可再生能源
可再生能源
가재생능원
RENEWABLE ENERGY
2012年
1期
97-101
,共5页
地源热泵%土壤换热器%板式换热器%人工神经网路%预测模型
地源熱泵%土壤換熱器%闆式換熱器%人工神經網路%預測模型
지원열빙%토양환열기%판식환열기%인공신경망로%예측모형
在冬冷夏热且夏季冷负荷远大于冬季热负荷的地区常采用带有冷却塔的复合式地源热泵系统,其控制策略存在极大的优化空间.文章提出了直接比较冷却塔和与土壤换热器相连的板式换热器的出口温度的控制方法,并通过人工神经网络预测板式换热器机组侧的出口水温来实现此控制方法.通过FLUENT软件建立复合式地源热泵系统动态数值模型,获取建立神经网络的数据,采用3层BP网络,建立了多个预测板式换热器机组侧出口温度的模型.研究结果表明,采用神经网络可以准确实现此预测,绝对误差不超过0.4℃.
在鼕冷夏熱且夏季冷負荷遠大于鼕季熱負荷的地區常採用帶有冷卻塔的複閤式地源熱泵繫統,其控製策略存在極大的優化空間.文章提齣瞭直接比較冷卻塔和與土壤換熱器相連的闆式換熱器的齣口溫度的控製方法,併通過人工神經網絡預測闆式換熱器機組側的齣口水溫來實現此控製方法.通過FLUENT軟件建立複閤式地源熱泵繫統動態數值模型,穫取建立神經網絡的數據,採用3層BP網絡,建立瞭多箇預測闆式換熱器機組側齣口溫度的模型.研究結果錶明,採用神經網絡可以準確實現此預測,絕對誤差不超過0.4℃.
재동랭하열차하계랭부하원대우동계열부하적지구상채용대유냉각탑적복합식지원열빙계통,기공제책략존재겁대적우화공간.문장제출료직접비교냉각탑화여토양환열기상련적판식환열기적출구온도적공제방법,병통과인공신경망락예측판식환열기궤조측적출구수온래실현차공제방법.통과FLUENT연건건립복합식지원열빙계통동태수치모형,획취건립신경망락적수거,채용3층BP망락,건립료다개예측판식환열기궤조측출구온도적모형.연구결과표명,채용신경망락가이준학실현차예측,절대오차불초과0.4℃.
