空调水系统节能优化控制研究
| 摘要 | 第10-11页 |
| ABSTRACT | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外空调水系统节能优化控制方法研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 空调系统冷负荷预测方法研究 | 第15-16页 |
| 1.2.2 空调水系统节能优化控制方法研究 | 第16-18页 |
| 1.3 存在的问题 | 第18-19页 |
| 1.4 本文的主要工作 | 第19-21页 |
| 第二章 空调水系统设备能耗分析 | 第21-35页 |
| 2.1 引言 | 第21页 |
| 2.2 冷水机组能耗分析 | 第21-23页 |
| 2.2.1 冷水机组描述 | 第21页 |
| 2.2.2 冷水机组能耗模型建立 | 第21-23页 |
| 2.3 冷冻水泵能耗分析 | 第23-26页 |
| 2.3.1 冷冻水泵描述 | 第23-25页 |
| 2.3.2 冷冻水泵能耗模型建立 | 第25-26页 |
| 2.4 冷却水泵能耗分析 | 第26-27页 |
| 2.4.1 冷却水泵描述 | 第26页 |
| 2.4.2 冷却水泵能耗模型建立 | 第26-27页 |
| 2.5 设备能耗模型仿真 | 第27-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于BP神经网络的冷负荷预测 | 第35-51页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 神经网络算法概述 | 第35-40页 |
| 3.2.1 BP神经网络模型 | 第35-36页 |
| 3.2.2 BP算法 | 第36-40页 |
| 3.3 空调冷负荷预测模型 | 第40-49页 |
| 3.3.1 建立冷负荷预测模型 | 第40-45页 |
| 3.3.2 空调冷负荷预测模实例分析 | 第45-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第四章 空调水系统节能优化控制方法 | 第51-65页 |
| 4.1 引言 | 第51页 |
| 4.2 空调水系统优化控制模型 | 第51-57页 |
| 4.2.1 设备的物理约束 | 第52-54页 |
| 4.2.2 设备之间的相互约束 | 第54-55页 |
| 4.2.3 空调水系统优化目标函数 | 第55-56页 |
| 4.2.4 设备模型自适应性 | 第56-57页 |
| 4.3 空调水系统优化求解算法 | 第57-61页 |
| 4.3.1 交叉熵算法概述 | 第58-59页 |
| 4.3.2 交叉熵算法在水系统节能优化中的应用 | 第59-61页 |
| 4.4 空调水系统优化模型实例分析 | 第61-64页 |
| 4.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 空调水系统协调控制器设计 | 第65-83页 |
| 5.1 引言 | 第65页 |
| 5.2 整体框架 | 第65-66页 |
| 5.3 空调水系统协调控制器框架 | 第66-67页 |
| 5.4 系统硬件设计 | 第67-70页 |
| 5.4.1 主控制器选型 | 第67页 |
| 5.4.2 系统硬件平台选型 | 第67-69页 |
| 5.4.3 硬件模块扩展 | 第69-70页 |
| 5.5 系统软件设计 | 第70-74页 |
| 5.5.1 嵌入式操作系统选型 | 第70-71页 |
| 5.5.2 系统软件方案 | 第71-74页 |
| 5.6 搭建嵌入式Linux软件开发平台 | 第74-78页 |
| 5.6.1 搭建PC端开发环境 | 第74-76页 |
| 5.6.2 搭建嵌入式Linux实验板环境 | 第76-78页 |
| 5.7 WEB应用程序设计 | 第78-81页 |
| 5.8 本章小结 | 第81-83页 |
| 第六章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 6.1 工作总结 | 第83-84页 |
| 6.2 研究展望 | 第84-85页 |
| 参考文献 | 第85-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 攻读硕士期间的奖励及成果 | 第91-92页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第92页 |
