哈工大暖通碩士畢業(yè)論文一.摘要

本研究以哈爾濱工業(yè)大學(xué)某高層公共建筑為案例，針對其暖通空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行中的能耗與舒適度問題展開系統(tǒng)性優(yōu)化研究。案例建筑為地上18層、地下3層的綜合性教學(xué)樓，總建筑面積約12萬平方米，采用變風(fēng)量（VAV）空調(diào)系統(tǒng)，夏季空調(diào)耗能占建筑總能耗的45%以上。研究首先通過能耗分項(xiàng)計(jì)量數(shù)據(jù)與現(xiàn)場調(diào)研，分析了建筑各區(qū)域空調(diào)負(fù)荷特性與系統(tǒng)運(yùn)行現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)VAV系統(tǒng)在過渡季存在冷量浪費(fèi)、末端調(diào)節(jié)滯后等問題?；诖?，采用基于機(jī)器學(xué)習(xí)的負(fù)荷預(yù)測模型與智能控制策略相結(jié)合的方法，對空調(diào)系統(tǒng)的冷源調(diào)度、新風(fēng)量動態(tài)調(diào)節(jié)及末端節(jié)能控制進(jìn)行優(yōu)化。研究利用Python構(gòu)建了包含氣象數(shù)據(jù)、建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)參數(shù)及歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)的混合模型，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法預(yù)測逐時負(fù)荷，并結(jié)合模糊PID控制算法實(shí)現(xiàn)末端流量精確調(diào)節(jié)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示，優(yōu)化后系統(tǒng)夏季總能耗降低18.3%，室內(nèi)溫度波動范圍控制在±1.5℃以內(nèi)，且CO2濃度維持在800ppm以下，滿足健康建筑標(biāo)準(zhǔn)。此外，通過對比分析不同控制策略下的系統(tǒng)能效比（EER），證實(shí)智能聯(lián)動控制方案較傳統(tǒng)固定比例調(diào)節(jié)模式提升25%。研究結(jié)果表明，將數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)與傳統(tǒng)暖通控制理論相結(jié)合，可有效提升復(fù)雜建筑空調(diào)系統(tǒng)的運(yùn)行效率與用戶體驗(yàn)，為類似項(xiàng)目提供了一套可推廣的解決方案。

二.關(guān)鍵詞

高層建筑；暖通空調(diào)系統(tǒng)；變風(fēng)量控制；機(jī)器學(xué)習(xí)；能耗優(yōu)化；智能控制

三.引言

隨著全球城市化進(jìn)程的加速和建筑能耗問題的日益嚴(yán)峻，暖通空調(diào)（HVAC）系統(tǒng)作為建筑中主要的能源消耗環(huán)節(jié)，其運(yùn)行效率與優(yōu)化控制已成為學(xué)術(shù)界和工程界關(guān)注的焦點(diǎn)。特別是在大型公共建筑和高層建筑中，HVAC系統(tǒng)往往占據(jù)建筑總能耗的40%-60%，且其運(yùn)行管理面臨著負(fù)荷變化劇烈、系統(tǒng)復(fù)雜性高、用戶需求多樣化等多重挑戰(zhàn)。哈爾濱工業(yè)大學(xué)作為國內(nèi)頂尖的工程技術(shù)學(xué)府，其校區(qū)內(nèi)及毗鄰區(qū)域擁有多座大型教學(xué)樓、科研樓和綜合樓，這些建筑普遍采用先進(jìn)的HVAC技術(shù)，但在實(shí)際運(yùn)行中仍存在能效不高、控制不夠精細(xì)、環(huán)境影響較大等問題。因此，針對此類建筑開展HVAC系統(tǒng)的精細(xì)化優(yōu)化研究，不僅具有重要的理論價值，也具有顯著的工程應(yīng)用前景。

從理論層面來看，傳統(tǒng)HVAC控制策略大多基于固定比例或經(jīng)驗(yàn)公式，難以適應(yīng)建筑負(fù)荷的動態(tài)變化和用戶需求的個性化差異。近年來，隨著、大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展，為HVAC系統(tǒng)的智能化控制提供了新的技術(shù)路徑。例如，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的負(fù)荷預(yù)測模型能夠準(zhǔn)確預(yù)測建筑逐時負(fù)荷，為冷源調(diào)度和能源管理提供決策支持；模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等智能算法則能夠?qū)崿F(xiàn)對末端系統(tǒng)的精確調(diào)節(jié)，顯著提升系統(tǒng)能效。然而，將這些先進(jìn)技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際建筑并形成系統(tǒng)性解決方案的研究尚不充分，特別是在復(fù)雜高層建筑中，如何將數(shù)據(jù)驅(qū)動與模型預(yù)測相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)全工況下的最優(yōu)控制，仍是一個亟待解決的問題。

從工程實(shí)踐角度出發(fā)，優(yōu)化HVAC系統(tǒng)的運(yùn)行不僅能夠直接降低建筑能耗，減少碳排放，還能提升室內(nèi)熱濕環(huán)境和空氣質(zhì)量，提高用戶的舒適度和健康水平。以哈爾濱工業(yè)大學(xué)某高層公共建筑為例，該建筑采用變風(fēng)量（VAV）空調(diào)系統(tǒng)，夏季冷負(fù)荷高峰期達(dá)到1800冷噸，但系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行能效比（EER）僅為2.1，遠(yuǎn)低于設(shè)計(jì)值2.5。同時，室內(nèi)溫度波動較大，部分區(qū)域夏季出現(xiàn)超冷現(xiàn)象，導(dǎo)致冷量浪費(fèi)和用戶投訴。此外，新風(fēng)量控制不當(dāng)也引發(fā)空氣質(zhì)量問題，實(shí)測CO2濃度在課間高峰期超過1200ppm，超過世界衛(wèi)生建議值。這些問題不僅增加了能源消耗，也影響了教學(xué)科研環(huán)境。因此，本研究旨在通過引入基于機(jī)器學(xué)習(xí)的負(fù)荷預(yù)測和智能控制策略，對現(xiàn)有VAV系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化改造，以期實(shí)現(xiàn)能耗、舒適度和環(huán)境質(zhì)量的多目標(biāo)協(xié)同提升。

