魏 东 焦焕炎 冯浩东

(1.北京建筑大学电气与信息工程学院,北京 100044;2.北京市建筑大数据智能处理重点实验室,北京 100044)

1 引言

近年来,建筑物能源消耗处于不断上升的趋势.在中国,建筑能耗约占社会总能耗的30%[1].集中式暖通空调(HVAC)系统是建筑物重要的组成部分之一,其能耗约占建筑能耗总量的40%～50%[2–3].由于空调冷冻站系统拥有众多设备,包括冷水机组、水泵和冷却塔等,使得系统结构复杂,具有非线性、大滞后以及时变等复杂特性,且冷冻水回路和冷却水回路间存在耦合关系,造成传统PID控制方法设计和调试困难,因此系统控制效果不佳.本文通过调研发现,由于参数整定困难,造成PID控制在空调系统负荷变化时极易产生振荡,所以目前90%以上的集中式空调系统采用手动控制,造成能源的大量浪费.即使采用自动控制的系统,也没有把冷冻站系统看成一个整体,只针对局部设备进行控制,通常达不到理想的节能效果.已有研究表明,智能控制方法具有自适应、自学习和自协调能力,可以对复杂系统进行全局控制,提升空调系统的性能和节能效果.其中,模型预测控制(MPC)被视为一种有效的方法,它可以解决耦合和约束问题,并基于建筑动态特性,在保证人员较高舒适度的前提下,得到一组最优控制规律,从而最大限度地降低系统能耗[4].Hovgaard等人[5]提出了一种适用于商用多区域制冷系统的模型预测控制策略,该方法通过采用快速凸二次规划求解器进……