[发明专利]一种基于深度学习和模糊控制的单热源空调优化制冷方法在审
| 申请号： | 201910695982.3 | 申请日： | 2019-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN110376896A | 公开（公告）日： | 2019-10-25 |
| 发明（设计）人： | 初宁;侯耀春;宋俊朝;杨广胜;张黎雯;王宇轩;魏鹏锦;邵奇;吴大转 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习和模糊控制的单热源单空调优化制冷方法，包括：(1)确定输入输出语言变量及其隶属函数；(2)确定模糊控制规则；(3)采用不同的解模糊方法输出不同空调降温方案，使用COMSOL Multiphysics仿真对设备进行模拟降温分析；(4)将各解模糊方法得到的空调降温方案及其对应的仿真结果数据作为深度生成模型的输入，经推断后，输出得到最终的空调优化制冷方案。利用本发明的方法，能够通过深度生成模型对传统模糊控制给出的不同解模糊方法进行调优，给出更优的空调制冷调控方案，这在很大程度上克服了传统空调制冷控制策略存在的盲目性和弱适应性，对实现轨道交通暖通能效优化和智能运维具有重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 空调 模糊控制 解模糊 制冷 生成模型 单热源 输出 优化 仿真结果数据 模糊控制规则 传统空调 轨道交通 空调制冷 隶属函数 能效优化 语言变量 制冷控制 重要意义 对设备 暖通 运维 推断 智能 学习 调控 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习和模糊控制的单热源空调优化制冷方法，其特征在于，包括：(1)根据热源设备和对应的降温空调，确定输入和输出的语言变量及其隶属函数；(2)在语言变量的基础上，确定模糊子集和模糊控制规则，各模糊子集以隶属函数表明基本论域上的精确值属于该模糊子集的程度；(3)采用不同的解模糊方法输出不同空调降温方案，使用COMSOL Multiphysics仿真对设备进行模拟降温分析；(4)选择深度生成模型并进行预训练，将各解模糊方法得到的空调降温方案及其对应的仿真结果数据作为深度生成模型的输入，经过深度生成模型的推断，输出最终的空调优化制冷方案。
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