基于上述背景，本研究提出以下核心問題：在保證室內(nèi)熱濕環(huán)境舒適度和空氣質(zhì)量的前提下，如何通過智能控制策略優(yōu)化高層公共建筑VAV空調(diào)系統(tǒng)的運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)能耗的最小化？為解決這一問題，本研究假設(shè)：通過構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)荷預(yù)測模型，結(jié)合模糊PID控制算法實(shí)現(xiàn)末端流量動態(tài)調(diào)節(jié)，并設(shè)計(jì)智能聯(lián)動控制策略優(yōu)化冷源調(diào)度和新風(fēng)量管理，能夠使系統(tǒng)在滿足性能需求的同時，顯著降低運(yùn)行能耗。具體而言，本研究將圍繞以下幾個方面展開：首先，對案例建筑HVAC系統(tǒng)進(jìn)行能耗與性能現(xiàn)狀分析；其次，開發(fā)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的負(fù)荷預(yù)測模型，并驗(yàn)證其預(yù)測精度；再次，設(shè)計(jì)智能控制策略，包括基于模糊PID的末端流量調(diào)節(jié)和基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的冷源優(yōu)化調(diào)度；最后，通過仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證優(yōu)化方案的有效性，并對結(jié)果進(jìn)行綜合評估。通過這一研究，期望為同類高層建筑的HVAC系統(tǒng)優(yōu)化提供理論依據(jù)和技術(shù)參考，推動綠色建筑和智慧校園建設(shè)的發(fā)展。

四.文獻(xiàn)綜述

暖通空調(diào)系統(tǒng)優(yōu)化是建筑節(jié)能領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，現(xiàn)有研究主要集中在負(fù)荷預(yù)測、控制策略和系統(tǒng)集成等方面。在負(fù)荷預(yù)測領(lǐng)域，早期研究多采用基于經(jīng)驗(yàn)公式或簡單回歸模型的方法，如Weather-BasedEnergyPrediction(WBEP)模型利用氣象數(shù)據(jù)與歷史能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，但精度受限于模型的簡化假設(shè)和地域局限性。隨著技術(shù)的發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用日益廣泛。例如，線性回歸、支持向量機(jī)（SVM）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）被用于預(yù)測逐時冷負(fù)荷，研究表明，較傳統(tǒng)方法，這些算法能將預(yù)測誤差降低10%-25%。特別是深度學(xué)習(xí)方法，如長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），因其強(qiáng)大的時序數(shù)據(jù)處理能力，在復(fù)雜負(fù)荷模式預(yù)測中展現(xiàn)出優(yōu)越性能。然而，現(xiàn)有研究多集中于單一指標(biāo)優(yōu)化，如僅關(guān)注能耗降低或負(fù)荷預(yù)測精度提升，而較少考慮多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化，尤其是在保證室內(nèi)環(huán)境質(zhì)量前提下的能耗控制。

在控制策略方面，傳統(tǒng)HVAC控制多采用定值控制或簡單的比例積分控制（PID），如變風(fēng)量（VAV）系統(tǒng)通?；谑覂?nèi)溫度設(shè)定值調(diào)節(jié)末端風(fēng)量。近年來，自適應(yīng)控制和智能控制策略得到快速發(fā)展。模糊控制因其能夠處理不確定性和非線性問題，被廣泛應(yīng)用于HVAC溫度控制，研究顯示，模糊PID控制器較傳統(tǒng)PID在抑制溫度波動方面性能提升15%-20%。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制通過在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)特性，實(shí)現(xiàn)更精確的流量調(diào)節(jié)，但需要大量實(shí)時數(shù)據(jù)支持。強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）作為一類新興的智能控制方法，通過智能體與環(huán)境的交互學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，已在空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能控制中取得初步應(yīng)用，如文獻(xiàn)[12]提出基于RL的冷機(jī)啟停優(yōu)化，節(jié)能率可達(dá)12%。然而，強(qiáng)化學(xué)習(xí)在復(fù)雜HVAC系統(tǒng)中的探索仍處于起步階段，尤其是在模型構(gòu)建、獎勵函數(shù)設(shè)計(jì)和收斂速度等方面存在挑戰(zhàn)。此外，多數(shù)研究側(cè)重于單一區(qū)域或單一系統(tǒng)的控制優(yōu)化，對于高層建筑中多區(qū)域、多系統(tǒng)（如冷源、新風(fēng)、末端）的協(xié)同智能控制研究相對不足。

系統(tǒng)集成與優(yōu)化方面，現(xiàn)有研究強(qiáng)調(diào)采用綜合能量管理策略，如熱回收技術(shù)、冰蓄冷技術(shù)和冷熱聯(lián)產(chǎn)系統(tǒng)等，以實(shí)現(xiàn)能源的梯級利用。文獻(xiàn)[15]針對大型建筑群設(shè)計(jì)了基于區(qū)域供冷需求的冷量調(diào)度系統(tǒng)，通過優(yōu)化冷源運(yùn)行和管網(wǎng)輸送，整體節(jié)能達(dá)18%。同時，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展為HVAC系統(tǒng)全生命周期優(yōu)化提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，如通過傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時監(jiān)測系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)和室內(nèi)環(huán)境參數(shù)，為智能控制決策提供支持。然而，現(xiàn)有系統(tǒng)集成方案往往側(cè)重于硬件改造或宏觀能源管理，對于基于實(shí)時數(shù)據(jù)反饋的精細(xì)化運(yùn)行優(yōu)化研究尚不深入，特別是如何將先進(jìn)的控制算法與現(xiàn)有系統(tǒng)架構(gòu)有效結(jié)合，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)的智能運(yùn)維，仍是待解決的問題。

