基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的地下水源熱泵系統(tǒng)節(jié)能診斷研究.pdf

1、目前，建筑節(jié)能成為各國關注的焦點和熱點，其中可再生能源建筑應用得到了國家重視和鼓勵，已經(jīng)建設了～些可再生能源建筑應用示范項目，并且為了加大建設力度，提出建立可再生能源建筑示范城市。在可再生能源建筑應用中，地下水源熱泵系統(tǒng)由于系統(tǒng)能效高、運行費用低，目前在我國得到了廣泛應用，然而實際運行中因缺乏有效的節(jié)能診斷監(jiān)控系統(tǒng)，往往導致系統(tǒng)運行能效大大降低。
　　 本課題是在這樣的背景下提出的。
　　 本文依據(jù)我國現(xiàn)行有關節(jié)能規(guī)范，

2、針對民用地下水源熱泵空調(diào)系統(tǒng)，根據(jù)《水源熱泵機組》(GB/R19409-2003)，《公共建筑節(jié)能設計標準》(GB 501 89-2005)，并結臺專家和實際運行人員的經(jīng)驗以及作者的定量分析，提出節(jié)能狀態(tài)判定指標；
　　 建立了基率特征參數(shù)、指標特征參數(shù)與非節(jié)能運行因素的關系庫；確定了特征參數(shù)的數(shù)字化生成規(guī)則：根據(jù)關系庫的映射對應關系，創(chuàng)建了特征參數(shù)樣本的標準輸入與系統(tǒng)節(jié)能診斷的標準輸出的基礎模型?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡技術具有的訓練

3、學習、記憶模擬、非線性逼近等優(yōu)點，建立地下水源熱泵系統(tǒng)節(jié)能診斷網(wǎng)絡模型，并對BP神經(jīng)網(wǎng)絡中三種算法，即VLBP(variable learning rate back propagation)算法、SCG(scaled conjugate gradient)算法和LM(Ievenberg-narguardt)算法進行比較，訓練網(wǎng)絡．選擇出較好的算法。最終實現(xiàn)了在基礎模型對地下水源熱泵系統(tǒng)運行時的節(jié)能診斷功能，為系統(tǒng)高效節(jié)能運行提供有效監(jiān)