A Study of Energy-Saving and Thermal Confort Control on Air-Conditioning System Using a Direct Load Control Method

摘要

[[abstract]]本計劃針對傳統空調系統用電最大之冰水主機規劃自我學習之電力卸載流程，提昇空調用電之效率與減低夏季尖峰用電。同時對節約能源與舒適度問題，根據最小焓值法自動決定舒適度空氣圖上最佳的工作點，以獲得室內溫、濕度的控制設定值。本計劃將逐年在夏季分別採用類神經網路(Neural Network)、模糊(Fuzzy)理論與灰色理論等控制器，根據室內溫度、濕度條件作熱負荷預測，並配合室外溫濕度變化作擾動預測，以決定送風機之輸出風量，達到節約能源與維持舒適度的目的。