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研究生:洪士哲
研究生(外文):Shi-Je Hung
論文名稱:冰水主機系統應用類神經網路策略之節能最佳化研究
論文名稱(外文):A Study of the Energy-Saving Optimization of Water Chiller Systems Using the Neural Network Strategy
指導教授:余光正
指導教授(外文):Kuang-Cheng Yu
學位類別:碩士
校院名稱:國立勤益科技大學
系所名稱:冷凍空調系
學門:工程學門
學類:其他工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2011
畢業學年度:99
語文別:中文
論文頁數:65
中文關鍵詞:類神經網路MATLAB冰水主機
外文關鍵詞:Neural networkMATLABWater chiller
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中央空調系統中,冰水主機是提供制冷來源的主要設備,其耗電量約佔中央空調系統耗電40%。影響冰水主機系統之效率,主要參數為冷卻水泵頻率、外氣濕球溫度、冷卻水塔風扇運轉頻率、壓縮機高壓壓力及冷卻水入水溫度。如何將參數利用類神經網路整合、訓練、模擬,進而建立出節能模式,為本研究重要課題。
本研究為因應現場負載變化,將現場感測器所收集之數據,利用類神經網路與MATLAB分析、模擬,調整冷卻水塔風扇運轉頻率,並建立預測冷卻水入水溫度有效模組,尋求冰水主機負載分配最佳化,以減低冰水主機在部分負載情況下運轉所耗電量,達到冰水主機節能之目標。

The water chiller is the major component of a central air conditioning system, requiring about 40% of the total power consumption of a central air conditioning system. The major parameters that influence the efficiency of a water chiller system are the cooling water pump frequency, the outside air wet bulb temperature, the operating frequency of the cooling tower fan, the high pressure of the compressor and the cooling inlet water temperature. This study investigated how to use a neural network to integrate, train and simulate these parameters in order to create the optimal energy-saving mode.
This study used a neural network and MATLAB to analyze the data collected by the field sensor according to the field load changes, simulated and adjusted the operating frequency of the cooling tower fan, and finally set up an effective module for predicting the cooling inlet water temperature and optimizing the water chiller load allocation, so as to reduce the power consumption of the water chiller in partial load runs and save energy.

目錄
摘 要 ii
誌 謝 v
表目錄 viii
圖目錄 ix
第1章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 1
1.2.1 類神經網絡特點 2
1.3 文獻回顧 2
1.4 論文架構 4
第2章 空調系統原理分析 6
2.1 冰水主機的功能及種類 6
2.1.1 冰水主機的功能 6
2.1.2 冰水主機之種類 7
2.2冰水主機節能 10
2.3 冰水主機冷卻水側與冰水側節能方式 11
2.3.1 冰水側節能方式 11
2.3.2 冷卻水側節能方式 11
第3章 類神經原理與實驗步驟 13
3.1 類神經網路概述 13
3.2 倒傳遞類神經網路模式架構 13
3.3 倒傳遞類神經網路之應用 14
3.3.1 倒傳遞類神經網路學習過程 15
3.3.2 倒傳遞類神經網路回想過程 17
3.4 倒傳遞類神經網路原理 18
3.5 Levenberg-Marquardt演算法 19
3.6 類神經網路模組之建構 20
第4章 結果與討論 22
4.1 水塔風扇馬達頻率 22
4.1.1 模組訓練之結果 22
4.1.2 調整水塔風扇頻率模擬結果 23
4.2 使用模擬風扇馬達頻率模擬溫差 24
4.3 冷卻水入水溫度之預測 25
4.3.1 第一天模擬第二天模組驗證結果 26
4.3.2 第二天模擬第三天模組驗證結果 27
4.3.3 第三天模擬第四天模組驗證結果 29
4.3.4 第四天模擬第五天模組驗證結果 31
4.3.5 第五天模擬第六天模組驗證結果 33
4.3.6 第六天模擬第七天模組驗證結果 35
4.3.7 第七天模擬第八天模組驗證結果 37
4.3.8 第八天模擬第九天模組驗證結果 39
4.3.9 第九天模擬第十天模組驗證結果 41
4.3.10 第十天模擬第十一天模組驗證結果 43
4.3.11 第十一天模擬第十二天模組驗證結果 45
4.3.12 第十二天模擬第十三天模組驗證結果 47
第5章 結論與建議 50
5.1 結論 50
5.2 建議 51
第6章 參考文獻 51



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