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公开(公告)号：CN116128103A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211586599.2
申请日：2022-12-09
Applicant: 山东大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/08 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开一种两阶段随机鲁棒优化的中央空调节能优化方法及系统，包括：将中央空调终端负荷分为客观热舒适负荷和主观热舒适负荷；构建两阶段随机鲁棒优化调度模型；第一阶段以小时为时间尺度，以中央空调在小时时间尺度下的运行能耗最小为目标，根据环境温度及人员信息确定满足客观热舒适负荷和相应主观热舒适负荷的最优设备运行参数；第二阶段以分钟为时间尺度，以中央空调在分钟时间尺度下的运行能耗变化值最小为目标，根据主观热舒适负荷所服从的转移概率分布确定设备运行参数调整量，以此控制中央空调动作。按照随机因素不同的时间尺度对中央空调运行参数进行优化和调节，实现在满足用户热舒适需求条件下对中央空调的不确定节能优化。
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公开(公告)号：CN114543274A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210253160.1
申请日：2022-03-15
Applicant: 山东大学
IPC: F24F11/46 , F24F11/62 , F24F11/89 , F24F110/10 , F24F110/20
Abstract: 本发明属于空调系统领域，提供了一种建筑中央空调温湿度优化控制方法及系统。该方法包括，根据指定的空调系统，建立与空调系统温湿度关联的预测模型；根据预测模型，制定空调系统的经济性能指标和空调系统的跟踪性能指标，构建优化目标函数；基于优化目标函数，结合约束条件，构建优化问题；确定优化目标函数的时变权重参数，求解优化问题，将得到的控制输入的第一项作用于空调系统；在未来的每个采样时刻不断更新优化问题中的预测变量值以及时变权重参数，滚动求解优化问题，以实现对空调系统的持续优化控制；其中，所述预测变量值包含未来时刻状态变量和输出变量的预测值，根据所述预测模型得出。
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公开(公告)号：CN114543274B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202210253160.1
申请日：2022-03-15
Applicant: 山东大学
IPC: F24F11/46 , F24F11/62 , F24F11/89 , F24F110/10 , F24F110/20
Abstract: 本发明属于空调系统领域，提供了一种建筑中央空调温湿度优化控制方法及系统。该方法包括，根据指定的空调系统，建立与空调系统温湿度关联的预测模型；根据预测模型，制定空调系统的经济性能指标和空调系统的跟踪性能指标，构建优化目标函数；基于优化目标函数，结合约束条件，构建优化问题；确定优化目标函数的时变权重参数，求解优化问题，将得到的控制输入的第一项作用于空调系统；在未来的每个采样时刻不断更新优化问题中的预测变量值以及时变权重参数，滚动求解优化问题，以实现对空调系统的持续优化控制；其中，所述预测变量值包含未来时刻状态变量和输出变量的预测值，根据所述预测模型得出。
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公开(公告)号：CN114877502A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210610297.8
申请日：2022-05-31
Applicant: 山东大学
IPC: F24F11/64
Abstract: 本发明属于空调控制技术领域，提供了一种基于分布式模型的多区域空调系统温湿度控制方法及系统，在考虑由传热过程导致的各个房间之间的热耦合基础上，将多区域空调系统分解为多个子空调系统，改善了因为忽略了子系统之间的相互作用而降低的控制性能的问题；同时，在构建每个子空调系统的空调系统动态模型的基础上，子空调系统的预测模型的建立和预测，实现了将集中式控制分解为多组相互通信的子控制单元的目的，使其能够用于大规模动态耦合系统；此外，根据每个子系统各自的输出变量预测值，以及每个子系统各自的温度和湿度的设定值，建立优化目标问题，利用所述优化目标函数，得到最优控制变量，与集中式结构相比，计算复杂度显著减少。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109579385A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811434735.X
申请日：2018-11-28
Applicant: 山东大学
