摘要：Revit是BIM技术中的一种建模软件,它所有图元都是基于族的,暖通空调族库的更新跟不上设备的更新速度,限制了BIM技术在暖通设计中的应用。以济南某节能示范建筑楼为例,利用Revit软件设计了蓄能水箱的设备族,阐述了族的设计思路以及蓄能水箱设备族详细的开发过程,并探讨了该设备族在热泵机房的应用。通过设计蓄能水箱设备族可以掌握其他设备族的创建思路,为基于BIM技术的三维模型更好地应用到暖通设计中奠定了基础。

摘要：基于Aspen Plus软件,以PENG-ROB物性方程为物性方法,对R134a-DMF(二甲基甲酰胺)吸收式制冷循环进行仿真,对仿真结果进行分析,研究发生温度、冷凝温度对蒸发器负荷、系统性能系数的影响。仿真结果显示,蒸发器出口流体气相分率为87.09%,蒸发器内制冷剂未完全蒸发,导致系统性能系数比较低(0.426)。在正常蒸发温度条件下,提高发生器出口气态制冷剂中R134a的纯度,有助于提高蒸发器出口流体气相分率,从而提高系统性能系数。随着发生温度升高,蒸发器负荷先增大后减小,发生温度为95℃时,蒸发器负荷达到最大。发生温度一定时,冷凝温度越高,蒸发器负荷越小。发生温度为95℃、冷凝温度为26℃时,蒸发器负荷可达到最大(8.137 kW)。系统性能系数随发生温度升高而降低,发生温度为80℃时,系统性能系数最高。发生温度一定时,冷凝温度越高,系统性能系数越小。发生温度为80℃、冷凝温度为26℃时,系统性能系数最大(0.512)。

摘要：简单介绍济南市某大学地源热泵空调系统并完成其监控管理平台的搭建,该管理平台是基于物联网Niagara软件搭建完成的,主要完成地源热泵系统的实时数据展示、历史数据及历史故障查询等功能,同时,由于传感器、控制器及变频器等感知层与控制层的元器件的使用,可以提供多维数据以供提高能源利用率的研究使用。将分别从地源热泵系统的控制层、感知层、平台的界面展示、数据可视化等几方面介绍地源热泵监控管理平台。

摘要：针对公共建筑能耗监测平台采集的空调能耗数据存在缺失、异常等问题,提出一种将无监督学习与监督学习结合的基于模式划分的空调能耗混合填补方法。利用k-means聚类算法将空调能耗数据划分至制冷、制热和独立新风3种运行模式中。在制冷及制热模式下,提出了一种BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)和改进粒子群优化算法(amelio-rate particle swarm optimization,APSO)相结合的混合填补策略,进行能耗填补,采用随机森林(random forest,RF)作为特征提取策略,用改进的惯性权重和速度更新方程的APSO优化BPNN的初始参数;在独立新风模式下,采用k最邻近算法(k-nearest neighbor,kNN)填补能耗。青岛市某商场空调能耗试验数据分析结果表明,与RF-APSO-BPNN算法、BPNN算法、小脑神经网络算法(cerebellar model articulation controller,CMAC)相比,本研究方法填补空调能耗的平均百分比误差分别减少了53.44%、69.39%、62.15%。RF-APSO-BPNN-kNN混合方法填补空调能耗更优于其他算法。