建筑区卫生中心办公室电气设计毕业设计论文

对建筑热量分布控制的结合燃气锅炉和地热源泵的智能多代理系统摘要智能能源系统是指采用智能控制策略与能源系统相结合，这可以帮助减少能源浪费和损失，优化负荷控制，提高能源利用效率并能最大化的利用可再生能源。可再生能源和智能控制是相互联系和相互关联的。如果没有智能控制，可再生能源的全部好处技术可能无法实现，特别是地源热泵（GSHP）技术。中央兰开夏大学（中央兰开夏）表示已将一个地源热泵纳入其建筑的一部分，地源热泵的表现不如意是由于其采用的低效率的管制措施。本文提出了一种智能多代理的楼宇管理系统（BMSMAS）目的就是在解决这一问题。其思考控制力是由一个类型的人工神经网络提供的。仿真结果表明该智能MASBMS能够通过分析并有效地最大限度地利用地源热泵，预测并协调其用法与其他能源资源。该方法已经表现优于现有的地热泵控制策略。1.介绍智能能源系统的出现是由于已导致的日益增加的技术革新需要更多的能量，以适应生活方式的改善。这对环境造成明显的不利影响，特别是环境的变化。迄今为止，对英国来说的主要能量来源于非再生碳基燃料，与几乎77％产生的电力一样都是来自这些来源[1]。高使用率的碳系燃料导致CO2气体大量排放，导致全球变暖[1,2]。减少碳基燃料的使用，而用可再生能源代替它们可以帮助减少CO2气体排放[1,2]。智能系统是具有监测其系统行为的能力和自主（或半自主）提供必要的控制以提高效率的系统。使用智能控制通过（i）最小化的能量的浪费和损失可以帮助优化利用可再生能源，（ⅱ）优化负荷控制，以及（iii）增加和提高能源效率。这样一来又可以最大限度地利用和受益于可再生能源，它可以帮助降低能源使用成本，以及对CO2气体排放对环境的影响。智能控制器被要求来确保可再生能源有效的使用，特别是当建筑物包括缓慢反应可再生能源技术，如地源热泵泵（GSHP）[3-6]。此外，一些报道[7-10]有表明，在预测效率和减少这种技术的表现是由于不合适的控制性能机制，即非智能的控制策略。中央兰开夏大学（中央兰开夏）就有自己的例子。中央兰开夏西湖校区的塞缪尔林多夫大厦（SLB）在坎布里亚郡的一个地源热泵工作，除了运营常规天然气集中供热系统[11]。尽管这样，在用于管理这种可再生能源控制器是非智能的。从地源热泵输出的调查，在中央兰开夏的SLB指示地源热泵是作秀。这可能是由于在现有建筑物的低效非智能控制策略管理系统（BMS）。现有的BMS采用了多代理系统（MAS）的方法与基于规则的机制。以规则为基础的机制缺乏适应性和灵活性的控制，这可能导致地源热泵的执行处于下等水平。本文提出了一种新的MAS，一个新的智能与自适应控制策略来管理在SLB不同的热源，包括地源热泵。新的MAS整合了计算智能算法（神经网络），其目的是改善和最大限度地利用地源热泵为建筑提供热量。这是通过分析，预测和协调与其他能源的使用，并根据(也异形和所需的热量需求预测)来控制的。本文介绍了一种结合ARTMAP的MASBMS，一类神经网络，增加了智能的MAS。本文共分为八个部分。第2节提供了对于BMS现有的MAS使用的简短摘要以及简要介绍了建议的ARTMAP。第3节介绍了中央兰开夏西湖塞缪尔·林多夫大厦（SLB）。第4节介绍了现有的MASBMS是目前在地方，在使用中提供热量的SLB。第5节展现了提出的方法，以帮助最大限度地利用地源热泵为SLB。第六节提出并讨论了案例研究用于测试和分析该方法在第五节，第7节介绍了案例研究的结果，第8节总结全文。2.多代理系统多代理系统（MAS）是由两种或两种以上的代理的环境。每个代理都有自己的功能和目标，以及彼此以在一个对等网络（分散或分布的）的方式进行交互，以实现它的集体目标或目的。MAS特别适合于在建筑环境（MASBMS）分配控制任务，因为其独特的优点，如模块化结构、开放性、自主能力、自组织和高层次的透明度[14,15]。例如，建筑内的每个房间将有自己单独的房间温度和热舒适性控制的独立锅炉控制系统。因此，房间需要有自己的代理与一个锅炉系统。在建筑物中，双方协商和决策是通过代理之间实现通信的。仅有MAS，却只有较低水平的在线学习和适应能力。最近，人工神经网络（ANN）和/或模糊技术被并入到MAS的代理，以结合网上学习和适应能力的MAS和其他性能方面的改进[15-17]的目标。该这种引入的实例是：1.模糊的MASBAS：模糊逻辑是适合于BMS的，因为在建筑中热舒适管理的目标可以被称为令居住者思想或心理都满意的建筑温度环境。