Abstract: 本公开提供了一种空调自除霜装置及控制方法，包括设置于制热回路上依次连接的压缩机、冷凝器、双效换热器、第一膨胀阀和蒸发器；还包括连接于冷凝器和蒸发器之间，用于除霜时直接将制冷剂以热液形式引入蒸发器的除霜支路，以及连接于蒸发器、双效换热器和压缩机之间，用于将除霜后的制冷剂加热为气体并回流至压缩机的除霜回流支路，其中，所述除霜支路进口以及除霜回流支路两端分别通过三通阀与制热回路相连；所述空调自除霜装置还包括结霜状态检测与判断装置和控制器，所述结霜状态检测与判断装置用于检测蒸发器的结霜状态，所述控制器用于根据结霜检测装置的检测结果控制各三通阀的流通方向，使得空调处于制热状态或除霜状态。
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公开(公告)号：CN108826519A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810732034.8
申请日：2018-07-05
Applicant: 山东大学
IPC: F24F1/42 , F24F6/00 , F24F11/89 , F24F11/42 , F24F110/70
Abstract: 本发明公开了一种加湿系统包括控制器、加湿装置、室内储水装置、室外储水装置、传感单元和水泵，所述控制器分别与加湿装置、传感单元、水泵连接，加湿装置与室内储水装置相连，室内储水装置与室外储水装置通过水泵相连，所述传感单元设置在室内储水装置内或/和室外储水装置内，本发明将新风系统与加湿装置结合提出了一种新风加湿系统，改善室内的空气，并使得室内空气湿度适宜。一种包括上述新风加湿系统的空调器及控制方法解决现有空调使用时室内空气污浊和室内干燥的问题，室外机风机盘管的结霜能够被新风加湿系统收集，提高了水资源的利用率。
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公开(公告)号：CN116241991A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211581021.8
申请日：2022-12-09
Applicant: 山东大学
IPC: F24F11/62 , F24F11/64 , F24F11/80 , F24F11/47 , F24F110/12 , F24F120/10
Abstract: 本发明属于空调控制技术领域，提供了一种基于深度强化学习中央空调控制方法及系统，包括：获取控制区域内的人员信息和环境信息；依据获取的人员信息和环境信息，以及预设的控制模型，对中央空调进行控制；本发明中中央空调的控制模型采用双延迟深度确定性策略梯度算法，模型训练时，以第一频率更新动作网络，以大于第一频率的第二频率更新评价网络，一个动作网络对应多个评价网络；计算目标值时，采用对应多个评价网络中的最小值，实现抑制值函数网络的过估计问题，避免了训练过程中陷入次优解的问题，实现了对中央空调系统的最优控制。
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公开(公告)号：CN115962561A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202310007400.4
申请日：2023-01-04
Applicant: 山东大学 , 国网山东综合能源服务有限公司
IPC: F24F11/89 , F24F120/10
Abstract: 本发明公开一种中央空调多区域舒适度控制方法及系统，包括：获取被控区域的人流密度和环境信息，采用训练后的多智能体强化学习控制器，得到冷冻水泵流量、冷冻水温度及送风流量的目标值，以控制中央空调动作；多智能体强化学习控制器的训练过程为：根据每个区域的历史状态采用动作网络得到各区域对应的第一目标值，获取中央空调动作后的目标状态和奖励值，以及根据目标状态得到的第二目标值；根据历史状态和第一目标值，以及目标状态和第二目标值，采用评价网络得到损失值；以奖励值最小和损失值最小为目标，分别更新动作网络和评价网络。解决大型建筑中央空调多区域控制的非线性及多区域耦合问题。
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公开(公告)号：CN114877502B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210610297.8
申请日：2022-05-31
Applicant: 山东大学
IPC: F24F11/64
Abstract: 本发明属于空调控制技术领域，提供了一种基于分布式模型的多区域空调系统温湿度控制方法及系统，在考虑由传热过程导致的各个房间之间的热耦合基础上，将多区域空调系统分解为多个子空调系统，改善了因为忽略了子系统之间的相互作用而降低的控制性能的问题；同时，在构建每个子空调系统的空调系统动态模型的基础上，子空调系统的预测模型的建立和预测，实现了将集中式控制分解为多组相互通信的子控制单元的目的，使其能够用于大规模动态耦合系统；此外，根据每个子系统各自的输出变量预测值，以及每个子系统各自的温度和湿度的设定值，建立优化目标问题，利用所述优化目标函数，得到最优控制变量，与集中式结构相比，计算复杂度显著减少。
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