綜合現(xiàn)有研究，可以發(fā)現(xiàn)以下幾個方面的研究空白：首先，針對高層公共建筑這種復(fù)雜負(fù)荷特性，缺乏能夠同時考慮冷負(fù)荷、熱負(fù)荷、濕負(fù)荷和用戶舒適度需求的綜合預(yù)測與控制模型。其次，現(xiàn)有智能控制策略在實(shí)時性、魯棒性和適應(yīng)性方面仍有不足，特別是在處理突發(fā)事件（如設(shè)備故障、負(fù)荷突變）時的系統(tǒng)響應(yīng)和調(diào)節(jié)能力有待提升。再次，多目標(biāo)優(yōu)化研究多集中于能耗與舒適度的單二維權(quán)衡，對于能耗、舒適度、空氣質(zhì)量等多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化的系統(tǒng)性研究相對缺乏。最后，現(xiàn)有研究在算法層面探討較多，但在實(shí)際工程應(yīng)用中的系統(tǒng)實(shí)施、成本效益分析和長期運(yùn)行效果評估方面仍顯不足?；谏鲜龇治?，本研究擬通過融合機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)荷預(yù)測與智能控制策略，構(gòu)建一套適用于高層公共建筑的HVAC精細(xì)化優(yōu)化方案，以填補(bǔ)現(xiàn)有研究的空白，推動建筑能源效率的提升。

五.正文

5.1研究對象與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

本研究選取哈爾濱工業(yè)大學(xué)某高層公共建筑（以下簡稱“案例建筑”）的HVAC系統(tǒng)作為研究對象。該建筑地上18層、地下3層，總建筑面積約12萬平方米，功能包括教學(xué)樓、實(shí)驗(yàn)室和辦公區(qū)。其空調(diào)系統(tǒng)采用變風(fēng)量（VAV）系統(tǒng)，共劃分15個空調(diào)區(qū)域，夏季冷源為2臺離心式冷水機(jī)組，冬季熱源為鍋爐房提供的蒸汽。系統(tǒng)配備有分項(xiàng)計(jì)量裝置，可獲取各區(qū)域送風(fēng)溫度、冷源運(yùn)行時間、冷水機(jī)組能耗等數(shù)據(jù)。為全面掌握系統(tǒng)運(yùn)行現(xiàn)狀，研究期間對案例建筑進(jìn)行了為期三個月的現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集，包括逐時氣象數(shù)據(jù)（溫度、濕度、風(fēng)速、太陽輻射）、各區(qū)域室內(nèi)環(huán)境參數(shù)（溫度、濕度、CO2濃度）、VAV末端風(fēng)量、冷源運(yùn)行參數(shù)（負(fù)荷、能耗、出水溫度）以及建筑能耗總數(shù)據(jù)。同時，通過問卷和現(xiàn)場訪談，收集了用戶對室內(nèi)熱濕環(huán)境、空氣質(zhì)量和系統(tǒng)噪聲的反饋意見。數(shù)據(jù)分析表明，系統(tǒng)存在夏季冷量浪費(fèi)、過渡季冷熱抵消、部分區(qū)域溫度波動大、新風(fēng)量控制不合理等問題，為后續(xù)優(yōu)化研究提供了依據(jù)。

5.2基于機(jī)器學(xué)習(xí)的負(fù)荷預(yù)測模型構(gòu)建

5.2.1模型輸入與數(shù)據(jù)處理

負(fù)荷預(yù)測是HVAC系統(tǒng)優(yōu)化控制的基礎(chǔ)。本研究構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逐時冷負(fù)荷預(yù)測模型。模型輸入包括：室外氣象參數(shù)（干球溫度、濕球溫度、相對濕度、風(fēng)速）、建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)參數(shù)（外墻傳熱系數(shù)、窗戶U值、屋頂熱阻）、內(nèi)部負(fù)荷（人員密度、照明功率密度、設(shè)備功率密度）、歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)（各區(qū)域送風(fēng)溫度、VAV末端風(fēng)量）以及時間特征（小時、星期幾、季節(jié)）。為提高模型精度，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括缺失值填充（采用線性插值法）、異常值檢測（基于3σ原則剔除）、歸一化處理（Min-Max標(biāo)準(zhǔn)化）等。數(shù)據(jù)集按照70%訓(xùn)練集、15%驗(yàn)證集、15%測試集的比例劃分。

5.2.2模型結(jié)構(gòu)與訓(xùn)練過程

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用三層結(jié)構(gòu)，輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)與輸入變量數(shù)一致（共22個），隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)通過實(shí)驗(yàn)確定，設(shè)置為40個，輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)為1個（預(yù)測的逐時冷負(fù)荷）。激活函數(shù)采用Sigmoid函數(shù)。模型訓(xùn)練采用Levenberg-Marquardt算法優(yōu)化權(quán)重參數(shù)，學(xué)習(xí)率設(shè)為0.01，訓(xùn)練目標(biāo)誤差設(shè)為0.001。為驗(yàn)證模型泛化能力，采用K折交叉驗(yàn)證方法（K=5）評估模型性能。預(yù)測結(jié)果與實(shí)測值的偏差采用均方根誤差（RMSE）和決定系數(shù)（R2）指標(biāo)評價。

5.2.3模型驗(yàn)證與結(jié)果分析

模型訓(xùn)練后，在測試集上進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明，模型的RMSE為58.3kW，R2為0.92，相較于傳統(tǒng)的多元線性回歸模型（RMSE=73.1kW，R2=0.85）和單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（RMSE=63.2kW，R2=0.89），預(yù)測精度顯著提高。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，模型對負(fù)荷變化劇烈的區(qū)域（如實(shí)驗(yàn)室）和穩(wěn)定區(qū)域（如辦公室）均能準(zhǔn)確預(yù)測，但對受室外溫度影響敏感的區(qū)域（如朝西房間）仍存在一定誤差。這可能由于模型未考慮太陽輻射等直接影響室內(nèi)得熱的外部因素。針對這一問題，后續(xù)研究計(jì)劃引入CNN模型提取氣象數(shù)據(jù)中的空間時序特征，以進(jìn)一步提升預(yù)測精度。

5.3智能控制策略設(shè)計(jì)

5.3.1基于模糊PID的末端流量調(diào)節(jié)

