結(jié)合負(fù)荷預(yù)測控制技術(shù)與模糊控制技術(shù)，對冷凍水泵實(shí)施變頻調(diào)控。通過持續(xù)的檢測、對比與調(diào)整，實(shí)現(xiàn)空調(diào)負(fù)荷所需冷量與冷凍水泵所提供冷量的精準(zhǔn)匹配，確保冷凍水系統(tǒng)維持在最優(yōu)的冷量供應(yīng)狀態(tài)，從而有效降低冷凍水泵的能耗。

(2)  冷凍水流量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊預(yù)測優(yōu)化控制技術(shù)解析    

作為一種先進(jìn)的優(yōu)化控制算法，預(yù)測控制不同于傳統(tǒng)的離散最優(yōu)控制算法，其采用滾動(dòng)式的有限時(shí)域優(yōu)化策略，而非固定的全局優(yōu)化目標(biāo)。這意味著優(yōu)化過程是在線反復(fù)進(jìn)行的，而非一次性離線完成。盡管在理想狀態(tài)下，這種方法可能只能獲得全局的次優(yōu)解，但其滾動(dòng)實(shí)施的特點(diǎn)能夠?qū)崟r(shí)應(yīng)對模型失配、時(shí)變性和干擾等不確定性因素，確?？刂剖冀K基于實(shí)際情況，實(shí)現(xiàn)實(shí)質(zhì)上的最優(yōu)控制。預(yù)測控制的三大特征——預(yù)測模型、滾動(dòng)優(yōu)化和反饋校正，正是控制論中模型、控制和反饋理念的具體實(shí)踐。這些特征使預(yù)測控制能夠有效克服控制系統(tǒng)中的模型不精確、非線性和時(shí)變性等不確定性影響。    

為了對冷凍水流量進(jìn)行更精準(zhǔn)的預(yù)測控制，可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制與非線性預(yù)測優(yōu)化控制相結(jié)合，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊預(yù)測優(yōu)化控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為預(yù)測模型，自調(diào)整模糊控制器作為優(yōu)化控制器，并采用多步預(yù)測策略。在優(yōu)化性能指標(biāo)上，系統(tǒng)綜合考慮了負(fù)荷偏差（即實(shí)際冷量與預(yù)測冷量之差）最小化和冷凍水泵能耗最小化這兩大因素。    

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊預(yù)測優(yōu)化控制系統(tǒng)的具體結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊預(yù)測優(yōu)化控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖    

鑒于中央空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測模型的構(gòu)建涉及眾多相互關(guān)聯(lián)的變量，且系統(tǒng)本身展現(xiàn)出高度的非線性和時(shí)變性特征，傳統(tǒng)的機(jī)理建模方法在此類復(fù)雜場景中顯得力不從心。   

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法則另辟蹊徑，它跳脫了傳統(tǒng)確定數(shù)學(xué)關(guān)系的束縛，憑借其強(qiáng)大的自學(xué)習(xí)能力和卓越的非線性映射逼近能力，在非線性系統(tǒng)建模領(lǐng)域展現(xiàn)出了顯著優(yōu)勢。因此，我們首選前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來構(gòu)建負(fù)荷預(yù)測模型。該模型采用三層結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，涵蓋輸入層、隱藏層和輸出層。在輸入層，我們納入了k時(shí)刻的室外太陽輻射強(qiáng)度、室外溫濕度、冷凍水系統(tǒng)的供水與回水溫度、流量、溫差、空調(diào)區(qū)域的實(shí)際冷量以及冷凍水泵的變頻器控制電壓等多個(gè)關(guān)鍵參數(shù)。而輸出層則對應(yīng)于k+1時(shí)刻的空調(diào)負(fù)荷冷量預(yù)測值。在模型參數(shù)辨識環(huán)節(jié)，我們特別關(guān)注了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力，為此采用了貝葉斯正則化方法，以期提升模型的預(yù)測精度和泛化性能。   

 接下來，我們采用了多步預(yù)測性能指標(biāo)來訓(xùn)練自調(diào)整模糊控制器。這一策略確保了在每個(gè)采樣時(shí)刻，性能指標(biāo)僅針對從當(dāng)前時(shí)刻起的未來有限時(shí)段進(jìn)行優(yōu)化。隨著采樣時(shí)刻的推進(jìn)，優(yōu)化時(shí)段也隨之前移，從而既保證了最優(yōu)解的獲取，又有效減輕了計(jì)算負(fù)擔(dān)，使控制策略更加迅速響應(yīng)。    

最終，我們將自調(diào)整模糊控制器與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型相結(jié)合，形成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊預(yù)測控制策略，用于對中央空調(diào)冷凍水流量進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測與控制。這一策略不僅實(shí)現(xiàn)了良好的控制效果，還根據(jù)性能指標(biāo)的設(shè)定有效降低了冷凍水泵的能耗。從而在確?？照{(diào)負(fù)荷需求得到滿足的同時(shí)，也實(shí)現(xiàn)了冷凍水泵能耗的節(jié)約。