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轨道交通车站空调系统模型预测控制方法及其节能性分析
引用本文:韩 星,陈 峥,熊泽宇.轨道交通车站空调系统模型预测控制方法及其节能性分析[J].都市快轨交通,2023,36(4):125-129.
作者姓名:韩 星  陈 峥  熊泽宇
作者单位:佳都科技集团股份有限公司,广州 510507
基金项目:国家科技部重点研发计划重点专项(2018YFB1601101);;广东省重点领域研发重大专项(2021B0 101200002);;广东省重点实验室建设专题(2021B1212050017);
摘    要:由于轨道交通的能耗增长迅速,因此节能已成为轨道交通行业的重要关注点。分析车站空调系统目前所采用的控制方法及其存在的问题,提出模型预测控制方法,对该方法的滚动预测、优化目标与约束条件、全局寻优等进行描述,并对该方法的使用效果进行仿真分析。结果表明,使用模型预测控制轨道交通车站空调系统后,能耗降低12.7%,夏季用电峰值负荷降低约35%。

关 键 词:轨道交通  车站空调  模型预测控制  节能

Model Predictive Control and Energy Efficiency in Subway Station Air-conditioning System
Affiliation:PCI Tech Group Co., Ltd., Guangzhou 510507
Abstract:As energy consumption in rail transit continues to escalate rapidly, energy conservation has emerged as a vital aspect of subway station systems. This paper investigates the current control method for the air-conditioning system and introduces a novel model predictive control approach. This involves detailing the rolling prediction method, optimization objectives and constraint conditions, as well as global optimization techniques. Simulation analysis of this method revealed that energy consumption reduced by 12.7%, and the peak power demand in summer decreased by 35%.
Keywords:Rail transit  subway station air-conditioning  model predictive control  energy saving
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