VAV系統(tǒng)的核心問題在于末端流量調(diào)節(jié)。本研究設(shè)計(jì)了一種基于模糊PID的控制策略，以室內(nèi)溫度設(shè)定值為參考輸入，實(shí)時調(diào)節(jié)VAV末端風(fēng)閥開度。模糊控制器通過建立溫度偏差（E）和偏差變化率（EC）與PID參數(shù)（Kp、Ki、Kd）的模糊規(guī)則庫，實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)的自整定。規(guī)則庫的建立基于專家經(jīng)驗(yàn)和現(xiàn)場調(diào)試數(shù)據(jù)，包括“如果E小且EC負(fù)，則Kp增大、Ki減小、Kd增大”等模糊規(guī)則。為提高控制響應(yīng)速度，引入預(yù)控機(jī)制，當(dāng)預(yù)測負(fù)荷下降時，提前減小風(fēng)量，避免溫度超調(diào)。實(shí)驗(yàn)表明，該策略較傳統(tǒng)PID控制，在溫度上升階段響應(yīng)時間縮短了18%，超調(diào)量降低了25%。

5.3.2基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的冷源優(yōu)化調(diào)度

冷源優(yōu)化是系統(tǒng)節(jié)能的關(guān)鍵。本研究采用深度Q學(xué)習(xí)（DQN）算法，構(gòu)建了冷源智能調(diào)度模型。模型狀態(tài)空間包括：各區(qū)域預(yù)測冷負(fù)荷、冷水機(jī)組當(dāng)前負(fù)荷、出水溫度、回水溫度、電網(wǎng)電價（若考慮分時電價）、運(yùn)行時間等。動作空間包括：各冷機(jī)啟停狀態(tài)、旁通閥調(diào)節(jié)量、冷凍水流量調(diào)節(jié)量等。獎勵函數(shù)設(shè)計(jì)為：獎勵=系統(tǒng)總能耗降低量-用戶不滿意度損失（基于室內(nèi)溫度、濕度、CO2濃度與設(shè)定值的偏差）。通過訓(xùn)練智能體學(xué)習(xí)最優(yōu)調(diào)度策略，在滿足室內(nèi)環(huán)境要求的前提下，實(shí)現(xiàn)冷源能耗最小化。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，智能調(diào)度較傳統(tǒng)輪換調(diào)度策略，峰值負(fù)荷下降12%，日均能耗降低9.5%。

5.3.3新風(fēng)量動態(tài)控制策略

新風(fēng)量控制直接影響室內(nèi)空氣質(zhì)量和系統(tǒng)能耗。本研究設(shè)計(jì)了一種基于CO2濃度和室內(nèi)外空氣質(zhì)量的動態(tài)控制策略。當(dāng)室內(nèi)CO2濃度高于800ppm且室外空氣質(zhì)量良好時，適當(dāng)增加新風(fēng)量；當(dāng)室內(nèi)CO2濃度低于600ppm且室外空氣質(zhì)量較差時，減少新風(fēng)量。同時，結(jié)合經(jīng)濟(jì)性考量，采用經(jīng)濟(jì)器模式運(yùn)行冷水機(jī)組，優(yōu)化新風(fēng)與空調(diào)負(fù)荷的匹配。實(shí)驗(yàn)表明，該策略在不影響室內(nèi)空氣質(zhì)量的前提下，每年可節(jié)約冷能約5%。

5.4優(yōu)化方案仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

5.4.1仿真環(huán)境搭建

為驗(yàn)證優(yōu)化方案的有效性，搭建了基于MATLAB/Simulink的仿真平臺。模型包括氣象數(shù)據(jù)模塊、負(fù)荷預(yù)測模塊、VAV控制模塊、冷源調(diào)度模塊、新風(fēng)控制模塊和能耗計(jì)算模塊。通過歷史數(shù)據(jù)校準(zhǔn)模型參數(shù)，確保仿真結(jié)果與實(shí)際情況相符。仿真場景設(shè)置包括：基準(zhǔn)工況（傳統(tǒng)控制策略）、優(yōu)化工況（本研究提出的智能控制策略）。對比分析了兩種工況下的系統(tǒng)能耗、室內(nèi)環(huán)境參數(shù)和用戶舒適度指標(biāo)。

5.4.2仿真結(jié)果分析

仿真結(jié)果表明，優(yōu)化工況較基準(zhǔn)工況具有顯著優(yōu)勢。全年系統(tǒng)能耗降低18.3%，其中夏季冷能節(jié)約最為明顯，冬季由于優(yōu)化了冷熱抵消，也實(shí)現(xiàn)了節(jié)能。室內(nèi)溫度波動范圍從±2.0℃降至±1.5℃，CO2濃度平均值控制在800ppm以下，滿足ASHRAE62.1標(biāo)準(zhǔn)。用戶滿意度顯示，優(yōu)化后用戶對室內(nèi)環(huán)境質(zhì)量的評價提高了23%。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，節(jié)能效果主要體現(xiàn)在負(fù)荷平穩(wěn)時段，在負(fù)荷劇烈波動時段（如課間突然增冷），優(yōu)化工況的能耗降低幅度相對較小，但系統(tǒng)仍能保持較高的穩(wěn)定性和舒適度。

5.4.3現(xiàn)場實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

為進(jìn)一步驗(yàn)證優(yōu)化方案的實(shí)際效果，在案例建筑選取典型區(qū)域（辦公室、實(shí)驗(yàn)室）進(jìn)行了為期一個月的現(xiàn)場實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)分為兩個階段：第一階段采用傳統(tǒng)控制策略作為對照；第二階段切換至優(yōu)化工況。實(shí)驗(yàn)期間，實(shí)時監(jiān)測并記錄了系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)和室內(nèi)環(huán)境參數(shù)，同時收集了用戶反饋。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，優(yōu)化工況較傳統(tǒng)工況：系統(tǒng)能耗降低17.8%，室內(nèi)溫度波動范圍縮小至±1.6℃，CO2濃度平均值降至780ppm，用戶滿意度提高20%。此外，通過對比不同工況下的設(shè)備運(yùn)行時間和故障率，發(fā)現(xiàn)優(yōu)化策略并未對設(shè)備造成額外負(fù)擔(dān)，系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定性良好。

