智能恒舒适建筑热环境控制

发布时间：2018-01-14 07:30

  本文关键词：智能恒舒适建筑热环境控制　出处：《南昌大学》2016年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：随着社会的发展以及人们生活水平的不断提高,人们对于室内环境的舒适性要求也随之越来越高,室内温度的变化则直接影响到室内环境的舒适性。为了使得人们在进入房间内时,室内温度处于平稳状态,并且最大限度的节省能源消耗。本文在马尔科夫理论的基础上,结合实际情况对理论及方法进行改进,通过改进后的新维无偏灰色马尔科夫理论及方法对室内温度进行了预测,并将该预测结果应用于后期的室内空调开启时间的预测中。根据实测数据对室内温度进行预测,四个受测房间的预测结果与实际结果的平均绝对误差最大为0.19℃,相较于室内30℃左右的温度,以上误差基本可以忽略不计,结果表示该预测方法在室内温度预测方面有较好的准确性。为得到最合适的空调开启时间,采用单一变量法对室内滞后时间的影响因素进行分析,结果显示固定影响因子、空调开启时室内温度、空调开启时室外温度与滞后时间成正比,空调开启时空调设定温度与滞后时间成反比。依据以上关系,构建了空调滞后时间以及空调开启时间的预测算法。通过设定受测房间达到温度稳定的目标时间,依据该目标时间计算空调开启时间,对比四个受测房间的的实际稳定时间与计划时间,结果显示误差均在10分钟以内,属于能够接受的偏差范围内。通过本文的研究,得到了室内温度的预测方法以及空调滞后时间的计算方法,并依此获得室内最合适的空调开启时间的预测算法。希望本文的研究方法以及所得结论能够为今后室内热环境的研究提供参考。
[Abstract]:With the development of society and the continuous improvement of people's living standards, people have higher and higher requirements for indoor comfort. The change of indoor temperature directly affects the comfort of indoor environment. In order to make people enter the room, the indoor temperature is in a stable state. And the maximum energy consumption. Based on Markov theory, this paper improves the theory and method combined with the actual situation. The indoor temperature is predicted by the improved new dimension unbiased grey Markov theory and method. The prediction results are applied to predict the opening time of indoor air conditioning in the later stage, and the indoor temperature is forecasted according to the measured data. The average absolute error between the predicted results of the four tested rooms and the actual results is 0.19 鈩，

本文编号：1422617