暖通空调制冷系统的优化与控制技术、

暖通空调制冷系统的优化与控制技术、

熊帅

中国轻工业长沙工程有限公司   湖南 长沙   410114

摘要：在新时代背景下，中国倡导并坚持可持续发展战略，在发展的同时考虑到能源短缺。然而，从暖通空调制冷系统的实际情况来看，仍有很大的改进和探索空间。有必要对制冷系统能耗高的问题进行分析和探讨，以缓解能耗压力。由此可见，暖通空调制冷系统的优化控制亟待解决。相关工作人员应坚持可持续发展理念，深入分析和探索暖通空调制冷系统的工作原理，采取相应措施优化制冷系统，在满足人民群众日常和工作需求的同时，提高空调运行效率。

关键词：暖通空调；制冷系统；优化；控制技术

导言：暖通空调可以调节室内温度，创造舒适良好的生活和办公环境，为人们的工作和学习创造舒适的氛围。因此，暖通空调的安装量逐年增加。为了保证暖通空调的稳定运行，有必要在满足人们实际需求的同时，贯彻节能减排的理念，对暖通空调制冷系统采取适当的优化控制措施，降低能耗，降低故障发生率，提高暖通空调系统的整体效率。文章结合当前暖通空调制冷系统的工作原理，开发并实施了一系列优化方法，并运用现代科学技术对其进行合理控制，从而保证了暖通空调系统的稳定运行，降低了能耗。

1暖通空调工程的价值分析

在现代建筑施工中，暖通空调工程是一个非常重要的组成部分，也是公共建筑和高层民用建筑的必要设施之一。暖通空调可以满足人们在不同季节对室内环境的要求，提高人体的舒适度。它是现代建筑中不可或缺的一部分。此外，为了满足当前建筑自动化和智能化的发展需求，有必要安装暖通空调系统。终端控制设备可以调节建筑的整体环境，实现对建筑的一体化管理，远远超过了以往以制冷为主的空调模式，有效降低了能耗，更符合现代生活需求。由此可见，暖通空调工程安装是当前建筑行业发展的趋势，具有较高的应用价值。要进一步探讨其制冷系统的能耗问题，提出相应的优化控制策略，提高其节能环保水平，切实提高建设项目的综合效益。2当前暖通空调制冷系统的状况

目前，中国暖通空调制冷系统中最常用的制冷剂是氟利昂化合物，它无毒、不可燃，性能相对稳定。我国暖通空调制冷主要利用制冷剂来实现温度控制和调节，其热性能非常令人满意，可以发挥高质量的制冷效果。因此，各种大型制冷设备都使用制冷剂来实现制冷运行。但这并不是说这种制冷系统没有缺点。它的缺点是会在空气中长时间传播并漂移到大气中，形成温室效应并造成臭氧空洞。目前，世界各国越来越关注制冷剂造成的空气污染，一些国家已经禁止使用制冷剂。在可持续发展的背景下，有必要探索新的制冷剂，并选择更有效、更实用的制冷剂。目前，我国暖通空调制冷系统中使用的制冷剂大多为R410A制冷剂。与传统制冷剂相比，这种制冷剂更清洁、更环保。它的主要成分包括氟、氢和碳元素，这些元素无毒且相对稳定。此外，它不含氯元素，因此不会造成温室效应或臭氧空洞现象。这种类型的制冷剂正逐渐在世界各地广泛使用。

3暖通空调制冷系统的优化控制方法

3.1 BP神经网络在暖通空调制冷系统中的应用

BP神经网络算法最早是由一群美国科学家于1986年提出的。BP神经网络算法是目前应用最广泛、应用最广泛的神经网络模型之一。BP神经网络算法可应用于计算机、科学应用、数学、应用统计学等领域。它可以大规模处理、分析和存储数据，甚至在一定程度上发展自学习能力。BP神经网络算法称为反向传播，是一种有监督的学习算法。通过学习样本的输入，使用反向传播来分析和计算网络值的偏差和权重，最终得到结果。将BP神经网络算法应用于暖通空调系统，可以处理暖通空调系统中的多个数据单元。利用现代计算机和数字技术的快速发展，通过其独特的算法和分析模型，对暖通空调制冷系统的规划和建设进行了适当的分析。将BP神经网络深入应用于暖通空调制冷系统，利用模式识别、功能系统和数据压缩三个通道，准确控制和记录暖通空调制冷中制冷剂的使用、能耗和工作模式。通过BP神经网络函数的应用，对暖通空调控制系统工作模式的能耗进行了仿真，并对暖通空调制冷系统应用过程中的各种数据进行了进一步分析。对暖通空调控制系统的工作进行了仔细的监测和监督，提高了暖通空调制冷系统的控制优化水平，确保了空调制冷系统能够以最低的能耗进行最高效率的制冷工作。

