基于概率神经网络的暖通空调节能系统分析

摘要

现代工程建筑中普遍安装的暖通空调(Heating Ventilation and Air Conditioning,HVAC)因其功率大和运行时间长而消耗能源巨大,降低暖通空调用电消耗量对实现建筑物绿色节能具有较大作用。通过对暖通空调运行模式进行调节,可以有效降低耗电量。本文提出了一种基于概率神经网络的暖通空调控制策略,通过测量影响暖通空调运行的各类参数,得出贝叶斯最优决策,决定空调的实时运行模式,达到节能降耗的目的。该方法与传统的控制方法相比,具有更高的时效性,节能效果更加显著。