基于改进GSO-BPNN的变风量空调冷却水控制

摘要：

为了改善变风量空调冷却水系统控制中存在的能耗和稳定性存在缺陷的情况,提出一种基于BP神经网络和改进萤火虫算法的综合优化控制算法.首先对变风量空调的冷却水系统进行建模,然后利用改进后的萤火虫算法对BP神经网络进行优化,优化对象为初始权值和阈值,从而加快对目标函数的求值,得到最优的结果.最后利用改进后的BP神经网络优化冷却水模型中的变频PID控制器的参数.通过进行仿真对比以后可知,对比于基本萤火虫算法,改进萤火虫算法优化后的BP神经网络有着更好的权值和阈值,系统稳定性得到加强,同时具有良好的鲁棒性,在符合室内负荷的条件下,也有较为明显的节能效果.

关键词：变风量空调、冷却水系统、神经网络、改进萤火虫优化、比例积分微分控制、鲁棒性

所属期刊栏目：39

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2022-07-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：319-324