3.2 Matlab语言在暖通空调制冷系统中的应用

目前，Matlab语言在暖通空调制冷控制系统中的应用频率相对较高。在当前社会发展的形势下，暖通空调制冷控制系统逐渐向智能化发展，必然会应用于互联网技术、计算机技术和编程语言。Matlab可以快速处理数据。作为一种处理效率高的工程语言，其数据分析能力和处理能力是其他计算机语言无法比拟的。近年来，Matlab语言的适用性和领域不断扩大，在各个行业的发展和计算机技术的应用中发挥了重要作用。Matlab语言包括许多学科和工程计算。作为目前使用率最高、应用范围最广的计算机语言，它具有编程语言简单、难度低、数据处理效率高、计算机数据处理能力和图形处理功能强大、语言应用模块和模块工具通用性强等独特优势，发布平台和程序接口的实用性强。

3.3自适应模糊控制系统的应用

基于BP神经网络算法和Matlab计算语言开发了自适应模糊控制系统，这是暖通空调制冷系统应用中缺乏的控制系统。BP神经网络算法和Matlab计算语言是数据收集、分析、组织、计算和存储的基本组成部分，是暖通空调制冷控制系统的组成结构。从根本上讲，BP神经网络和Matlab计算语言都需要使用控制系统来实现基本的数据运算。在此基础上开发了自适应模糊控制系统，并将其应用于暖通空调制冷系统，可以进一步优化暖通空调制冷的性能和能耗。通过分析暖通空调制冷系统的工作原理，可以得出结论，暖通空调制冷是由不同的单元和环节共同运行组成的，因此必须从多个环节进行控制。自适应模糊控制系统可以从整体到局部有效地优化暖通空调制冷系统，最大限度地减少各个环节的能耗，减少不必要的能耗，提高暖通空调制冷效率。通过使用BP神经网络和Matlab语言，自适应模糊控制系统可以更好地收集和分析环境数据，找到环境中空气质量、温度和压力最合适的平衡点，并与制冷系统中的各个环节协调配合。

3.4制冷剂的控制和优化

从根本上讲，暖通空调制冷系统离不开制冷剂的作用，而制冷量是高还是低，都必须依靠制冷剂的反应。为了优化制冷剂，应该使用新的智能介质，如目前广泛使用的r410A制冷剂。它不仅在效率上与氟利昂相当，而且更清洁、更环保。当排放到空气中时，它可以快速分解而不会污染空气。这种新型制冷剂具有更高的稳定性和环境友好性，在全球暖通空调制冷系统中得到广泛应用。此外，还需要对制冷机进行优化和控制。通过对COP值参数的分析和判断，可以在降低制冷机工作能耗的同时确保COP值。通过使用BP神经网络模型和Matlab计算语言，可以分析COP值，并使用CFD技术收集和组织冷空气排放和环境温度的数据。CFD技术也称为计算流体动力学。利用CFD技术可以快速比较周围环境和空调的制冷量，并利用BP神经网络模型对能耗、制冷量、温度调节等多个因素进行集成和调节，从而提高暖通空调工作的效率。

结束语

科技水平的不断提高使暖通空调控制系统得以优化和改进，但其高能耗缺点尚未得到充分解决，资源消耗仍呈上升趋势。因此，提高暖通空调制冷系统的效率，利用新的数字技术不断提高控制系统的自动化和智能化，并通过对制冷剂的研究，开发新的制冷介质，促进暖通空调制冷体系的不断优化和发展，对中国建筑业的发展和人民生活质量的提高起着重要作用。参考文献

[1] 浅谈暖通空调制冷系统的优化控制策略[J]. 陈后兵.房地产世界,2021(03)

[2] 暖通空调制冷系统的优化控制方法研究[J]. 张媛.中国高新技术企业,2017(03)

[3] 浅谈建筑暖通空调制冷系统的优化控制策略[J]. 张吉超;王青.居舍,2021(23)