Оптимизация проектирования систем отопления, вентиляции и кондиционирования всегда была важной темой в области энергосбережения зданий. В последние годы в системах отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха начал применяться метод оптимизации, называемый культурным алгоритмом, для решения сложных задач оптимизации путем моделирования эволюции человеческой культуры. Этот метод сочетает в себе групповые знания с индивидуальным опытом и демонстрирует уникальные преимущества при решении многоцелевых задач оптимизации систем HVAC с множеством ограничений. Культурные алгоритмы могут эффективно решать такие ключевые вопросы, как настройка параметров системы, оптимизация энергопотребления и баланс комфорта, открывая новый технический путь для разработки умных зданий.
Как культурные алгоритмы работают в HVAC
Культурный алгоритм достигает оптимизации путем построения двухуровневого эволюционного механизма, который представляет собой построение пространства убеждений и группового пространства. В приложениях систем HVAC групповое пространство представляет различные возможные комбинации параметров системы, а пространство убеждений хранит исторические оптимальные решения и эмпирические знания. Два пространства взаимодействуют друг с другом посредством функций принятия и функций влияния, что позволяет сохранять отличные решения и направлять последующие направления поиска.
Этот механизм особенно подходит для решения задач многокритериальной оптимизации систем HVAC. Например, в системах кондиционирования офисных зданий алгоритм должен одновременно учитывать несколько целей, таких как минимальное потребление энергии, максимальный комфорт и максимальный срок службы оборудования. Культурный алгоритм может быстро найти точку баланса между различными целями, используя опыт оптимизации, накопленный в пространстве убеждений, чтобы предотвратить попадание в локальное оптимальное решение. Практические применения показывают, что этот метод сходится быстрее и имеет более качественное решение, чем традиционные алгоритмы оптимизации.
Почему HVAC нуждается в оптимизации культурных алгоритмов
Традиционные системы управления HVAC часто используют фиксированные стратегии управления, которые трудно адаптировать к динамически меняющимся условиям окружающей среды и разнообразным потребностям пользователей. Культурные алгоритмы предоставляют возможности адаптивной оптимизации и могут эффективно решать эти проблемы. Он может автоматически корректировать рабочие параметры системы на основе данных об окружающей среде, собранных в режиме реального времени, для достижения действительно интеллектуального управления.
Культурные алгоритмы помогли системам отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха в реальных случаях крупных коммерческих комплексов и оказали значительное влияние на энергосбережение в переходные сезоны. Изучая и запоминая оптимальные стратегии работы в различных погодных условиях, система может быстро вызывать исторические оптимальные параметры при возникновении аналогичных условий. Такая способность к обучению позволяет постоянно повышать эффективность работы системы и экономить 15–25 % энергопотребления по сравнению с традиционными методами управления.
Как культурные алгоритмы сокращают потребление энергии в системах отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха
Во-первых, культурный алгоритм достигает снижения энергопотребления посредством стратегий многомерной оптимизации. Он оптимизирует время запуска и остановки оборудования, чтобы избежать ненужного времени работы. Во-вторых, он точно регулирует рабочую частоту водяных насосов и вентиляторов. Наконец, он координирует рабочее состояние оборудования в различных областях, всегда заставляя водяные насосы и вентиляторы работать в высокоэффективном диапазоне и снижая потери энергопотребления внутри системы.
В ходе конкретного процесса реализации алгоритм построит подробную модель энергопотребления, охватывающую кривую эффективности чиллера, характеристики энергопотребления водяного насоса и характеристики сопротивления трубопроводной сети. Постоянно оптимизируя эти модели, система может найти рабочую точку с самым низким энергопотреблением при текущих условиях нагрузки. После использования культурных алгоритмов в дата-центре энергопотребление системы кондиционирования снизилось на 30% в течение года при обеспечении требований к охлаждению оборудования.
Как культурные алгоритмы повышают комфорт
Улучшение комфорта может быть отражено главным образом в точности и стабильности регулирования температуры. Культурные алгоритмы могут точно предсказывать тенденции изменения температуры в разные периоды и регионы, анализируя исторические данные, так что выходные данные системы можно заранее скорректировать. Такой вид прогнозирующего управления позволит избежать проблемы «нагрева, когда холодно, и охлаждения, когда жарко», которая существует в традиционных системах.
Что касается контроля качества внутренней среды, алгоритм одновременно оптимизирует несколько параметров, таких как температура, влажность и объем свежего воздуха. Создав комплексную модель оценки комфорта, система может разумно корректировать стратегию работы с учетом таких факторов, как плотность персонала и внешняя среда. Данные о фактической эксплуатации умного офисного здания показывают, что после внедрения культурного алгоритма рейтинг удовлетворенности сотрудников внутренней средой увеличился на 40%. Мы предоставляем глобальные услуги по закупкам низковольтной интеллектуальной продукции!
Трудности применения культурных алгоритмов в системах отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха
К основным трудностям, с которыми сталкивается практическое применение культурных алгоритмов, относятся точность построения моделей, надежность сходимости алгоритмов и сложность системной интеграции. Системы HVAC включают в себя несколько связанных подсистем. Создание точной математической модели требует большого количества экспериментальных данных и профессионального опыта. Настройка параметров алгоритма также требует повторной отладки для обеспечения эффекта оптимизации.
Другая проблема заключается в сложности преобразования существующих систем. Многие существующие контроллеры систем отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха имеют ограниченную вычислительную мощность и с ними сложно запускать сложные культурные алгоритмы. Обычно для этого требуется добавить периферийные вычислительные устройства или внедрить архитектуру совместной работы на границе облака. В реальных проектах необходимо решить проблему стыковки данных между старой и новой системами, чтобы алгоритм оптимизации мог получать достаточные рабочие данные.
Сравнение культурных алгоритмов и традиционных методов оптимизации
По сравнению с традиционными методами оптимизации культурные алгоритмы имеют более высокую скорость сходимости и более сильные возможности глобального поиска. Традиционные методы, такие как генетические алгоритмы и алгоритмы роя частиц, часто требуют большого количества итеративных вычислений. Однако культурные алгоритмы могут значительно сократить ненужные поисковые процессы, полагаясь на накопление знаний в пространстве убеждений.
Перед лицом внезапных изменений параметров системы культурный алгоритм показывает лучшую производительность с точки зрения надежности. Когда меняется функция использования здания или снижается производительность оборудования, алгоритм может быстро адаптироваться к таким изменениям и корректироваться с помощью механизма самообновления пространства убеждений. Данные, полученные в результате реальной работы системы кондиционирования воздуха в операционной больницы, показывают, что в условиях увеличения количества персонала скорой помощи скорость настройки культурного алгоритма как минимум в три раза быстрее, чем традиционное ПИД-управление.
Поскольку технология умных зданий продолжает развиваться, культурные алгоритмы будут играть все более важную роль в оптимизации систем отопления, вентиляции и кондиционирования. Читатели, сталкивались ли вы когда-нибудь с проблемой оптимизации климатической системы в реальной работе? Вы можете поделиться своим опытом в области комментариев. Если вы нашли эту статью полезной, пожалуйста, поставьте ей лайк и поделитесь ею с большим количеством нуждающихся друзей.
Добавить комментарий