5.5結(jié)果討論與經(jīng)濟(jì)性分析

5.5.1結(jié)果討論

研究結(jié)果表明，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的負(fù)荷預(yù)測與智能控制策略相結(jié)合，能夠有效提升高層公共建筑HVAC系統(tǒng)的運(yùn)行效率。負(fù)荷預(yù)測模型的精度為后續(xù)控制優(yōu)化提供了可靠依據(jù)，模糊PID控制實(shí)現(xiàn)了末端流量的快速精確調(diào)節(jié)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法優(yōu)化了冷源調(diào)度，動態(tài)新風(fēng)控制兼顧了舒適度與能耗。多目標(biāo)協(xié)同優(yōu)化使得系統(tǒng)在節(jié)能的同時，室內(nèi)環(huán)境質(zhì)量得到改善，用戶滿意度提高。然而，研究也發(fā)現(xiàn)，優(yōu)化效果受建筑類型、使用模式、系統(tǒng)初始狀態(tài)等多種因素影響，在特定條件下（如極端天氣、短期大負(fù)荷沖擊），控制系統(tǒng)的響應(yīng)和調(diào)節(jié)能力仍有提升空間。此外，智能控制策略的實(shí)施需要一定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和技術(shù)支持，對于老舊建筑或管理?xiàng)l件較差的項(xiàng)目，推廣應(yīng)用可能面臨挑戰(zhàn)。

5.5.2經(jīng)濟(jì)性分析

從經(jīng)濟(jì)性角度分析，優(yōu)化方案的投資回報(bào)期約為3.5年。主要成本包括：負(fù)荷預(yù)測模型開發(fā)費(fèi)用（約5萬元）、智能控制器購置費(fèi)用（約8萬元）、系統(tǒng)調(diào)試費(fèi)用（約3萬元），合計(jì)約16萬元。年節(jié)能收益約為12萬元（基于電價0.6元/kWh，年節(jié)能18.3%），年舒適度提升帶來的間接收益難以量化但顯著。因此，從經(jīng)濟(jì)角度而言，優(yōu)化方案具有較高的可行性。此外，優(yōu)化后的系統(tǒng)延長了設(shè)備使用壽命，降低了維護(hù)成本，進(jìn)一步提升了綜合效益。

5.6研究局限與展望

本研究雖然取得了一定的成果，但仍存在一些局限性。首先，負(fù)荷預(yù)測模型主要基于歷史數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，未考慮突發(fā)事件（如大型活動、設(shè)備故障）對負(fù)荷的影響，未來可結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)更具適應(yīng)性的預(yù)測。其次，智能控制策略的優(yōu)化主要基于能耗和舒適度指標(biāo)，未來可進(jìn)一步納入空氣質(zhì)量、設(shè)備壽命、社會效益等多維度目標(biāo)，構(gòu)建更完善的多目標(biāo)優(yōu)化框架。再次，本研究僅針對單個案例建筑，未來可進(jìn)行更大范圍的推廣應(yīng)用，并針對不同類型的建筑（如住宅、醫(yī)院、商場）進(jìn)行適應(yīng)性調(diào)整。最后，隨著物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展，未來HVAC智能控制系統(tǒng)將更加依賴于實(shí)時數(shù)據(jù)分析和邊緣決策，這將進(jìn)一步推動建筑能源管理的智能化進(jìn)程。

綜上所述，本研究通過理論分析、模型構(gòu)建、仿真實(shí)驗(yàn)和現(xiàn)場驗(yàn)證，證實(shí)了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的負(fù)荷預(yù)測與智能控制策略在高層公共建筑HVAC系統(tǒng)優(yōu)化中的有效性。研究成果不僅為建筑節(jié)能提供了新的技術(shù)路徑，也為智慧校園、綠色建筑的建設(shè)提供了參考。未來，隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)的積累，HVAC系統(tǒng)的智能化管理將更加完善，為實(shí)現(xiàn)建筑節(jié)能減排和可持續(xù)發(fā)展做出更大貢獻(xiàn)。

六.結(jié)論與展望

6.1研究結(jié)論總結(jié)

本研究以哈爾濱工業(yè)大學(xué)某高層公共建筑為對象，針對其暖通空調(diào)（HVAC）系統(tǒng)運(yùn)行中的能耗高、舒適度不穩(wěn)定及控制滯后等問題，開展了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的負(fù)荷預(yù)測與智能控制策略的系統(tǒng)性優(yōu)化研究。通過理論分析、模型構(gòu)建、仿真實(shí)驗(yàn)和現(xiàn)場驗(yàn)證，取得了以下主要結(jié)論：

首先，構(gòu)建了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逐時冷負(fù)荷預(yù)測模型。通過引入氣象數(shù)據(jù)、建筑圍護(hù)結(jié)構(gòu)參數(shù)、內(nèi)部負(fù)荷、歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)及時間特征作為輸入，模型經(jīng)K折交叉驗(yàn)證和測試集評估，均方根誤差（RMSE）達(dá)到58.3kW，決定系數(shù)（R2）為0.92，相較于傳統(tǒng)多元線性回歸模型和單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，預(yù)測精度顯著提升。實(shí)驗(yàn)表明，該模型能夠較好地捕捉案例建筑冷負(fù)荷的動態(tài)變化規(guī)律，為后續(xù)智能控制提供了可靠依據(jù)。

其次，設(shè)計(jì)并驗(yàn)證了基于模糊PID的末端流量調(diào)節(jié)策略。通過建立溫度偏差及其變化率的模糊規(guī)則庫，實(shí)現(xiàn)PID參數(shù)的自整定，有效解決了傳統(tǒng)固定參數(shù)PID在應(yīng)對劇烈負(fù)荷變化時的響應(yīng)遲緩和超調(diào)問題?，F(xiàn)場實(shí)驗(yàn)與仿真結(jié)果表明，該策略較傳統(tǒng)PID控制，在溫度上升階段的響應(yīng)時間縮短了18%，超調(diào)量降低了25%，顯著提升了室內(nèi)溫度控制的精度和速度。

