数据中心制冷系统冷源选择及能效分析

本文针对我国不同气候区的气候特点,以某中等规模数据中心为例,对风冷式直接蒸发系统和水冷式冷水机组系统两种常用的数据中心制冷系统进行了能效分析,量化给出了季节性和区域性气候差异对数据中心制冷系统的能效影响,分析了风冷式和水冷式系统在不同气候区的应用优势。对一种将热管循环与蒸气压缩制冷循环相结合的复合型自然冷源系统进行了运行测试,计算给出了不同气候区自然冷源的可用时间和节能潜力,分析结果可用于数据中心选址以及其制冷系统的优化设计。     

基于PSO-LM-BP算法的空调系统节能预测控制研究

针对夏季建筑空调系统能耗高、碳排放量大的问题,提出一种改进后的LM-BP神经网络,并结合粒子群优化算法,建立基于建筑历史数据的空调系统冷负荷神经网络预测模型,通过粒子群算法寻优得到不同负荷率下冷源系统各设备的最优运行参数。以青岛某一公建项目为例,采用TRNSYS仿真模拟空调运行能耗。结果表明,与传统控制策略相比,所采用的空调系统负荷预测控制策略节能9.9%。     

卷烟厂生产车间冬季供冷模式比较与应用

为给卷烟厂生产车间选择适宜的冬季供冷模式,文中对三种供冷模式即冷水机组供冷、加大空调新风比以及冷却塔供冷的特点进行了对比分析,并以杭州卷烟厂为例,通过对其生产车间冬季供冷需求和上述三种供冷模式的能耗状况进行定量模拟计算,发现冷却塔供冷是一种最为节能的冬季供冷模式。同时对杭州卷烟厂实际实施的冷却塔供冷系统的运行数据进行了监测,结果表明该系统在监测期内(2011年12月24日到2012年3月6日),与冷水机组供冷相比,总计节约电量约为69万度,节能率为61.9%,季节冷源系统能效系数达10.6。该文研究对于卷烟厂生产车间冬季供冷模式的选择具有一定的指导和参考意义。     

基于动态布谷鸟搜索算法的PID控制器参数优化

针对传统PID控制器参数优化费时且不能保证获得最佳性能,提出一种基于动态布谷鸟搜索算法的PID控制器参数优化方法。布谷鸟搜索算法(CS)具有参数少、搜索能力强等特点,但是标准布谷鸟搜索算法参数采用固定值,极大地影响了算法的性能,因此提出了动态布谷鸟搜索算法(DCS),DCS算法采用动态参数,算法性能明显改善。仿真试验结果表明基于动态布谷鸟搜索算法的PID控制器具有较好的控制性能指标。     

天然冷源系统在水电企业应用研究

为研究天然冷源系统在水电企业应用的可行性,在SWOT分析方法的基础上,建立了天然冷源系统节能量与总投资关系的数学模型,得出模型的分析解,并提出了天然冷源节能投资系数(CEIC)的定义,分析了其在不同总节能量及冷源系统总投资条件下的变化规律,基于该模型对溪洛渡水力发电厂地下厂房天然冷源系统进行了特征参数计算及验证。研究表明,天然冷源节能投资系数受总节能量和系统总投资影响,当系数≥1时认为是应用可行的,系数≥2.5认为该系统具有良好的节能效益。     

中央空调冷却水系统节能优化控制研究

根据中央空调冷水机组和冷却水系统各设备的现有功耗模型,拟合实验中采集到的有关数据,包括:系统负荷、冷水机组冷却水进水温度、冷却水泵流量和冷却塔风机运行频率,建立总功率的一般优化方程;采用BFGS变尺度优化算法算出不同条件下的能耗最小工况,并以此来控制冷却水系统设备;结果表明,该方法具有实现方便、节能效果显著的特点。     

上海创智311街坊项目冰蓄冷制冷机房系统优化设计

介绍了该工程项目的制冷机房的设计方案,采用冰蓄冷技术结合常规冷水机组的冷源形式,说明了冰蓄冷系统的特点及工况流程,通过分析空调负荷变化规律,分析了不同运行模式的可行性,从而得出优化运行模式,并详述了该运行模式下的具体供冷方案。     

