基于遗传算法的冷水机组运行参数优化

摘要：

本文以中国中部某城市的地下综合体内的冷水机组为研究对象,使用参数辨识和人工神经网络两种方法基于机组运行数据建立了能耗模型.参数辨识模型和神经网络模型的决定系数分别为0.94和0.91,模型准确度较高.以机组能耗最小为优化目标,机组运行参数中的冷冻水供水温度、冷却水回水温度为优化控制变量,基于遗传算法提出机组的运行优化控制策略.将优化控制策略置于神经网络建立的能耗模型中进行仿真,与机组原有控制策略相比,优化控制策略在典型日节能百分比为2.38％,具有较好的节能效果.

关键词：冷水机组、参数辨识、人工神经网络、遗传算法、控制策略

分类号：TB657(制冷工程)

在线出版日期：2022-08-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：69-72