基于粒子群优化的室内动态热舒适度控制方法

被引：17

作者：

段培永 ^{[1
]}

刘聪聪 ^{[1
]}

段晨旭 ^{[1
]}

李慧 ^{[2
]}

机构：

[1] 山东建筑大学山东省智能建筑技术重点实验室

[2] 山东建筑大学可再生能源建筑利用技术省部共建教育部重点实验室

来源：

信息与控制 | 2013年 / 42卷 / 01期

关键词：

预测平均投票数; 动态热舒适度; 多目标粒子群优化算法; 基于数据的控制;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP273 [自动控制、自动控制系统];

学科分类号：

080201 ; 0835 ;

摘要：

针对预测平均投票数(predicted mean vote,PMV)值在舒适区和节能区之间周期性交替变化的控制方法,提出了基于PMV的动态舒适度冷/热抱怨模型和能耗模型.基于此模型,根据用户设定的舒适和节能两者的协调关系,运用改进的多目标离散粒子群优化算法,得出动态舒适度控制系统输入参数的寻优方法.该方法只需实时测量热环境和居住者热感觉数据,不需建立热环境物理解析模型,普适性强.实验证明了上述控制方法的有效性,该方法可实现动态舒适度的最优控制.

引用

页码：100 / 110

页数：11

共 14 条

[1] 基于新型粒子群优化的粒子滤波雷达目标跟踪算法 [J].