Design of real-time data acquisition and regulation algorithm of air-conditioning equipment for grid supply-demand interaction
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
On the basis of ensuring the balance between supply and demand of the power grid, fully realizing the automatic control of the air conditioning system can make the energy consumption of the air conditioning operation reduce significantly, thus realizing the purpose of energy saving.This paper combines a variety of technologies to establish an intelligent air conditioning measurement and control system, realizes terminal communication through the CoAP protocol, and designs the corresponding system hardware as well as the real-time data acquisition method for air conditioning equipment.Based on the PID principle, the temperature and humidity control strategy of air conditioning equipment based on expert PID is proposed.In order to better ensure the energy-saving control efficiency of air-conditioning equipment, this paper fully considers human thermal comfort and the interaction between supply and demand of the power grid, establishes a comprehensive optimization control model with the objectives of user power consumption and human comfort, and passes through the PSO algorithm in order to obtain the optimal control results.Simulation found that when the initial temperature is lower than the set value, the expert PID control strategy will adaptively realize the air conditioning temperature and humidity adaptive regulation to ensure that the indoor temperature is within a reasonable range.The total power consumption of the grid is reduced by 90.18kW compared with that before optimization, and the maximum value of human comfort evaluation is improved by 11.39%.Relying on the intelligent air conditioning control system, the adaptive control of temperature and humidity can be effectively realized and the indoor air quality can be better ensured, and a reliable control strategy can also be provided to ensure the balance between supply and demand of the power grid.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle