暖通空调制冷系统的优化控制方法研究 王炜棠

暖通空调制冷系统的优化控制方法研究王炜棠
摘要：在我国大部分商用及民用建筑中，暖通空调制冷系统的年能耗量，占据
了建筑总能耗量25%~50%左右。

因此，有必要加强对空调制冷系统的优化控制，
以有效降低建筑能耗，促进我国社会经济的健康与和谐发展。

暖通空调是现代化
建筑中，用于创造洁净、舒适的生活、工作环境所不可或缺的重要基础设备。

但
同时它也是建筑物能耗最大的设备之一，在给人们带来舒适的内部环境的同时，
也产生了大量的能源消耗，加剧了我国能源供需之间矛盾。

尤其是暖通空调的制
冷系统，它作为暖通空调的核心元件，也是能耗量最大的设备，必须加强对空调
制冷系统的节能优化控制，以尽可能的降低系统能耗，提高系统的运行效率。

关键词：暖通空调；制冷系统；优化控制；方法研究
1导言
暖通空调是现代建筑中必不可少的一部分，但是它增加了能源的消耗。

在我
国的建筑中，暖通空调的能源消耗占到了整个建筑的20%以上，而暖通空调的能
源消耗中有一半以上是因为制冷系统。

2暖通空调制冷系统的优化控制方法
暖通空调的制冷系统受室外气象和室内状态的影响较大，所以为了保证制冷
的效果，制冷系统会全部运作，这就导致了制冷系统只有部分处于负荷状态，增
大了其能耗。

基于此，可以从暖通空调部分负荷的状态入手，研究制冷机最佳吸
气压力的状态，进而分析其能源节约的问题。

2.1BP神经网络在暖通空调制冷系统中的应用
BP神经网络是一种多层反馈的网络系统，可以解决多层网络的隐藏单元连接
问题。

而且BP神经网络在解决非线性的映射问题时，有着不可替代的作用。

根
据BP神经网络的特性，它主要用在以下三个方面：（1）模式的识别与分类。

在
计算机的数据中，可以将信息分为文字、图片和语言等类型，BP神经网络可以根据不同数据的特征进行识别，然后把信息针对性的归类，有助于加快信息的处理；（2）函数系统控制。

BP神经网络可以利用其自身非线性的特点进行函数建模，
建模后的系统就可以广泛应用在工业控制中，如机器人的运动轨迹控制等；（3）压缩数据。

BP神经网络可以对数据进行压缩，减少数据所占据的内存空间。

另外，BP神经网络还可以对数据的特征进行抽取，方便数据的分析。

根据BP神经网络
的上述特征，可以将这种神经网络应用在暖通空调的制冷系统中，实现对空调制
冷系统中制冷机吸气压力的模拟。

因为暖通空调制冷机的能耗有很强的非线性特点，所以在收集其能耗状态时很难保证精确性。

基于此，可以发挥BP神经网络
的作用，实现对真实数据的模拟。

BP神经网络可以模拟任意的连续非线性函数，利用神经网络模型来逼近实际值。

BP神经网络在暖通空调中可以实现制冷机状态的监测，方便后续的调整和控制。

2.2Matlab语言在暖通空调制冷系统中的应用
Matlab语言是一种很强大的工程语言，它可以处理大量的数据，而且处理的
效率很高。

所以，在控制系统、图像处理和系统仿真中的应用较为广泛。

在随后
的发展中，Matlab语言更为完善，各个领域的专家根据自身的需求推出了Matlab
工具箱，里面有各种训练与设计的子程序，当人们需要的时候就可以直接调取，
进而解放了自己的编程。

从这方面来讲，Matlab语言实现了模块化的设计与应用，
能够简化系统的控制过程。

所以，即使不了解算法的本质，人们也可以直接利用
函数模块来实现设计目的，方便了建模的过程。

BP神经网络是算法的基础，可以实现系统运作的模拟，而Matlab语言是整个系统运作的模块，在一定程度上可以看作是BP神经网络的子系统。

如果把BP神经网络应用在暖通空调的制冷系统中，那么就可以用Matlab语言实现模块的设定。

这种结合的优势主要体现在以下两点：（1）简化整个系统的设定。

暖通空调的制冷系统受外界环境和室内环境的影响
较大，所以其运行会经常性的发生改变，要收集其运行状态的各种参数较为复杂。

但是将BP神经网络和Matlab语言结合后，就能够根据模块的特性快速设定程序，简化整个系统的运作；（2）反馈最接近实际情况的数据。

为了降低暖通空调制
冷机的能耗，需要确定其最佳吸气压力的状态。

制冷剂的状态变化有着明显的非
线性关系，寻常的采集方法很难起到较好的效果。

但是，BP神经网络能够模拟非线性的映射，而Matlab语言能够快速的处理数据，这就形成了较好的循环，能够最快速地把暖通空调制冷剂的运作状态反馈给系统，方便了调整和控制。

2.3自适应模糊控制系统的应用
无论是BP神经网络还是Matlab语言，其本质上都是整个制冷系统中的一部分，虽然能够实现数据的采集和反馈，但是缺少控制系统。

因此，为了提升暖通
空调的智能化程度，同时降低制冷机的能耗，还可以引入自适应模糊控制系统。

自适应模糊控制系统能够根据反馈数据的特征进行适应性学习，然后利用逻辑系
统进行参数的调整。

将自适应模糊控制系统应用在暖通空调中，其主要的作用如下：（1）整体优化系统的性能。

暖通空调的制冷系统是由多个子系统组成的，
它们是一个有机的整体，若单纯地从某个元件进行优化，就会存在协调的问题。

但是自适应模糊控制系统是将整个制冷机作为系统进行优化控制的，所以能够将
能耗降到最低，进而实现整体系统的优化；（2）能够控制制冷机的消耗功率。

自适应模糊控制系统可以根据反馈的数据进行逻辑处理，进而寻找到最佳的冷却
水温度，可以实现冷却水系统与环境条件之间的协调。

所以，在制冷机运行的过
程中，其热传递是以最低能耗的形式运行的，方便了整个暖通空调系统对制冷机
消耗功率的控制；（3）有较强的调节功能。

自适应模糊控制系统有极强的学习
能力和调节能力，在制冷机运行的过程中，若参数发生了较明显的变化，自适应
模糊控制系统就可以自主调整，把模块的运行进行完善和改进，这就保证了控制
过程的准确与有效。

上述三种方法在某种程度上是一个整体，它们的配合才能够
最大程度降低制冷机的能耗。

当然，在一些暖通空调的制冷系统控制中，采用了
其他的神经网络和算法来替代，也能够起到相应的效果。

但是从本质而言，对暖
通空调制冷机能耗的控制都是从实时监测入手的，然后把收集的数据反馈到控制
系统，之后再进行系统运行参数的调整，进而达到降低能耗的目的。

3结语
随着社会的发展，人们对生活质量的要求越来越高，暖通空调已经成为建筑
物中不可缺少的一部分。

但是由于暖通空调的制冷剂运作问题，其能耗一直较高，进一步恶化了我国能源的供求关系，不满足可持续发展的战略。

而暖通空调中能
耗最大的就是制冷系统，对其进行优化的控制有着重要意义。

本文以BP神经网络、Matlab语言和自适应模糊控制系统三方面为主，分析现代化技术在暖通空调
制冷机控制中的应用，希望可以给相关的研究提供一定的参考意见。

参考文献
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