中央空调系统中的冷水机组性能复杂，能耗高。分负荷性能模型是节能中央空调系统运行设置的重要参考。糊模型TS研究了部分负荷下冷水机组功率的实时预测模型。为公共建筑的主要消费者，供暖，通风和空调系统的用电量占大型公共建筑总用电量的50％至60％[1]。为主要的暖通空调设备，冷水机组性能复杂，能耗高。能耗通常占HVAC系统总能耗的40％或更多。于冷水存储单元的部分负荷性能会受到天气条件和内部负荷需求的变化的影响，因此预测部分负荷功率对于经济控制的运行至关重要。自冷水存储单元的能量。好使用物理或半经验模型研究冷水存储单元的部分负荷性能，但是后者必须对冷水存储单元的每个组件的结构参数有透彻的了解。水存储单元，在实践中通常很难获得。们还需要一个智能模型，该模型可以基于可以由冷蓄冷器控制的运行数据构建，并避免了蓄冷器内部复杂的物理过程并提供一定的精度。
此，冷凝器价格本文件的目的是采用基于双重聚类算法的TS模糊模型，使用技术项目获得的冷水机组的运行参数，并使用这些性能参数作为TS模型识别参考数据来建立冷水存储单元的部分负荷性能。TS预测模型。为最具代表性的连续模糊模型[2-3]，TS模型相对于多元模型的效率具有最大的优势：由于规则后部的多项式形式，模型TS可以用少量的模糊规则来描述。
杂的非线性系统。有P个输入和单个输出的多输入多输入系统可以由一组n个模糊规则表示，第i个模糊规则形式由等式（1）表示。中：Ri是模糊规则f，i = 1，2，… n; n是模糊规则的编号； x1〜xk是前任变量，k≤P; Ai1〜Aik是模糊前的子集及其下属。
数的参数称为先验参数，pi0〜pik是后者的线性函数的常数，也称为后参数。糊模型TS的识别必须首先依赖于许多输入和输出参考数据，然后围绕参考数据，模型的识别必须完成对模型结构的识别。型和模型参数。型结构识别的主要对象是隶属函数形式和后形式线性表达式形式，其主要目的是前参数和后分量参数。文档中采用的方法涉及模型参数的识别。固定形式选择模型的结构。
公式（2）所示，先前的隶属度函数将隶属度函数视为钟形。中：x是前任变量，m是隶属函数的中心，n是隶属函数的对称宽度。
种出色的识别算法被认为是识别TS模型的理想算法，本节将使用Double Cluster算法（4）来识别TS模型的参数和模糊双重分类。别算法的主要优点是识别率高。重分类模糊识别算法对输入和输出向量的组成空间进行整体分类，并对这两个部分进行划分和调整。粗调中，首先使用模糊分类算法对样本空间进行分组，然后对聚类的中心点数据和每个数据组的隶属度进行分组。然后使用获得的数据将加权回归算法应用于采样空间。换系数空间，然后对系数空间进行分组，冷凝器价格聚类的中心是偏后多项式的系数，还可以获得旧的隶属度函数。
了评估识别算法的准确性，如等式（3）所示，将性能指标PER定义为用于评估T-S识别的准确性的指标。PER越小，识别模型的准确性越高。中：y（k）是样本数据中第k个采样时间的值，k = 1，2，… m;是T-S模型预测的第k个采样时间的值。用用于获取样本数据的实际工程，建立了冷水离心存储单元的部分负荷性能的T-S预测模型。型的结构由等式（4）表示。中：Ri是模糊的第i条规则，i = 1，2，… n; tCHWR是冷冻水回水温度，°C，前体变量； GCHW是冷冻水流量，m3 / h，前变量； tCWS是冷却水的供应温度，单位为℃，是可变的前部； tCW是冷却水回水温度，单位为℃，是可变的前块； NCHILLER是冷水存储单元的功率，以千瓦为单位，随房间变化。Ai1〜Ai4是前面的隶属度函数，表达式与公式（2）相同； pi0〜pi4是后参数。
2013年6月1日至30日，该组的364个相对应的小时值。
了扩大工作条件的覆盖范围，对于每组每小时工作条件，应设置存储单元的鼓风温度设定值改变空调的冷却剂状态，并且也改变相同装料需求的冷水回水的温度，即获得五组不同的吹出温度。为样本数据源下的定义值，增加样本数据的数量可以提高预测模型的适应性。前的变量配置使您可以创建一组模型来预测冷水存储单元的能耗。实际操作中，如果当前的冷冻供水温度设置为7°C，则可以调用供水温度为7°C的模型来预测供水的能耗。水存储单元。本文中，将建立三组模型，分别对应于冷冻水供应温度的设定值7°C，9°C和11°C。tCHWS = 7°C时，样本为1781组，模型与样本数据之间的平均相对误差为9.3％，PER为24.63 kW。1和表2列出了预测模型的参数。测模型结果与数据示例之间的比较如图1所示。tCHWS = 9°C时，样本数据为1645。
置，模型与样本数据之间的平均相对误差为6.8％，PER为18.66 kW。2显示了预期模型结果与样本数据之间的比较。tCHWS = 11°C时，样本数据为1616组，模型与样本数据之间的平均相对误差为8.2％，PER为18.22 kW。
测的模型结果与样本数据之间的比较如图3所示。本文中，提出了一种用于优化控制冷水机组的部分负荷模型建模方法。
据实际工程中冷水机组的实际监测数据，建立了对应于不同冷水供水温度的三组冷水。藏存储单元的部分负荷能耗模型。识结果与监测数据的比较表明，基于遗传算法的冷水机组部分负荷能耗模型辨识精度高。
重分类是理想的，这三个模型的平均相对误差范围在6.8％和9.3％之间。
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