为了提高暖通空调的运行效率,应用人工神经网络算法对暖通空调系统进行控制。所设计的网络有四个隐含层,每个隐含层有四个隐舍节点,两个输入分别为房间内的温度和湿度,一个输出为焓值。仿真结果和实际应用表明该方法可以很好地实现对空调的控制,达到节能降耗的目的。
在分析了影响人体舒适性感觉诸因素的基础上 ,讨论了PMV (预测平均投票值———PredictedMeanVote)指标的作用和运算方法 .利用人工神经网络建立了PMV指标的预测模型 ,并将PMV指标用作空调系统的优化性能指标 ,研究了空调系统优化控制方案 .优化指标取舒适性指标和耗能量之和 ,在模型不确定和环境、负荷参数不断变化的情况下既达到了节能的要求 ,又可以使空调区域内的温、湿度保持在舒适性范围内 .研究表明将PMV指标用于空调系统的优化控制 ,具有良好的适用性
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