一种基于建筑节能监测的能耗调节系统及其控制方法技术方案

技术编号:28319694 阅读:26 留言:0更新日期:2021-05-04 12:59
本发明专利技术公开了一种基于建筑节能监测的能耗调节系统,包括:第一数据采集模块,其设置在目标建筑物的内部,用于采集所述建筑物内部环境的多种参数信号;第二数据采集模块与能耗设备相连接,用于采集能耗设备的多种参数信号;两个数据处理前端分别与第一数据采集模块和第二数据采集模块相连接;两个信号传输模块分别与两个数据处理前端相连接;分部处理模块设置在能耗设备上,用于控制能耗设备的运行;中央控制单元的输入端与所述两个信号传输模块相连接,输出端与分部处理模块相连接。本发明专利技术还公开了一种基于建筑节能监测的能耗调节系统的控制方法,通过神经网络和模糊控制的结合对能耗设备进行控制,提高了建筑的节能率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于建筑节能监测的能耗调节系统及其控制方法
本专利技术涉及建筑系统
,更具体的是,本专利技术涉及一种基于建筑节能监测的能耗调节系统及其控制方法。
技术介绍
随着世界经济和建筑科学技术的快速发展,城市建筑日益增多,越来越多的人能够拥有舒适的生活和工作环境,然而随着建筑的增多,建筑的能源消耗也随之逐年大幅增高,建筑物是世界上最大的能源消耗之一,建筑物和建筑工程对全球环境、能源危机和能源消耗方面都有着重要的影响,国家也越来越重视建筑环境的可持续发展,并积极推广绿色建筑。目前,随着建筑节能的普及,室外主要是通过配备外墙隔热、外遮阳等节能环保设备或者对中央空调机组的改造来实现建筑的节能,比如由定频电机改造成变频电机等,然而,节能建筑这样的新兴事物刚开始并不久,节能建筑中较大的建筑热容量,使得我们已经习惯的建筑光热控制经验在节能建筑中已经不适用。较大热容量的建筑在使用不当的情况下会出现不当的蓄热蓄冷现象,例如夏天蓄热,冬天蓄冷。如果出现此类现象,将需要投入大量的能源消耗来填补采暖采冷负荷。室内的建筑节能通常采用以下两种节能改造:第本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于建筑节能监测的能耗调节系统,其特征在于,包括:/n第一数据采集模块,其设置在目标建筑物的内部,用于采集所述建筑物内部环境的多种参数信号;/n第二数据采集模块,其与所述目标建筑物内的能耗设备相连接,用于采集所述能耗设备的多种参数信号;/n两个数据处理前端,其分别与所述第一数据采集模块和第二数据采集模块相连接,用于所述多种参数信号的处理;/n两个信号传输模块,其分别与所述两个数据处理前端相连接,用于信号的传输;/n分部处理模块,其设置在所述能耗设备上,用于控制所述能耗设备的运行;/n中央控制单元,其输入端与所述两个信号传输模块相连接,用于处理分析所述两个信号传输模块输入的信息并作出判断...

【技术特征摘要】
1.一种基于建筑节能监测的能耗调节系统,其特征在于,包括:
第一数据采集模块,其设置在目标建筑物的内部,用于采集所述建筑物内部环境的多种参数信号;
第二数据采集模块,其与所述目标建筑物内的能耗设备相连接,用于采集所述能耗设备的多种参数信号;
两个数据处理前端,其分别与所述第一数据采集模块和第二数据采集模块相连接,用于所述多种参数信号的处理;
两个信号传输模块,其分别与所述两个数据处理前端相连接,用于信号的传输;
分部处理模块,其设置在所述能耗设备上,用于控制所述能耗设备的运行;
中央控制单元,其输入端与所述两个信号传输模块相连接,用于处理分析所述两个信号传输模块输入的信息并作出判断,所述中央控制单元的输出端与所述分部处理模块相连接,用于对所述分部处理模块作出指示。


2.如权利要求1所述的基于建筑节能监测的能耗调节系统,其特征在于,所述第一数据采集模块包括:
温度传感器,其设置在目标建筑物内,用于监测目标建筑物内的温度;
湿度传感器,其设置在目标建筑物内,用于监测目标建筑物内的湿度;
光照传感器,其设置在目标建筑物内,用于监测目标建筑物内的光照强度。


3.如权利要求2所述的基于建筑节能监测的能耗调节系统,其特征在于,所述第二数据采集模块包括:
红外感应温度测试仪,其设置在所述能耗设备上,用于监测所述能耗设备的散热温度;
功率传感器,其设置在所述能耗设备的电路上,于监测所述能耗设备的运行功率。


4.如权利要求3所述的基于建筑节能监测的能耗调节系统,其特征在于,所述数据处理前端包括:
信号调理模块,其与所述第一数据采集模块或者第二数据采集模块相连接,用于信号的滤波放大;
数据处理模块,其与所述信号调理模块相连接,用于信号的模数转换。


5.一种基于建筑节能监测的能耗调节系统的控制方法,使用如权利要求1-4任意一项所述的基于建筑节能监测的能耗调节系统,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一、按照采样周期,采集目标建筑物内的环境温度Tv、环境湿度RHv和体感湿度RHi,并确定能耗指数χ和舒适度指数φ;
步骤二、依次将上述参数进行规格化,确定三层BP神经网络的输入层神经元...

【专利技术属性】
技术研发人员:郑秋玲徐强杨柯吕静王秀丽王立光
申请(专利权)人:吉林建筑大学
类型:发明
国别省市:吉林;22

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