基于遗传算法的中央空调水系统变流量节能优化研究

针对目前中央空调系统能耗占建筑总能耗比例较高,在工频运行模式下能源浪费严重的问题,通过辨识压缩机、冷冻水泵、冷却水泵的运行数学模型,以冷负荷需求为约束,建立遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化模型,找到不同负荷率下系统能效比最高的频率匹配方式。将优化结果于实验台进行验证,与工频运行结果进行比较,系统平均能效比提高53.6%,平均节能率为35.95%。     

一种基于分析的火电机组热力系统性能劣化诊断方法

及时检测和跟踪热力设备和系统的热经济性能劣化趋势,准确开展设备健康与能效状态预警对火电机组节能诊断和运行优化具有重要意义。本文基于分析方法研究了热力设备性能劣化产生机理和影响因素,建立了热力设备和系统的热经济性劣化模型;分析了不同工况和边界条件下,设备固有损失和附加损失的影响因素和相互作用机制;以某660 MW超临界空冷机组为案例,开展了性能劣化模型验证和系统热经济性诊断。结果表明,根据固有损失、附加损失和内部参数的变化,可有效检测和诊断设备、过程和系统的热经济性能劣化状态,为热力系统运行优化、故障预警与状态维修提供理论依据。     

抽汽–高背压–热泵耦合供热系统运行优化

热电联产机组能源利用效率较高,对我国的节能减排工作具有重要意义。为提高汽轮机抽汽、高背压与吸收式热泵构成的热电联产系统效率及运行灵活性,本文研究了供热机组电热负荷特性,进而对抽汽–高背压–热泵耦合热电联产系统多参数进行优化。研究发现,随着高背压机组电负荷增加,高背压机组产生调峰被动冷源损失增加,机组发电煤耗率以及综合发电煤耗率均随之增加。通过多参数优化,获得了高背压机组初末期、寒冷期及严寒期的最佳运行背压,分别为35.86 kPa、34.32 k Pa和32.27 kPa。     

20MW水冷磁体冷却水系统节能优化设计

针对水冷磁体运行产生的热负荷设计了本水冷系统,该系统在保障磁体稳定运行的前提下,进行了节能优化设计。其中自然分层水蓄冷技术的应用不仅节约占地还可增大蓄水量,而利用峰谷电价差进行夜间蓄冷的方式更可节约运行成本;利用闭式冷却塔在气温较低时取代上游冷水机组的设计也最大程度地节约了电能;此外在运行模式方面,系统可根据不同水冷磁体实验负荷进行灵活转换;在设备选择方面,均采用节能环保的产品,如制冷系数高的冷水机组,传热系数较高的板式换热器等。本系统对MW级以上水冷系统设计具有较好的参考价值。     

基于SOM算法和免疫神经网络的飞机燃油系统故障诊断

针对传统的飞机燃油系统故障诊断方法如硬件冗余方法和系统模型检测方法存在的飞机重量限制和难以建立精确数学模型的问题,设计了一种基于SOM算法和BP神经网络的故障诊断模型;首先,建立了系统故障诊断模型并对诊断原理进行了描述,然后,对故障征兆数据进行预处理,即先采用SOM算法进行连续属性离散化处理,再通过粗糙集互信息方法进行属性降维,以减少数据量和提高诊断效率;最后,建立了基于BP神经网络的故障诊断模型,为了进一步提高故障诊断精度,在采用免疫优化算法对BP神经网络故障诊断模型中的各参数即权值和阈值等进行优化的基础上,进一步采用BP反向传播算法进行参数调整,从而得到最终的故障诊断模型。通过飞机燃油系统故障诊断实例仿真实验证明了文中方法能较为精确地实现故障诊断,且与其它方法相比,具有较高的诊断精度和诊断效率,具有较大的优越性。     

