【热力学】基于粒子群实现暖通空调优化控制附Matlab代码

原创于 2025-09-29 16:45:01 发布 · 612 阅读

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🔥 内容介绍

在建筑能耗占社会总能耗 30% 以上的当下，暖通空调（HVAC）系统作为建筑能耗 “大户”，其运行效率直接影响能源利用效率与室内热舒适体验。传统 HVAC 控制多依赖固定阈值或经验调节，常陷入 “过度供能” 与 “热舒适不足” 的矛盾 —— 这本质上是热力学平衡与能耗优化的多目标冲突问题。2025 年，粒子群优化（PSO）算法凭借其高效的全局搜索能力，成为破解这一矛盾的关键技术，为 HVAC 系统注入 “智能决策大脑”。

一、暖通空调优化的核心：热力学目标与控制痛点

要理解 PSO 算法的应用价值，首先需明确 HVAC 系统的热力学本质与控制难点。从热力学第一定律（能量守恒）来看，HVAC 系统的核心是通过能量传递（如换热、通风）维持室内空气的焓值平衡；从热力学第二定律（熵增原理）来看，系统运行需尽可能减少能量损耗，降低 “无效熵增”。但实际运行中，这些热力学目标常受多重因素制约：

1. 多目标冲突的核心矛盾

HVAC 优化需同时满足三个核心目标，且彼此存在显著冲突：

热舒适目标：依据《民用建筑供暖通风与空气调节设计规范》，室内温度需维持在 22-26℃、相对湿度 40%-60%，这要求系统精准调控送风参数；

能耗优化目标：空调机组、水泵、风机的能耗占建筑总能耗的 40%-60%，需通过调节风速、水温、启停时间等参数降低能耗；

设备寿命目标：频繁启停或超负荷运行会加速换热器、压缩机等核心部件老化，需避免系统在极端工况下运行。

2. 传统控制的局限性

目前多数 HVAC 系统采用 “PID 控制 + 固定时刻表” 的模式，存在明显短板：

无法动态适应环境变化：如室外温度骤降、室内人员密度增加时，固定控制策略会导致温度波动或能耗浪费；

忽略多目标协同：例如为追求快速降温而提高压缩机频率，虽满足热舒适，但能耗激增且缩短设备寿命；

依赖人工经验：参数调试需工程师现场反复测试，难以覆盖所有工况，且优化效果不稳定。

二、粒子群算法（PSO）：为何能适配 HVAC 优化？

粒子群算法源于对鸟类群体觅食行为的模拟，其核心逻辑是：通过 “粒子”（对应 HVAC 系统的控制参数组合）在解空间中的移动，不断更新 “个体最优解”（单粒子历史最优结果）和 “全局最优解”（所有粒子的最优结果），最终收敛到多目标优化的最优解集。从热力学与控制需求来看，PSO 的优势恰好适配 HVAC 系统的特性：