不确定环境下智能大厦空调系统调度的评估与优化研究

发布时间：2017-03-27 16:02

  本文关键词：不确定环境下智能大厦空调系统调度的评估与优化研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：智能大厦由于其资源利用率高、维护成本低、环境舒适等特点,近年来在国内外受到了高度的关注,成为了研究热点。作为智能大厦空调控制系统的关键部分,空调系统调度策略决定了大厦的节能效果及用户的舒适度。通常智能大厦所处的环境存在多种不确定因素,由于缺乏有效的工具与方法,使得不确定环境下空调系统调度策略的设计、评估与优化变得极其复杂。如何高效快速地获取不确定环境下能耗低且用户体验高的最优空调系统调度策略成为了空调系统设计人员所面临的主要挑战。针对智能大厦空调系统调度策略的决策与优化问题,本论文创新地提出了一个面向不确定环境下智能大厦空调系统调度策略的设计建模、策略评估和参数寻优框架。该框架能够高效地支持智能空调调度策略模型的自动生成与定量评估,同时支持调度策略系统参数配置的快速寻优。本文的主要贡献如下：1.针对智能大厦所处的不确定环境,基于价格时间自动机理论系统地建立了一套面向智能大厦的空调系统调度策略的建模方法。本论文详细分析了智能大厦所处环境中天气变化、加热器输出功耗和用户行为的不确定性,采用多种随机分布模型,支持不确定环境下空调系统各部件及其调度策略的精确建模。2.基于统计模型检验方法,提出了一种不确定环境下空调系统调度策略定量评估方法。该方法支持不确定环境下面向大厦能耗与用户舒适度的系统性能查询,支持不确定环境下不同空调系统调度策略的定量评估与比较,为系统设计者的决策提供有效支撑。3.基于监督学习算法,提出了一种不确定环境下空调系统参数快速寻优的方法。针对不确定环境下众多的空调系统参数配置组合,该方法支持从大量的参数配置实例中快速寻找出使得大厦能耗尽量最低、舒适度尽量最高的最优参数配置,大幅减少参数配置寻优所需时间和资源。实验结果表明,本论文提出的面向不确定环境下智能大厦空调系统调度的评估与寻优框架不仅能够有效地帮助空调系统设计者进行调度策略的分析和选取,同时能够自动快速获取到最优的系统参数配置使得大厦更加节能与舒适。
【关键词】：智能大厦 不确定环境 价格时间自动机 统计模型检验 调度策略评估 监督学习
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU83;O212.1
【目录】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-14
• 第一章 绪论14-24
• 1.1 研究背景与意义14-16
• 1.2 研究挑战与创新点16-18
• 1.3 相关工作介绍18-22
• 1.3.1 智能大厦的能耗研究18-19
• 1.3.2 价格时间自动机的相关研究19-20
• 1.3.3 统计模型检验的相关研究20-21
• 1.3.4 机器学习在智能大厦研究中的应用21-22
• 1.4 本文组织结构22-24
• 第二章 相关理论介绍24-32
• 2.1 价格时间自动机理论24-27
• 2.2 统计模型检验和UPPAAL-SMC27-28
• 2.3 智能大厦的热建模28-29
• 2.4 监督学习和神经网络算法29-30
• 2.5 本章小结30-32
• 第三章 不确定环境下的智能大厦建模32-50
• 3.1 不确定环境分析32-36
• 3.2 空调系统建模分析36-38
• 3.3 空调系统建模详解38-48
• 3.3.1 环境建模39-43
• 3.3.2 控制器建模(Controller Model)43-45
• 3.3.3 调度策略建模(Strategy Model)45-48
• 3.4 本章小结48-50
• 第四章 空调系统策略评估及参数寻优50-58
• 4.1 空调系统的建模、策略评估和参数寻优框架50-51
• 4.2 策略评估51-52
• 4.3 参数配置的寻优流程52-54
• 4.4 寻优流程详细说明54-57
• 4.4.1 特征提取和组合生成54-55
• 4.4.2 特征向量集采样55-56
• 4.4.3 回归模型的训练和预测56-57
• 4.4.4 最优参数配置实例生成57
• 4.5 本章小结57-58
• 第五章 案例研究58-74
• 5.1 实验描述58-60
• 5.2 空调系统的调度策略评估60-65
• 5.3 空调系统的参数配置寻优65-72
• 5.4 本章小结72-74
• 第六章 总结与展望74-76
• 6.1 总结74-75
• 6.2 展望75-76
• 参考文献76-82
• 致谢82-84
• 攻读硕士学位期间发表论文和参与科研情况84-85

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