人工神经网络在空调系统中的应用:人工神经网络系统
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发布时间：2023-04-21 16:15
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时间：2023-05-21 17:19
关键词 神经网络；空调；应用
中图分类号 TP387 文献标识码 A 文章编号 1673-9671-(2012)071-0184-02
*空调系统是一个庞大复杂的系统，主要包括：空调冷热源系统、水或空气系统、控制系统等，空调系统能耗与影响因素之间是一种多变量、强耦合、严重非线性的关系，具有很强的动态性。而人工神经网络可以实现从输入到输出的任意非线性映射，能够模拟高度非线性系统，具有较强的学习能力、自适应能力、容错能力和联想能力，已成为复杂的非线性系统建模、仿真、预测的新型工具，人工神经网络自20世纪40年代初被首度提出来以后，经过几十年的发展，广泛运用于模式识别和图像处理、控制与优化、人工智能等方面。随着我国空调事业的快速发展及节能减排新形下，人工神经网络在空调系统中的运用越来越受到广大暖通空调研究者的关注。
1 神经网络
神经网络是对人脑或生物神经网络的抽象和建模，具有从环境学习的能力，以类似生物的交互方式适应环境。人工神经网络是一个由大量简单的神经元广泛联接组成的复合系统，当系统被训练达到平衡后，由各个神经元的权值组成的整个网络的分布状态，就是所求的结果。网络学习的过程也就是各神经元权值的调整过程。人工神经网络根据连接方式不同可以分为两大类：无反馈的前向神经网络和相互连接型网络（包括反馈网络），图1为BP神经网络系统结构简图，BP网络就是一种误差反向传播的前向网络，神经网络的学习算法总体来讲可分为有监督学习和无监督学习。人工神经网络的具有强容错性、冗余性、鲁棒性和信息分布式并行处理及快速进行大量计算能力特点， 能适应复杂环境和进行多目标控制。
图1 BP网络系统结构
2 人工神经网络在空调系统中的应用
2.1 空调风系统方面的应用
变风量系统（VAV系统）的基本思想是：当室内负荷发生变化时，改变送入室内风量，以满足室内人员的舒适性或工艺性要求，实现送风量的自动调节，最大限度地减少风机动力，节约运行能耗。目前对变风量空*制方法传统方法主要有：定静压控制、变静压控制、总风量控制等，但多数局限于的PID控制理论，对变风量空调这种非线性系统的控制精度难以保证。朱为明等人在VAV系统中采用神经网络预测优化算法对变风量空调进行控制，神经网络预测优化算法控制过程的节能范围为：6％-13.5％，与PID控制方法相比，神经网络预测优化算法的控制量之和减少6%以上，具有较好的节能效果。
2.2 空调水系统方面的应用
*空调水系统主要包括冷却水和冷冻水系统，对于大型系统，管道长，系统热容量大、惯性大，被控系统水温和流速变化速度较慢，滞后现象严重，是一种典型的大滞后系统，对于过程纯滞后非线性特性，目前过程控制传统算法不具备克服滞后影响的能力，在稳定性和响应速度上都难以达到较好的性能指标。周洪煜等人利用了神经网络的非线性*近特性、自学习、自组织的能力以及预测控制的滚动优化和反馈校正的特性，建立起的*空调水系统的动态模型，作为预测控制器的预测模型，不需要对被控对象进行精确的辨识， 提出的多变量神经网络预测控制系统具有优良的控制效果，实现了空调水系统的自适应控制。何厚键等人在*空调水系统的建模与优化研究中，利用前馈型网络结合BP算法建立了冷却塔和制冷机的神经网络模型，解决的具有高度非线性的*空调水系统设备的建模问题。
2.3 制冷系统方面的应用
