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龙图腾网获悉上海交通大学;上海源控智慧能源科技有限公司申请的专利一种恒温恒湿空调系统预测优化控制算法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115978726B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211534891.X，技术领域涉及：F24F11/62；该发明授权一种恒温恒湿空调系统预测优化控制算法及装置是由姚晔;洪小淅;陈婉婷;张福清;熊磊;苗雨润;李燕;王忠设计研发完成，并于2022-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种恒温恒湿空调系统预测优化控制算法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种恒温恒湿空调系统预测优化控制算法及装置，包括：控制模块、空气处理机组、温湿度传感器、太阳辐射传感器、水阀开度采集器、风机频率采集器、第一水阀控制器、第二水阀控制器、风机变频器、初效过滤过滤器；控制模块包括存储单元、CPU、信号输入接口、RS485通讯接口；控制模块内存储着一种恒温恒湿空调系统预测优化控制算法程序，该算法使用小国内互相学习、国与国之间相互学习的方式实现智能寻优，通过选择优秀学习对象的方法，使得样本能向较优群体学习，避免了陷入局部最优的问题。本发明能实现恒温恒湿空调系统温度和湿度的高精度控制，同时还实现恒温恒湿空调系统最大化的节能效果。

本发明授权一种恒温恒湿空调系统预测优化控制算法及装置在权利要求书中公布了：1.一种恒温恒湿系统优化控制方法，其特征在于，包括： 采集获取数据，将采集的数据输入到神经网络模型中，训练神经网络系统预测模型； 所述采集获取数据，包括：室外空气温度及含湿量、送风温度及含湿量、室内空气温度及含湿量、风机频率、冷盘管水阀开度、热盘管水阀开度、房间冷负荷、房间湿负荷； 获取数据中的房间冷负荷和房间湿负荷可由下式计算得到，其中太阳辐射照度由太阳辐射传感器采集获得； 式中：表示房间冷负荷，W；Gsa表示送风量，kgs；ca表示空气的比热容，Jkg·℃；Tsa表示送风温度，℃；TZ表示当前时刻室内空气温度，℃；kwall表示墙体的传热系数，Wm2·℃；Awall表示墙体的面积，m2；Toa表示室外空气温度，℃；Ae表示建筑的有效面积，m2；I表示太阳辐射照度，Wm2；表示房间内人员单位时间内形成的冷负荷，W；表示房间内其他因素形成的冷负荷，如灯具、设备，W；W表示含湿量，kgkgdryair；表示相对湿度，％；Pq,b表示饱和水蒸气压力，Pa；B表示大气压力，Pa；表示房间湿负荷，kgs；Wsa表示送风含湿量，kgkgdryair；Wz表示室内空气含湿量kgkgdryair；表示房间内人员的湿负荷，kgs； 在所述神经网络的训练过程中，采用均方误差MSE评估训练效果： 式中：表示目标输出参数；表示实际输出参数；N表示样本数； 设计滚动优化器，确定系统预测模型控制器的预测域和控制域，设置目标函数，包括： 所述目标函数由预测室内空气温度和室内空气含湿量的跟踪误差、设备能耗构成，其中，设备能耗由风机能耗、表冷器电耗、再热器电耗组成； F3＝Pfan+Pcc+Phc8 fmin＜f＜fmax9 Lcc,min＜Lcc＜Lcc,max10 Lhc,min＜Lhc＜Lhc,max11 式中：J表示目标函数，Np表示预测域；wi表示权值，i＝1,2,3；F1表示预测室内空气温度的跟踪误差；F2表示预测室内空气含湿量的跟踪误差；F3表示设备能耗；表示模型预测的室内空气温度，℃；Tz,rk+i表示室内空气温度的参考轨迹，℃；表示模型预测的室内空气含湿量，kgkgdryair；Wz,rk+i表示室内空气含湿量的参考轨迹，kgkgdryair；下标fan表示风机，cc表示冷盘管，hc表示热盘管，min表示最小值，max表示最大值；P表示设备能耗，W；f表示风机频率，Hz；L表示水阀的开度，％； 恒温恒湿空调系统，采用全新风工况，送风量和风机频率之间、水流量和水阀开度之间均为线性关系； 所述目标函数中，冷盘管的当量能耗由下式表示，即通过调节冷水阀门开度，调节冷冻水流量，从而改变经过冷盘管处理后空气的焓值，调节冷盘管当量能耗； hca＝1.01Tca+Wca2501+1.84Tca15 式中：s.t.为数学缩略符号，表示subjectto,受约束，下标cc表示冷盘管，sa表示送风空气，oa表示室外空气，ca表示经过冷盘管处理后的空气，cw表示经过冷盘管的冷冻水；hoa表示室外空气的焓值，当工况为回风工况时，此项为新风与回风混合后的空气焓值，J；hca表示经过冷盘管处理后空气的焓值，J；Tca表示经过冷盘管处理后空气的温度，℃；Wca表示经过冷盘管处理后空气的含湿量，kgkgdryair；Woa表示室外空气的含湿量，kgkgdryair；ηcc表示冷盘管的效率；COPc表示冷水机组的性能系数；Gcw表示经过冷盘管的冷冻水流量，kgs；Gcw,min和Gcw,max表示经过冷盘管的冷水流量的最小值和最大值，kgs；βii＝0,1,…,15、γii＝0,1,…,15分别表示经过冷盘管处理后的空气温度和湿度的拟合系数，此系数通过模拟软件或实验数据得到； 所述目标函数中，热盘管的当量能耗由下式表示，即通过调节热水阀门开度，调节热水流量，从而改变经过热盘管处理后空气的温度，调节热盘管当量能耗： 式中：下标hc表示热盘管，hw表示经过热盘管的热水；ηhc表示热盘管的效率；COPh表示锅炉的性能系数；Ghw表示经过热盘管的热水流量，kgs；Ghw,min和Ghw,max表示经过热盘管热水流量的最大值，kgs，s.t.为数学缩略符号，表示subjectto,受约束； 目标函数5经过归一化后得到下式： 式中：F1,min表示预测室内空气温度的跟踪误差最小值，F1,max,表示预测室内空气温度的跟踪误差最大值；F2,min表示预测室内空气含湿量的跟踪误差最小值，F2,max表示预测室内空气含湿量的跟踪误差最大值；F3,min表示设备能耗最小值，F3,max表示设备能耗最大值； 所述模型预测控制中，参考轨迹由下式得到： 式中：表示室内温度、含湿量的设定值；α是柔化系数，0＜α＜1； 所述预测模型输入参数，包括：当前时刻室内空气温度Tzk、室内空气含湿量Wzk、送风温度Tsak、送风含湿量Wsak、房间冷负荷和房间湿负荷上一时刻的风机频率fk-1、冷盘管水阀开度Lcck-1、热盘管水阀开度Lhck-1； 控制模块通过各传感器获得系统运行时的预测模型输入参数，输入神经网络系统预测模型，通过基于国家演变过程的智能优化算法调整控制参数、最小化目标函数，输出最优控制参数； 控制模块将输出的最优控制参数以数字信号的形式传入表冷器水阀控制器、再热器水阀控制器和风机变频器，从而实现风机频率和冷水流量、热水流量的调节，改变送风量、送风温度及送风湿度。

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