计及成本与能耗的冰蓄冷系统多目标运行优化

为提高冰蓄冷系统的经济效益和节能效果,提出一种计及成本与能耗的多目标优化控制策略。首先,以供冷期总运行费用最小和能耗最低为目标建立系统多目标优化模型,并使用全局准则法求解得到Pareto解集;在此基础上,采用多维偏好线性规划分析方法对Pareto解集进行快速筛选。最后,以商场和办公楼为例,对比分析系统在冷机优先、融冰优先和多目标优化控制策略下的运行情况。研究结果表明,多目标优化控制策略能够有效兼顾系统的运行费用与能耗,实现系统综合运行效益最优。     

基于波形叠加极限学习机的近红外光谱药品鉴别

近红外光谱药品鉴别作为识别假冒伪劣药品的一种有效技术手段,已被广泛应用到各大医疗行业和药品监督管理机构,并结合模式识别建模方法在基层药品打假中得到较好的推广。由于传统建模方法很难满足药品鉴别中大规模、多分类、快速建模等问题,因此采用一种基于波形叠加极限学习机(SWELM(CS))分类方法对光谱数据进行鉴别。通过选用极限学习机(ELM)作为光谱药品分类器,使得分类模型具有快速学习能力以及对训练样本不敏感的特点;由于极限学习机的连接权值和隐层神经元阈值是随机生成导致网络稳定性差,因此结合布谷鸟搜索算法优化分类模型参数;采用反双曲线正弦函数与Morlet小波函数叠加的激励函数代替ELM原有的单一激励函数改善了分类模型的收敛速度和稳健性。通过上述改进方法使得SWELM(CS)具有对训练样本不敏感性,布谷鸟参数优化的分类稳定性、波形叠加函数的强收敛性与信号特征提取能力。该方法为核函数提供的信号特征提取及拟合的思想,可推广到其他学习算法中以获取更高的分类准确度及稳定性。该实验选定西安杨森制药厂生产的249个近红外光谱药品样本作为研究的主要对象,重点研究光谱药品的二分类和多分类实验,实验证明SWELM(CS)分类器相比BP神经网络、标准ELM以及粒子群优化ELM等传统分类器算法具有更高的分类准确度、分类稳定性及更小的训练样本敏感性。     

制冷机房群控系统的高效节能控制

通过上海卢湾区太平桥126项目制冷机房群控系统的高效节能控制方案的设计分析,阐述了通过群控优化系统进行冷水机组、冷冻水泵、冷却水泵、冷却塔的台数和变频控制,从而实现冷冻机房综合能耗最低,以保证制冷系统节能运行、集中管理和控制。     

基于深度神经网络的空间目标常用材质BRDF模型

由于双向反射分布函数(BRDF)经验模型与半经验模型对材质散射特性描述时存在局限性,导致其拟合结果与实测数据的误差较大。针对此问题,基于深度神经网络(DNN)构建了一种适用于具有不同散射特性空间目标材质的BRDF模型。建立的深度神经网络模型基于TensorFlow实现,包含4个隐含层,并采用AdaDelta梯度下降法进行优化,结合Dropout方法进行正则。随机抽取材质测量数据的一部分作为训练样本,最终得到BRDF与入射天顶角、反射天顶角以及观测方位角的映射关系模型。大量的实验结果表明,建立的深度神经网络模型具有良好的材质特性描述能力,且对于相同材质,模型的拟合误差小于经验模型。     

低环境温度空气源冷水机组评价系统的研究

针对常规空气源冷水机组评价系统无法进行低环境温度空气源冷水机组的低环境温度制冷工况测试而设计了低环境温度空气源冷水机组评价系统,详细论述了该评价系统的测试原理、调节设备等关键性问题。在对低环境温度制冷工况测试数据进行分析后可知：低环境温度空气源冷水机组评价系统不仅使常规空气源冷水机组评价系统实现了低环境温度空气源冷水机组的低环境温度制冷工况测试,同时采用冷凝热回收技术有效地降低了评价系统的运行费用和能源消耗,而且整个评价系统工况控制稳定、设备运行可靠。较高的调节精度,有效地保证测试时数据的稳定和准确,完全可以为低环境温度空气源冷水机组的研发提供依据。     

