暖通空调制冷系统的优化与控制技术分析

王玉龙

【摘要】在中国大多数高层建筑中，供暖、通风和空调系统产生的能耗占建筑总能耗的三分之一至二分之一，电费也很高。因此，有必要进一步加强对供暖、通风和空调制冷系统优化的控制，以便逐步将制冷系统转变为节能模式，创造舒适和清洁的生活和工作环境，并提高人民的生活质量。在空调运行过程中，最重要的是空调制冷系统和最消耗能源的部分。鉴于上述情况，并考虑到提交人多年的工作经验，本文提出了对供暖、通风和空调系统的优化和控制进行技术分析的建议，仅供参考。

【关键词】暖通空调;制冷系统;优化;控制技术分析

作为现代建筑的一个组成部分，供暖、通风和空调系统虽然为人们提供了舒适的生活和办公环境，但也造成巨大的能源损失，制冷系统占供暖、通风和空调系统能源消耗的大部分。因此，优化和控制供暖、通风和空调系统的制冷系统具有重要的经济和社会意义。根据国家可持续发展战略要求，有关工作人员必须继续进行研究和探索，以便找到更适当的方法，优化供暖、通风和空调系统的制冷系统，并在供暖、通风和空调系统的设计和运行中有效地加以实施在今后的发展中，必须不断改进制冷系统的实施工作，将节能、环境保护和情报作为今后发展的主要方向。

1、暖通空调制冷系统的工作原理

在实际空调工作过程中，其制冷功能主要通过热交换来实现。制冷剂在四种设备（冷凝器、压缩机、止回阀和蒸发器）之间连续循环，以便在状态变化时实现散热和吸收。蒸发器吸收热量时，制冷剂从液体变为低温低压气体，然后吸入压缩机，压缩成高压高温气体。这种气体在再次变成液体之前，会将它输送到冷凝器中的热量传递到水或空气中。这样就不会持续循环利用热量，地面交流就会停止冷却在空调运行中，不仅有制冷剂循环，而且还有冰水、冷却水和室内空气循环。制冷机压缩机压缩液体制冷剂，然后将其输送到蒸发器，利用冷冻水实现热，然后冷冻泵将冷冻水输送到风机出口的冷却盘管中，实现高效的空气作用冷却处理。制冷剂蒸发并转化为冷凝器中的气体，然后冷却液泵将冷却水输送到冷却塔，水塔风扇冷却制冷剂，通过与空气的热交换释放热量。在这种热循环中，与制冷剂有一定的热交换，从而通过热交换降低了零件内部的温度，从而产生有效的冷却效果。正如制冷作业所表明的那样，制冷过程中能源消耗的大部分是制冷系统。因此，为了减少能源消耗，需要充分研究和控制该缔约方的能源消耗。

2、暖通空调制冷系统的现状

在Hvac冷却过程中，主要使用制冷剂来调节风的温度。中国目前最常用的制冷剂是无毒性、未燃烧、相对稳定的化合物，在实际应用中具有良好的热力学性质、良好的冷却效率和良好的冷却效果，广泛用于各种大型制冷设备。但也有缺点：如果它长时间延伸到空气中，最终漂浮在大气中，就会产生温室效应和臭氧洞。这种制冷剂对空气环境的污染在全世界引起越来越多的关注，一些国家已将它列入禁用产品清单。在这方面，新制冷剂的效率和实用性更高，因此我们目前使用的制冷剂主要是R410A型制冷剂，它更环保，主要由氟、氢和碳组成，不仅无害，而且性能稳定。这种制冷剂不含氯，没有温室效应，也没有臭氧洞，在世界各地得到广泛使用。

3、暖通空调制冷系统的优化与控制技术分析

暖通空调制冷系统在运行过程中，容易受到室外环境和室内环境状况的影响，为了确保制冷系统的正常运行，提高运行效率，并确保供暖制冷系统的冷却效果，制冷系统总体上将完全运转，这无疑会给制冷系统的某些部分的运行带来压力在此基础上，供暖、通风和空调系统的优化和控制解决方案应根据制冷系统的负荷状况，研究制冷系统在最佳条件下的吸入压力，为改善空调系统的运行和减少能源消耗提供必要的基础。

3.1 BP神经网络的应用

BP神经网络是HVAC冷却系统的典型网络系统，可以生成多层反馈来解决多层网络结构中隐藏的问题。它在解决非线性映射问题方面也起着非常重要的作用。根据BP神经网络的实际使用效率，BP神经网络可以识别文本、图像、语言等信息。，并根据数据信息的特征准确地识别和分类信息，从而帮助员工快速处理信息。其次，BP神经网络可以有效控制功能系统。采用BP神经网络结构，构建基于非线性特征的特征模型，应用于工业控制系统，可以操纵机器运行方式。根据上述BP神经网络的特点，可以模拟暖通空调制冷系统制冷机的吸气压力。同时，暖通空调制冷机的能耗呈非线性，很难分析能耗状况。BP神经网络使您能够模拟系统运行期间生成的实际数据，以便为相关技术人员提供准确的参考。您还可以使用BP神经网络模拟非线性函数的特征，并建立与实际情况相同的网络模型，为控制HVAC运行过程中控制器冷却系统的状态提供有用的参考。

3.2 Matlab语言的应用

Matlab是一种能够处理大量复杂数据同时确保数据处理效率和准确性的编程语言，是一种极其强大的编程语言。Matlab语言广泛应用于控制系统、图像处理系统和仿真系统等领域。科学技术的发展不断有助于改进Matlab语言应用系统，各个领域的研究人员继续根据他们的业务需要探索研究，并制作了Matlab语言工具箱。工具箱便于访问实际工作中的相关次级方案，即模块应用程序。这不仅提高了易用性，而且简化了业务控制流程。Matlab语言和BP神经网络可以同时作用于热空调制冷系统，两者结合，对制冷系统进行模块化控制。制冷系统可以将模块特性相结合，实现制冷系统的配置、运行和运行更加方便，从而提高供暖、通风和空调的运行效率。

3.3自适应模糊控制系统的应用

自适应模糊控制系统也是HVAC冷却系统的典型优化控制方法。自适应模糊控制系统优化整个冷却系统以降低能耗。自适应模糊控制系统根据数据反应在运行时启动自适应学习，并根据相关的逻辑关系调整参数。同时，应用自适应模糊控制系统可以有效地控制冰箱消耗的实际功率，分析相关数据，获得冷却水的最佳温度，并在此基础上调节水温，提高冷却水系统和外部环境之间的协调性。

3.4新风预处理的系统

新风预处理系统有两种：除湿新风预处理系统和热回收新风预处理系统。这两个系统能够满足实际应用中湿度控制的环境要求，并能控制机器的漏电现象，避免冷热偏移。可以有效地控制空调系统的制冷量。此外，在温湿度分开控制的基础上，整体调节的精度可以进一步提高。热回收式新风预处理系统主要用于低湿度要求的环境。在回收废气能量利用和预处理的基础上，控制系统环境中的除湿和制冷量。可以完全控制空调制冷系统的容量。

结语：

综上所述，暖通空调制冷系统的优化和控制不仅为创造舒适的环境提供支持，还可以帮助使用者节省开支。我们要将节能理念贯彻到生活的每一个细节中，提高人们的精神文明建设，促进人与自然的和谐发展。

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