一种VAV变风量空调系统控制方法技术方案

本发明专利技术提出了全新的VAV空调系统控制方案，对末端VAV-BOX和空调机组采用神经网络预测控制方法，克服了VAV系统滞后特性，提高了控制精度，大大降低了执行机构的“谐振”现象，节能效果提高13％以上，并解决了工程中控制参数整定难题。对末端VAV-BOX采用压力无关型串级预测控制方法，提高了控制精度。空调机组设置了4个控制回路，采用全工况综合控制技术，根据不同工况自动选择可调整设定静压的静压控制或总风量控制策略，实现对风机的预测控制；通过检测所有末端VAV-BOX一次风量，根据运行工况调整送风温度，解决了最低新风运行时部分空调区域温度过低的问题；新风比控制回路采用串级预测控制方法，实现了新风比精确控制，进一步提高了节能水平。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种VAV变风量空调系统控制方法，属于民用建筑VAV变风量空调控制

技术介绍
目前VAV变风量空调控制系统主要是基于多个回路的单独设计，且基本上都是用 PID控制方法进行调节，其自控系统需要调试工程师根据自身的经验现场设定PID参数，不具备自学习能力。由于每个自控系统的时间常数有所不同，极易造成自控系统自适应性差， 使温度波动大或产生执行器的“共振”现象。同时，由于VAV变风量空调系统中多个回路之间存在一定的耦合关系，即使单个回路调试和运行都没问题，在所有回路协调工作时，整个系统也不易实现稳定控制，易出现系统的“共振”现象。此外，PID控制方法中比例、积分、微分参数的设定对控制系统的性能有很大的影响，由于变风量空调系统组成复杂、设备众多，各种不同的应用场合对参数的要求也不同， 需要调试工程师根据自身的经验现场给予设定，给工程现场调试带来了很大的困难。同时， 由于存在着夏季、冬季和过渡季三种不同的工况条件，VAV空调系统在实际工程应用中，往往至少需要一年以上才能基本满足客户的控制性能要求。目前有少数变风量系统设计公司采用了模糊PID控制方法，以便能够在控制过程本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种ＶＡＶ变风量空调系统控制方法，其特征在于，包括以下几个步骤：第一步：利用ＢＰ神经网络建立空调区域温度预测模型、末端风阀预测模型、空调机组主风道管道静压预测模型、主风道风量预测模型、送风温度预测模型、新风风阀预测模型及空气质量预测模型１）确定空调区域温度预测模型、末端风阀预测模型、空调机组主风道管道静压预测模型、主风道风量预测模型、送风温度预测模型、新风风阀预测模型及空气质量预测模型结构空调区域温度预测模型的输入信号为室外太阳辐射强度、室外温度、ＣＯ２浓度、室内温度、风量和末端阀门开度，输出为下一时刻室内温度；末端风阀预测模型的输入信号为末端风阀开度和空调机组主风道管道静压，输出为下一时...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：魏东，吴杰，陈志新，潘兴华，刘熙，
申请(专利权)人：北京建筑工程学院，北京筑讯通机电工程顾问有限公司，
类型：发明
国别省市：11