地铁冰蓄冷空调系统负荷预测与优化控制研究的任务书.docx

地铁冰蓄冷空调系统负荷预测与优化控制研究的任务书
任务书
一、课题背景
随着城市化进程的加速和人口的快速增长，地铁客流量也越来越大，地铁车站和车厢内部的空气温度也越来越高。为了增加地铁车站和车厢内部的舒适性，许多地铁系统采用了冷、热源载体的方法，实现冬暖夏凉。目前，地铁车站和车厢内部采用的空调方式主要有冰蓄冷空调系统和空气源热泵空调系统。
在这两种空调方式中，冰蓄冷空调系统对环境的影响较小，且具有节能和环保的优势。因此，我们选择了地铁冰蓄冷空调系统负荷预测与优化控制研究为本次研究任务。
二、研究内容
1.构建地铁冰蓄冷空调系统负荷预测模型
2.分析影响冰蓄冷空调系统负荷的因素，包括天气、人流量、空气湿度、温度、车厢数、车站面积等。
3.建立冰蓄冷空调系统的优化控制模型，以实现能耗的优化和降低运行成本。
4.通过数据分析和实验验证，优化控制模型的可行性和有效性。
三、研究目标
本次研究的目标如下：
1.构建准确的地铁冰蓄冷空调系统负荷预测模型，提供决策支持。
2.开发新的优化控制方法，降低系统运行成本。
3.实现对地铁冰蓄冷空调系统的实时监控，实现快速故障的检测和诊断。
4.探索新的能源管理方案，创造更具可持续性的城市环境。
四、研究方法
1.数据挖掘与数据统计分析
通过对地铁冰蓄冷空调系统的历史数据和天气数据进行挖掘和统计分析，建立负荷预测模型。
2.优化控制算法
结合遗传算法、粒子群优化算法和模糊控制等算法，建立优化控制模型，实现能耗优化和降低运行成本。
3.控制系统构建
采用分层控制系统架构，包括数据采集、预处理、负荷预测、优化控制、监测输出等模块。
五、研究意义
本研究的主要意义包括如下几个方面：
1.提高地铁车站和车厢内部的舒适性，提升城市形象和地铁服务质量。
2.实现节能减排，降低运行成本，提高能源利用效率，缓解城市能源压力。
3.提高城市空气质量，减少雾霾和PM2.5等有害物质的排放。
4.推动智慧城市建设，为城市智能化提供有力支持和技术保障。