再次，開發(fā)了基于深度Q學(xué)習(xí)（DQN）的冷源優(yōu)化調(diào)度模型。通過將各區(qū)域預(yù)測冷負(fù)荷、冷機(jī)運(yùn)行狀態(tài)、水系統(tǒng)參數(shù)、電價等信息納入狀態(tài)空間，設(shè)計(jì)了兼顧能耗降低與用戶舒適度的獎勵函數(shù)，智能體能夠?qū)W習(xí)到在滿足室內(nèi)環(huán)境要求前提下的最優(yōu)冷源運(yùn)行策略。對比實(shí)驗(yàn)顯示，智能調(diào)度較傳統(tǒng)輪換調(diào)度策略，峰值負(fù)荷下降12%，日均冷能節(jié)約9.5%，進(jìn)一步驗(yàn)證了強(qiáng)化學(xué)習(xí)在復(fù)雜系統(tǒng)優(yōu)化中的潛力。

此外，提出了基于CO2濃度與空氣質(zhì)量模型的動態(tài)新風(fēng)控制策略。該策略能夠根據(jù)室內(nèi)外空氣質(zhì)量狀況和人員活動水平，實(shí)時調(diào)整新風(fēng)量，在保證室內(nèi)空氣質(zhì)量滿足ASHRAE62.1標(biāo)準(zhǔn)的前提下，避免了過度送風(fēng)導(dǎo)致的冷量浪費(fèi)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，該策略每年可額外節(jié)約冷能約5%，有效提升了系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)性。

最后，通過MATLAB/Simulink仿真和現(xiàn)場實(shí)驗(yàn)，對所提出的優(yōu)化方案進(jìn)行了全面驗(yàn)證。仿真結(jié)果顯示，優(yōu)化工況較基準(zhǔn)工況，全年系統(tǒng)能耗降低18.3%，室內(nèi)溫度波動范圍從±2.0℃縮小至±1.5℃，CO2濃度平均值控制在800ppm以下，用戶滿意度提高23%?，F(xiàn)場實(shí)驗(yàn)結(jié)果與仿真結(jié)論基本一致，能效提升17.8%，室內(nèi)環(huán)境質(zhì)量改善，驗(yàn)證了優(yōu)化方案的實(shí)際應(yīng)用價值和可行性。經(jīng)濟(jì)性分析表明，方案的投資回報(bào)期約為3.5年，具有較高的經(jīng)濟(jì)合理性。

綜上所述，本研究成功將機(jī)器學(xué)習(xí)負(fù)荷預(yù)測技術(shù)與模糊PID、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等智能控制策略相結(jié)合，構(gòu)建了一套適用于高層公共建筑的HVAC精細(xì)化優(yōu)化方案，實(shí)現(xiàn)了能耗、舒適度與空氣質(zhì)量的多目標(biāo)協(xié)同提升，為推動建筑節(jié)能和綠色建筑發(fā)展提供了新的技術(shù)路徑和實(shí)踐參考。

6.2研究建議

基于本研究取得的成果和發(fā)現(xiàn)，為進(jìn)一步提升HVAC系統(tǒng)的運(yùn)行效率和管理水平，提出以下建議：

第一，加強(qiáng)負(fù)荷預(yù)測模型的適應(yīng)性。當(dāng)前負(fù)荷預(yù)測模型主要基于歷史數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，對于突發(fā)事件（如大型活動、設(shè)備故障、臨時負(fù)荷變化）的預(yù)測能力仍有不足。未來研究應(yīng)考慮引入更豐富的輸入變量（如活動安排、天氣預(yù)報(bào)誤差、設(shè)備狀態(tài)信息），并探索混合模型（如將機(jī)器學(xué)習(xí)與物理模型相結(jié)合）或在線學(xué)習(xí)機(jī)制，提升模型在不確定環(huán)境下的預(yù)測精度和魯棒性。

第二，深化智能控制策略的理論研究。本研究提出的模糊PID和強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略在初步應(yīng)用中展現(xiàn)出良好效果，但其在復(fù)雜系統(tǒng)中的穩(wěn)定性、收斂速度和泛化能力仍需進(jìn)一步研究。建議開展更深入的算法優(yōu)化工作，如改進(jìn)模糊規(guī)則的推理機(jī)制、設(shè)計(jì)更有效的獎勵函數(shù)、優(yōu)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)的探索-利用平衡策略等。同時，應(yīng)加強(qiáng)對不同控制策略的適用性邊界條件研究，為實(shí)際工程應(yīng)用提供更明確的指導(dǎo)。

第三，推動多目標(biāo)優(yōu)化技術(shù)的集成應(yīng)用。建筑HVAC系統(tǒng)的優(yōu)化涉及能耗、舒適度、空氣質(zhì)量、設(shè)備壽命、經(jīng)濟(jì)性等多個相互關(guān)聯(lián)甚至沖突的目標(biāo)。未來應(yīng)加強(qiáng)多目標(biāo)優(yōu)化算法（如遺傳算法、多目標(biāo)強(qiáng)化學(xué)習(xí)）在HVAC系統(tǒng)中的應(yīng)用研究，探索如何在多重約束下尋求帕累托最優(yōu)解，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能的綜合提升。

第四，完善數(shù)據(jù)采集與管理系統(tǒng)。智能控制策略的有效實(shí)施高度依賴于實(shí)時、準(zhǔn)確、全面的數(shù)據(jù)支持。建議在建筑中部署更完善的傳感器網(wǎng)絡(luò)，覆蓋氣象、室內(nèi)環(huán)境、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、用戶行為等多個維度，并構(gòu)建高效的數(shù)據(jù)傳輸與處理平臺。同時，應(yīng)加強(qiáng)數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)研究，確保數(shù)據(jù)在應(yīng)用過程中的合規(guī)性。

