摘要
空调负荷预测是空调系统优化控制的基础,在显著降低能源消耗的同时提升了建筑热舒适性。人工智能技术背景下,针对人工智能算法应用于空调负荷预测和空调优化控制的要点进行了系统的探讨和总结,阐释了各类方法的内容和特点,梳理了模型的建模方法和影响因素,剖析了负荷预测与智能化控制的耦合要点。
Air conditioning load prediction is the basis for optimal control of air conditioning systems,which improves building thermal comfort while significantly reducing energy consumption.In the context of artificial intelligence technology,systematically discusses and summarizes the key points of artificial intelligence algorithms applied to air conditioning load prediction and air conditioning optimal control,explaining the content and characteristics of various methods,sorting out the modeling methods and influencing factors of the model,and analyzing the key points of coupling load prediction and intelligent control.
作者
高志刚
胡桐月
周品品
GAO Zhi-gang;HU Tong-yue;ZHOU Pin-pin
出处
《节能》
2022年第7期1-3,共3页
Energy Conservation
基金
上海市科学技术委员会科研计划项目(项目编号:19DZ1206700)
国网上海电力公司2020举手制项目(项目编号:20WA112001)。
关键词
数据挖掘
模型预测控制(MPC)
空调控制
热舒适
data mining
model predictive control(MPC)
air conditioning control
thermal comfort
