保证了水系统在满足负荷需求的同时运行效率最高。另一方面，本发明的节能优化模型结合了特性识别和BP神经网络的优势，能够实时获取水系统运行数据对模型进行修正，使空调水系统持续运行在高效状态，实现中央空调水系统的节能优化。
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