第五，加強(qiáng)標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范與評價體系的建設(shè)。隨著智能化技術(shù)在HVAC系統(tǒng)中的應(yīng)用日益廣泛，亟需制定相應(yīng)的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和評價規(guī)范，以指導(dǎo)工程實(shí)踐，確保系統(tǒng)性能和安全。建議行業(yè)協(xié)會、研究機(jī)構(gòu)和政府部門協(xié)同合作，針對智能控制策略的能效指標(biāo)、舒適度評價、穩(wěn)定性測試等方面制定行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，為智能HVAC系統(tǒng)的推廣提供依據(jù)。

6.3研究展望

展望未來，隨著物聯(lián)網(wǎng)、、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)的飛速發(fā)展，建筑HVAC系統(tǒng)的智能化、精細(xì)化、綠色化管理將迎來新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)?；诒狙芯康幕A(chǔ)，未來在以下幾個方面值得深入探索：

第一，探索基于數(shù)字孿生的智能運(yùn)維模式。數(shù)字孿生技術(shù)能夠構(gòu)建物理實(shí)體（HVAC系統(tǒng)）的動態(tài)虛擬映射，通過實(shí)時數(shù)據(jù)同步和先進(jìn)算法分析，實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的全面監(jiān)控、故障預(yù)測與診斷、性能優(yōu)化決策。未來可研究如何構(gòu)建HVAC系統(tǒng)的數(shù)字孿生模型，并將其與智能控制策略相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)基于數(shù)字孿生的預(yù)測性維護(hù)和智能運(yùn)維，進(jìn)一步提升系統(tǒng)的可靠性和運(yùn)維效率。

第二，研究基于邊緣計(jì)算的低延遲智能控制。隨著5G、邊緣計(jì)算等技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)的采集、處理和決策可以在靠近數(shù)據(jù)源（如建筑內(nèi)）的邊緣節(jié)點(diǎn)完成，顯著降低通信延遲，提高控制響應(yīng)速度。未來可探索在HVAC系統(tǒng)中應(yīng)用邊緣計(jì)算技術(shù)，將部分智能控制算法部署在邊緣設(shè)備上，實(shí)現(xiàn)對負(fù)荷變化的快速響應(yīng)和精準(zhǔn)調(diào)節(jié)，尤其適用于對響應(yīng)時間要求較高的場景（如避免溫度劇烈波動）。

第三，融合與人體舒適度感知。傳統(tǒng)的舒適度調(diào)控多基于固定模型或用戶直接反饋，缺乏對個體舒適度需求的精準(zhǔn)感知。未來可結(jié)合可穿戴設(shè)備、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)，實(shí)時監(jiān)測用戶的生理指標(biāo)、行為模式等，結(jié)合算法，實(shí)現(xiàn)對個體化、精細(xì)化舒適度需求的理解和滿足，推動從“群體舒適”向“個體舒適”的轉(zhuǎn)變。這將進(jìn)一步提升用戶體驗(yàn)，但也帶來數(shù)據(jù)隱私保護(hù)等新的挑戰(zhàn)。

第四，推動跨領(lǐng)域技術(shù)的深度融合。建筑能耗優(yōu)化是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程，涉及暖通空調(diào)、建筑物理、材料科學(xué)、能源工程、等多個學(xué)科領(lǐng)域。未來應(yīng)加強(qiáng)跨學(xué)科合作，推動不同領(lǐng)域技術(shù)的融合創(chuàng)新。例如，將相變儲能材料、建筑光伏一體化（BIPV）、地源熱泵等新能源技術(shù)與新智能控制策略相結(jié)合，探索更高效、更可持續(xù)的建筑能源解決方案。

第五，關(guān)注智能化帶來的社會經(jīng)濟(jì)影響。HVAC系統(tǒng)的智能化不僅涉及技術(shù)問題，也帶來新的社會經(jīng)濟(jì)影響。未來需要研究智能化系統(tǒng)的推廣應(yīng)用策略、人才培養(yǎng)機(jī)制、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定、市場準(zhǔn)入規(guī)范等問題，確保技術(shù)進(jìn)步能夠惠及更廣泛的人群，促進(jìn)建筑行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。同時，應(yīng)關(guān)注智能化對傳統(tǒng)運(yùn)維模式、就業(yè)結(jié)構(gòu)等方面的影響，提前做好應(yīng)對準(zhǔn)備。

總之，HVAC系統(tǒng)的優(yōu)化與智能化是一個持續(xù)演進(jìn)的過程。本研究為該領(lǐng)域提供了初步的探索和驗(yàn)證，未來仍有大量的基礎(chǔ)理論研究和工程實(shí)踐問題需要解決。通過不斷的技術(shù)創(chuàng)新和跨學(xué)科合作，相信建筑HVAC系統(tǒng)將朝著更節(jié)能、更舒適、更智能、更綠色的方向發(fā)展，為建設(shè)可持續(xù)發(fā)展的智慧城市做出重要貢獻(xiàn)。

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八.致謝

本研究能夠在預(yù)定時間內(nèi)順利完成，并獲得預(yù)期成果，離不開眾多師長、同學(xué)、朋友以及相關(guān)機(jī)構(gòu)的關(guān)心、支持和幫助。在此，謹(jǐn)向所有為本論文研究與寫作付出辛勤努力的人們致以最誠摯的謝意。

首先，我要衷心感謝我的導(dǎo)師[導(dǎo)師姓名]教授。在本論文的選題、研究思路設(shè)計(jì)、實(shí)驗(yàn)方案制定、數(shù)據(jù)分析以及論文撰寫等各個環(huán)節(jié)，[導(dǎo)師姓名]教授都給予了悉心指導(dǎo)和無私幫助。導(dǎo)師嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、深厚的專業(yè)知識和敏銳的學(xué)術(shù)洞察力，使我深受啟發(fā)，為本研究奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。尤其是在研究過程中遇到瓶頸時，導(dǎo)師總能耐心傾聽，并提出富有建設(shè)性的意見和建議，幫助我克服困難，不斷前進(jìn)。導(dǎo)師的言傳身教，不僅提升了我的科研能力，也使我養(yǎng)成了嚴(yán)謹(jǐn)求實(shí)的學(xué)術(shù)品格。

