基于ANN和ANFIS模型的地源熱泵系統(tǒng)性能評估.pdf

1、地源熱泵（Ground source heat pump,GSHP）技術以其節(jié)能、環(huán)保、可利用低位熱能的特性越來越受人們重視，并被廣泛應用于工程項目中。但是我國建成并投入運行的地源熱泵項目，絕大多數(shù)都沒有監(jiān)測系統(tǒng)。計算評價系統(tǒng)性能指標所需要的參數(shù)，由于沒有安裝測量儀表，沒有分開計量或傳感器故障等原因而難以獲得，從而給系統(tǒng)評價造成困難。
　　本文基于較小的數(shù)據(jù)參數(shù)集，利用蒸發(fā)器進出口水溫，冷凝器進出口水溫四個易于測量的參數(shù)，基于人工

2、神經(jīng)網(wǎng)絡模型（Artificial Neural Network，ANN）和自適應神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)模型（Adaptive Neuro-fuzzy Inference System，ANFIS)，計算地源熱泵系統(tǒng)的重要評價指標：機組COP（Coefficient Of Performance，COP）和系統(tǒng)COP。首先在TRNSYS平臺上，對武漢某辦公樓地源熱泵中央空調(diào)系統(tǒng)建立模型，模擬得到該系統(tǒng)全年的逐時運行數(shù)據(jù)，包括熱泵機組蒸發(fā)器進出

3、口水溫，冷凝器進出口水溫?；谀M數(shù)據(jù)，建立了ANN模型和ANFIS模型。兩模型均以熱泵機組蒸發(fā)器進出口水溫和冷凝器進出口水溫四個參數(shù)為輸入，計算地源熱泵機組COP和系統(tǒng)COP。采用均方根誤差RMS(root-mean squared)、方差R2(the coefficient of multiple determinations)等統(tǒng)計方法比較計算值與真實值，然后進行模型的驗證。最后對ANN和ANFIS兩種模型的計算準確度進行了對比分

4、析,發(fā)現(xiàn)ANFIS模型計算精度更高。
　　利用武漢某科研大樓地下水源熱泵系統(tǒng)及浙江紹興某辦公樓地源熱泵系統(tǒng)的實際監(jiān)測數(shù)據(jù)，對所建ANN模型和ANFIS模型進行了訓練及驗證，模型計算值與實際值吻合度很高，證明了該模型能夠在實際項目中得以運用。
　　所建模型能夠利用較小的參數(shù)集來計算評價地源熱泵系統(tǒng)所需的指標機組COP和系統(tǒng)COP，從而可在部分監(jiān)測條件不足或部分傳感器出現(xiàn)故障時計算機組和系統(tǒng)性能評價指標，也為將來僅測量較少的量就