神经网络在空调中的制冷系统应用，主要体现在制冷机组优化控制和制冷系统的故障诊断两方面。在*空调系统中制冷机组是能耗最大的设备，对制冷机组进行优化控制，提高其运行效率，是空调系统节能的重要途径之一。赵健等人在分析了影响压缩机运行效率的主要因素基础上，建立了以压缩机入口制冷剂温度、压缩机出口制冷剂温度和负荷为输入量，最佳吸气压力输出为输出量的BP神经网络模型。通过在线修正制冷机的吸气压力工作点，解决变负荷下，制冷机优化控制问题，大幅度提高制冷性能参数COP的值，降低了制冷机的运行能耗，与采用额定工况相比，采用神经网络优化控制方法的制冷机节能量约为44.8%。
故障诊断是一种了解和掌握设备在使用过程中的技术，确定其整体或局部是否正常，早期发现故障及其原因并能预报故障发展趋势的技术。在制冷系统的故障诊断方面，神经网络也发挥着重要作用，随着我国空调制冷事的蓬勃发展，制冷系统越来越复杂，故障的潜在发生点也越来越多，制冷设备的故障检测与诊断越来越受到人们的重视。胡正定等人在分析制冷系统常见故障特征的基础上，建立以压缩机进口温度、蒸发器进口温度、冷媒水进口温度、冷媒水出口温度、压缩机排气压力、压缩机吸气压力、压缩机出口温度、冷凝器出口温度等8特征征参数作为输入量，故障模式作为输出量的补偿模糊神经网络模型。仿真结果表明，系统的诊断结果且有较高的准确率。李中领等人在空调系统故障诊断中利用神经网络建立了三层BP网络模型，输入层节点个数为4，对应于4种故障现象，隐含层单元个数为4，输出层节点个数为12，对应于12种故障原因，输出节点值的大小反映了故障出现的可能性。
2.4 负荷预测方面的应用
空调系统逐时负荷的准确预测是实现现代控制的前提之一，准确预测空调负荷对空调高效节能运行具有重大意义，影响空调负荷的因素有空气温度、湿度、太阳辐射强度、人员、设备运行情况等，空调负荷与影响因素之间是严重非线性的关系，具有动态性。
2.5 空调制冷系统的仿真设计方面的应用
制冷空调产品设计中，大量地依赖样机的反复制作与调试，使得产品的设计周期延长，并影响性能优化，用计算机仿真代替样机试验，在计算机上面实现优化设计，使得制冷空调装置仿真技术近年来得到了迅速发展 。
2.6 大型建筑运行能耗的评价方面的应用
大型公共建筑指非住宅的民用建筑，包括办公楼、商场、宾馆、医院、学校等，大型公共建筑用能特点是单位面积耗能非常高，为每年100 kW/m2-300 kW/m2，而且我国大型公共建筑能源系统效率较低，浪费严重，其电耗超过公共建筑节能设计标准规定指标的10倍以上。大型公共建筑*空调系统运行能耗的科学评价是对大型公共建筑进行用能科学管理的重要基础，赵靖等人基于BP人工神经网络，将冷水机组、冷冻水泵、冷却水泵、冷却塔、其它设备月平均功率、运行时间和气象特征共七个作为预测因子，空调系统总能耗为输出量，建立了大型公共建筑系统运行能耗的预测评价模型，仿真结果表明，网络的平均预测误差输出值约为3.3E-014，可以满足实际应用的要求。
3 发展方向
人工神经网络基于较强的学习能力、自适应能力、容错能力和联想能力，在暖通空调领域中的应用已经取得了突破性的进展。今后的发展方向主要有两个方面，首先，不断改进神经网络性能，提高其预测和控制精确度；另外，逐步使神经网络的实现由软件实现过渡到硬件实现，扩大其在空调领域的应用范围，也是今后的研究方向之一。
参考文献
[1]胡守仁.神经网络导论[M].北京:国防科技大学出版社,1999.
[2]候媛彬,杜京义,汪梅.神经网络[M].西安电子科技大学出版社,2007.
[3]朱为明.基于神经网络的变风量空调智能控制系统研究[D].北京建筑工程学院,硕士学位论文,2008.
[4]周洪煜,王照阳.神经网络预测控制在*空调水系统控制中的应用[J].计算机测量与控制,2009,17(7):1279-1281.