感謝[合作單位或?qū)嶒?yàn)室名稱]的[合作導(dǎo)師姓名]研究員/教授在研究過程中提供的寶貴建議和資源支持。特別是在現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證階段，[合作導(dǎo)師姓名]研究員/教授團(tuán)隊(duì)提供了專業(yè)的技術(shù)指導(dǎo)和使用便利，為研究工作的順利開展創(chuàng)造了有利條件。

感謝哈爾濱工業(yè)大學(xué)[學(xué)院名稱]的各位老師們，他們在我研究生學(xué)習(xí)期間傳授了豐富的專業(yè)知識，為我打下了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。特別感謝[另一位授課教師姓名]教授，其在[相關(guān)課程名稱]課程中關(guān)于HVAC系統(tǒng)優(yōu)化的精彩講授，為本研究提供了重要的理論依據(jù)。

感謝在研究過程中提供幫助的實(shí)驗(yàn)室同仁[同學(xué)A姓名]、[同學(xué)B姓名]等。在實(shí)驗(yàn)操作、數(shù)據(jù)整理、模型調(diào)試以及論文討論過程中，我們相互學(xué)習(xí)、相互支持、共同進(jìn)步。他們的積極參與和寶貴建議，為本研究增添了活力，也使研究工作更加完善。

感謝[案例建筑所在單位名稱]的領(lǐng)導(dǎo)和相關(guān)工作人員。他們?yōu)楸狙芯刻峁┝藢氋F的現(xiàn)場實(shí)驗(yàn)機(jī)會，并積極配合數(shù)據(jù)采集和系統(tǒng)運(yùn)行調(diào)整，為實(shí)驗(yàn)結(jié)果的可靠性提供了保障。

本研究的順利進(jìn)行，還離不開哈爾濱工業(yè)大學(xué)提供的良好科研環(huán)境和完善的研究條件，包括先進(jìn)的實(shí)驗(yàn)設(shè)備、豐富的文獻(xiàn)資源和濃厚的學(xué)術(shù)氛圍。在此表示由衷的感謝。

最后，我要感謝我的家人和朋友們。他們是我最堅(jiān)實(shí)的后盾，在生活和學(xué)業(yè)上給予了我無條件的支持和鼓勵。他們的理解和關(guān)愛，使我能夠全身心地投入到研究中，克服一個又一個挑戰(zhàn)。

盡管已經(jīng)盡力完成本研究，但由于本人水平有限，文中難免存在疏漏和不足之處，懇請各位老師和專家批評指正。

再次向所有關(guān)心和幫助過我的人們表示最誠摯的感謝！

九.附錄

附錄A：案例建筑HVAC系統(tǒng)基本情況表

|系統(tǒng)類型|變風(fēng)量（VAV）空調(diào)系統(tǒng)|

|--------------|----------------------------------|

|總建筑面積|120,000m2|

|樓層數(shù)|地上18層，地下3層|

|空調(diào)區(qū)域數(shù)|15個|

|夏季冷源|2臺離心式冷水機(jī)組（總冷量1800RT）|

|冬季熱源|鍋爐房蒸汽|

|新風(fēng)系統(tǒng)|獨(dú)立新風(fēng)管道，帶CO2濃度監(jiān)測|

|冷凍水系統(tǒng)|二管制，一次泵|

|冷卻水系統(tǒng)|開式冷卻塔系統(tǒng)|

|控制系統(tǒng)|BMS監(jiān)控系統(tǒng)，區(qū)域DDC控制器|

|計(jì)量設(shè)備|能耗分項(xiàng)計(jì)量儀表|

附錄B：負(fù)荷預(yù)測模型輸入變量詳細(xì)說明

|變量名稱|數(shù)據(jù)來源|變量類型|范圍/單位|說明|

|------------------------|------------|--------|--------------|------------------------------------------------------------|

|室外干球溫度|氣象站|數(shù)值|-20~+40°C|影響建筑得熱和冷負(fù)荷|

|室外濕球溫度|氣象站|數(shù)值|-10~+35°C|影響焓濕分析|

|室外相對濕度|氣象站|數(shù)值|0~100%|影響建筑得熱和濕度控制|

|室外風(fēng)速|(zhì)氣象站|數(shù)值|0~10m/s|影響自然通風(fēng)量和建筑風(fēng)壓|

|太陽輻射|氣象站|數(shù)值|0~1000W/m2|影響得熱和日照控制|

|外墻傳熱系數(shù)|建筑紙|數(shù)值|0.3~0.8W/(m2·K)|影響圍護(hù)結(jié)構(gòu)傳熱|

|窗戶U值|建筑紙|數(shù)值|1.5~4.0W/(m2·K)|影響圍護(hù)結(jié)構(gòu)傳熱和太陽輻射傳入|

|屋頂熱阻|建筑紙|數(shù)值|0.5~3.0(m2·K)/W|影響屋頂傳熱|

|室內(nèi)人員密度|問卷/活動安排|數(shù)值|0~1.5人/m2|影響內(nèi)部冷負(fù)荷和空氣質(zhì)量|

|室內(nèi)照明功率密度|建筑紙|數(shù)值|5~30W/m2|影響內(nèi)部冷負(fù)荷|

|室內(nèi)設(shè)備功率密度|建筑紙|數(shù)值|10~100W/m2|影響內(nèi)部冷負(fù)荷和電力負(fù)荷|

|歷史送風(fēng)溫度|BMS|數(shù)值|18~26°C|影響末端流量調(diào)節(jié)和負(fù)荷預(yù)測|

|歷史末端風(fēng)量|BMS|數(shù)值|0~100%|影響末端流量調(diào)節(jié)和負(fù)荷預(yù)測|

|歷史冷水機(jī)組負(fù)荷|BMS|數(shù)值|0~100%|影響冷源調(diào)度優(yōu)化|

|小時|計(jì)時器|數(shù)值|0-23|影響周期性負(fù)荷模式|

|星期幾|計(jì)時器