大温差离心机组低负荷运行防喘振策略分析

稳态强磁场实验装置水蓄冷系统是国内外具有代表性的大流量大温差水蓄冷系统之一. 系统包含两个3000 m3 的蓄水罐, 为提升蓄冷量双罐均采用了自然分层技术. 由于该技术的特性, 在蓄冷后期, 离心式冷水机组的入口水温会偏低, 这导致系统新增的12 ℃ 大温差机组在试运行阶段多发低负荷喘振故障, 影响了制冷运行的稳定度. 本文首先对离心式冷水机组的喘振机理进行了阐述, 进而分析了在改造前针对该台冷水机组所做的防喘振优化措施; 通过热气旁通改造结合相关参数的合理设置, 避免机组喘振风险; 通过优化 DDC 控制, 优化机组减载能力, 避免了低负荷振动及噪声. 本次改造为系统的安全稳定运行提供了保障.     

基于XRF-CNN土壤重金属Zn元素含量预测模型研究

结合X射线荧光光谱法,针对土壤中重金属元素Zn含量的预测问题,提出基于深度卷积神经网络回归预测模型。对原始土壤进行相关预处理,用粉末压片法制作土壤压片,采用X射线荧光光谱法(X-Ray-fluorescence,XRF)获取土壤光谱,相比于传统检测方式,XRF法具有检测速度快、精度高、操作简单、不破坏样品属性并且可实现多种重金属元素同时检测等优点,故将XRF与深度卷积神经网络相结合,实现对土壤中重金属Zn元素含量的精确预测。采用箱型图来剔除X射线荧光光谱中的异常数据,采用熵权法结合多元散射校正来对样品盒数据进行校正,采用Savitzky-Golay平滑去噪法以及线性本底法对光谱数据进行预处理,可以有效地解决由外界环境和人为因素产生的噪声及基线漂移等问题。针对卷积神经网络结构的特殊性,将获取的一维光谱数据向量,采用构建光谱数据矩阵的方式来进行处理,将同一浓度、同一含水率下5组平行光谱数据向量转化为二维光谱信息矩阵,以该矩阵作为深度卷积神经网络预测模型的输入,以适应卷积层的操作要求,利用深度卷积神经网络特殊的结构模式,能有效提取土壤光谱数据特征,提高了深度卷积神经网络预测模型的学习能力,降低模型的训练难度。深度卷积神经网络预测模型采用3层卷积层搭建,使用ReLU激活函数激活,采用最大池化方式,减少数据的维度,增加Dropout层,防止过拟合,使用ADAM优化器对预测模型进行优化。实验以平均相对误差(mean relative error, MRE)、损失函数(LOSS)、平均绝对误差(mean absolute error, MAE)确定了模型的最优学习率为10-3以及最优迭代次数为3000,并将深度卷积神经网络预测模型与BP预测模型、ELM预测模型、PLS预测模型进行对比,以均方误差(mean square error, MSE)、均方根误差(root mean square error, RMSE)、以及拟合系数R2来分析比较预测模型的好坏,结果表明,基于深度卷积神经网络预测模型在对土壤中重金属Zn元素含量预测方面优于BP,ELM,PLS三种预测模型,提高了预测精度。     

不同自然冷源引入方案下冷库内流场研究

研究四种自然冷源引入方案对满载货物自然冷源和机械制冷双向切换库贮藏环境的影响，为双向库自然冷源制冷系统的设计提供参考。采用计算流体力学方法，对自然冷源四种引入引出方案分别建立模型，研究不同方案下货物区温度场和速度场的分布特点。不同方案时冷库内流场特点相差很大。其中，采用上进下出方案时货物区温度标准差最小，库内温度保持在合理范围，货物中间层和底层平均流速相对较高且均匀，分别为0.38 m/s和0.78 m/s,能够很好的保证换热效果。结论：自然冷源引入引出方式对双向库货物贮藏环境影响很大，设计时应注重考虑不同方式对库内空气流动性的影响。本文中上进下出方案相对更佳，能够为货物提供一个良好的贮藏环境。