楼宇自控技术让建筑节能解决方案更简单、更高效

随着全球能源危机加剧和"双碳"目标推进,建筑行业作为能耗大户正面临前所未有的转型压力。据统计,建筑运行能耗占全社会总能耗比例已超过21%,其中暖通空调系统能耗占比高达40%-60%。在这一背景下,楼宇自控技术(Building Automation System,简称BAS)作为建筑节能的核心解决方案,正在通过智能化、数字化手段重塑建筑能源管理体系,让节能变得更简单高效。

现代楼宇自控系统已发展至第四代技术架构。早期的气动控制系统(20世纪50年代)和直接数字控制系统(20世纪80年代)仅能实现设备启停等基础功能。而当前基于物联网的云边协同系统,通过部署超过2000个监测点的传感器网络,可实时采集温度、湿度、CO₂浓度等50余类环境参数。某商业综合体案例显示,采用人工智能算法的自适应控制系统,使冷水机组全年能效比(COP)提升23%,照明能耗降低31%。

核心技术突破点解析

多系统融合控制技术:新一代系统打破传统"信息孤岛",实现暖通、照明、电梯等12个子系统的联动控制。当室内人员密度传感器检测到会议室使用率下降时,系统会自动调高空调设定温度1-5℃,并联动窗帘控制系统调节自然采光。北京某智能办公楼实测数据显示,这种协同控

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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