图1 神经网络模糊预测优化控制系统结构图
鉴于中央空调系统负荷预测模型的构建涉及众多相互关联的变量，且系统本身展现出高度的非线性和时变性特征，传统的机理建模方法在此类复杂场景中显得力不从心。
神经网络建模方法则另辟蹊径，它跳脱了传统确定数学关系的束缚，凭借其强大的自学习能力和卓越的非线性映射逼近能力，在非线性系统建模领域展现出了显著优势。因此，我们首选前馈神经网络来构建负荷预测模型。该模型采用三层结构设计，涵盖输入层、隐藏层和输出层。在输入层，我们纳入了k时刻的室外太阳辐射强度、室外温湿度、冷冻水系统的供水与回水温度、流量、温差、空调区域的实际冷量以及冷冻水泵的变频器控制电压等多个关键参数。而输出层则对应于k+1时刻的空调负荷冷量预测值。在模型参数辨识环节，我们特别关注了神经网络的泛化能力，为此采用了贝叶斯正则化方法，以期提升模型的预测精度和泛化性能。
接下来，我们采用了多步预测性能指标来训练自调整模糊控制器。这一策略确保了在每个采样时刻，性能指标仅针对从当前时刻起的未来有限时段进行优化。随着采样时刻的推进，优化时段也随之前移，从而既保证了最优解的获取，又有效减轻了计算负担，使控制策略更加迅速响应。
最终，我们将自调整模糊控制器与神经网络预测模型相结合，形成了神经网络模糊预测控制策略，用于对中央空调冷冻水流量进行精准预测与控制。这一策略不仅实现了良好的控制效果，还根据性能指标的设定有效降低了冷冻水泵的能耗。从而在确保空调负荷需求得到满足的同时，也实现了冷冻水泵能耗的节约。
结合负荷预测控制技术与模糊控制技术，对冷冻水泵实施变频调控。通过持续的检测、对比与调整，实现空调负荷所需冷量与冷冻水泵所提供冷量的精准匹配，确保冷冻水系统维持在最优的冷量供应状态，从而有效降低冷冻水泵的能耗。
(2) 冷冻水流量神经网络模糊预测优化控制技术解析
作为一种先进的优化控制算法，预测控制不同于传统的离散最优控制算法，其采用滚动式的有限时域优化策略，而非固定的全局优化目标。这意味着优化过程是在线反复进行的，而非一次性离线完成。尽管在理想状态下，这种方法可能只能获得全局的次优解，但其滚动实施的特点能够实时应对模型失配、时变性和干扰等不确定性因素，确保控制始终基于实际情况，实现实质上的最优控制。预测控制的三大特征——预测模型、滚动优化和反馈校正，正是控制论中模型、控制和反馈理念的具体实践。这些特征使预测控制能够有效克服控制系统中的模型不精确、非线性和时变性等不确定性影响。
为了对冷冻水流量进行更精准的预测控制，可以将神经网络、模糊控制与非线性预测优化控制相结合，形成神经网络模糊预测优化控制系统。该系统采用前馈神经网络作为预测模型，自调整模糊控制器作为优化控制器，并采用多步预测策略。在优化性能指标上，系统综合考虑了负荷偏差（即实际冷量与预测冷量之差）最小化和冷冻水泵能耗最小化这两大因素。
神经网络模糊预测优化控制系统的具体结构如图1所示。
图1 神经网络模糊预测优化控制系统结构图
鉴于中央空调系统负荷预测模型的构建涉及众多相互关联的变量，且系统本身展现出高度的非线性和时变性特征，传统的机理建模方法在此类复杂场景中显得力不从心。
神经网络建模方法则另辟蹊径，它跳脱了传统确定数学关系的束缚，凭借其强大的自学习能力和卓越的非线性映射逼近能力，在非线性系统建模领域展现出了显著优势。因此，我们首选前馈神经网络来构建负荷预测模型。该模型采用三层结构设计，涵盖输入层、隐藏层和输出层。在输入层，我们纳入了k时刻的室外太阳辐射强度、室外温湿度、冷冻水系统的供水与回水温度、流量、温差、空调区域的实际冷量以及冷冻水泵的变频器控制电压等多个关键参数。而输出层则对应于k+1时刻的空调负荷冷量预测值。在模型参数辨识环节，我们特别关注了神经网络的泛化能力，为此采用了贝叶斯正则化方法，以期提升模型的预测精度和泛化性能。
接下来，我们采用了多步预测性能指标来训练自调整模糊控制器。这一策略确保了在每个采样时刻，性能指标仅针对从当前时刻起的未来有限时段进行优化。随着采样时刻的推进，优化时段也随之前移，从而既保证了最优解的获取，又有效减轻了计算负担，使控制策略更加迅速响应。
最终，我们将自调整模糊控制器与神经网络预测模型相结合，形成了神经网络模糊预测控制策略，用于对中央空调冷冻水流量进行精准预测与控制。这一策略不仅实现了良好的控制效果，还根据性能指标的设定有效降低了冷冻水泵的能耗。从而在确保空调负荷需求得到满足的同时，也实现了冷冻水泵能耗的节约。
图1 神经网络模糊预测优化控制系统结构图
鉴于中央空调系统负荷预测模型的构建涉及众多相互关联的变量，且系统本身展现出高度的非线性和时变性特征，传统的机理建模方法在此类复杂场景中显得力不从心。
神经网络建模方法则另辟蹊径，它跳脱了传统确定数学关系的束缚，凭借其强大的自学习能力和卓越的非线性映射逼近能力，在非线性系统建模领域展现出了显著优势。因此，我们首选前馈神经网络来构建负荷预测模型。该模型采用三层结构设计，涵盖输入层、隐藏层和输出层。在输入层，我们纳入了k时刻的室外太阳辐射强度、室外温湿度、冷冻水系统的供水与回水温度、流量、温差、空调区域的实际冷量以及冷冻水泵的变频器控制电压等多个关键参数。而输出层则对应于k+1时刻的空调负荷冷量预测值。在模型参数辨识环节，我们特别关注了神经网络的泛化能力，为此采用了贝叶斯正则化方法，以期提升模型的预测精度和泛化性能。
接下来，我们采用了多步预测性能指标来训练自调整模糊控制器。这一策略确保了在每个采样时刻，性能指标仅针对从当前时刻起的未来有限时段进行优化。随着采样时刻的推进，优化时段也随之前移，从而既保证了最优解的获取，又有效减轻了计算负担，使控制策略更加迅速响应。
最终，我们将自调整模糊控制器与神经网络预测模型相结合，形成了神经网络模糊预测控制策略，用于对中央空调冷冻水流量进行精准预测与控制。这一策略不仅实现了良好的控制效果，还根据性能指标的设定有效降低了冷冻水泵的能耗。从而在确保空调负荷需求得到满足的同时，也实现了冷冻水泵能耗的节约。