这根本就是一个模糊的概念，在每个人看来它的定义都不相同，并且是依赖于他们所从事的活动类型[18-22]。2.ANNMASBMS：梁[23]开发了一种反馈传播的人工神经网络，用于维持热舒适水平在所希望的范围。但是，由于反馈传播的缓慢集中，对于大型建筑环境来说，控制器可能不是一个可行的解决方案。3.模糊神经热舒适性管理：模糊神经系统结合人工神经网络和模糊技术。雅马哈等人[24]已经研制出模糊神经BMS来预测天气参数，在建筑物中的居住者的数量。这个预测信息，之后将用于分析在该建筑物的能量流以最大限度地减少能量消耗，并保持热舒适在可接受的范围内。2.1算法：ARTMAP本文介绍使用由Carpenter等开发的ARTMAP以增加智能性和在线学习到MASBMS。ARTMAP[27]是一种可被监督的人工神经网络（ANN）算法，其设计灵感来自人类记忆的进程，能够学习新信息而不必忘记以前学习的信息。ARTMAP通过结合两个自适应共振理论问题技术的网络处理稳定性和可塑性，即ARTA和ARTB，如图1所示，具有在两个网络内建立存储器（输入-输出相关性）的能力。在每个ARTMAP[27,28]内通过创建一个可以从长期记忆(LTM)中转移短期记忆(STM)的内存互连。ARTMAP可以同时执行预测和分类操作，并且它对在线学习和代理的适应来说是一个理想的工具，。ARTMAP的工作原理是通过区别和分类来呈现给在ARTA的网络，根据所希望的类别在ARTB的输入端（监控输入）提出[27,28]。在监督学习中，ARTA可以接收经过被分类的输入，而ARTB表示提供的输入应该如何分类。两个ART是由一个相关联的存贮器相连，如图1，相关联存储器包括一个关联的网络和控制器，称为网络字段，以防止在ARTA分类增殖[27]。相关网络并不直接与呈现给ARTA和ARTB输入相关，而是创造ARTA和ARTB产生类别激活之间的关联[27]。在网络领域使用一个可以自动链接预测成功（ARTA生产的类别激活）与ARTB生产的类别激活相匹配的极小的学习规则。这种学习规则执行在一次一次试验的基础上，通过增加在ARTB需要作出的纠正的最小量预测误差的ARTA警戒参数（a）[27]。a的值越小，该类别的尺寸越大。这个过程被称为跟踪匹配，它可以致力于确保预测误差最小[27]。如果预测错误仍然存在，在ARTA中将创建新的类别，它使呈现给ARTA的新输入模式与呈现给ARTB输入（类别）的信息相关联。这种结构有助于ARTMAP学习新的数据不忘记其先前学习的信息，并且可以提供推断基于新获得的记忆而自适应输出的能力[27,28]。3.中央兰开夏塞缪尔·林多夫大厦中央兰开夏塞缪尔·林多夫大厦（SLB）使用燃气锅炉和一个地源热泵（GSHP）作为建筑热源。正如在第1节中表示的，SLB热量分布被以规则为基础的多代理楼宇管理系统（MASBMS）控制，其目的是保持该建筑物区域的温度在23±2℃。目前MASBMS把该建筑分割成4个区，每个区由代理人控制。这些区域是：1.接待区：位于一楼，包括咖啡馆/餐厅区。接待区表示如图2，其中还包括标记的开口面积区的区域。2.BIU区：企业孵化单元（BIU）也位于一楼，由一个开放的工作区和三个小的办事处组成。BIU表示如图2。3.地下区：这是地上建筑面积的剩余部分并且包括一个演讲厅和地面上的各种客房地板，如图2所示。4.一楼区：由办公室包括计算机室，教室和一个阁楼/库地板组成。通过散热器面板每个（S）提供的热量为区2-4室中的区域与燃气锅炉向散热器提供的热量。热1区提供了：地板采暖（UFH），与由源热泵所提供的热量。五个散热器板，与由锅炉提供的热量。我们限制了我们的MASBMS和随后的分析应用新提出的MASBMS的控制1区而已。关于其他区域的进一步资料中描述了[17]。3.1接待区接待的区域（区域1）被分成七个子区。每个子区有一个温度传感器。七个子区域其中五个的温度传感器子区域由加热散热器板组监视，一一对应每个子区。UFH提供热量给剩下的两个子区域，在每个子区分别安装的温度传感器。3.1.1在地板下的加热系统（UFH）在地板采暖系统或UFH是一个序列的九个为直径为40毫米的回路的塑料管并联布置以覆盖整个165平方米房间的地板空间。管组被设置为150毫米。循环排列以便加热均匀的热水沿着管通过每个循环应用整个房间。对于地板加热系统的热量（温水）由VisemannVitocell300-B的500升热交换容器提供[12]。交换容器通过交换热在水箱中的水使用两个间接线圈。从容器中输出最大热量15千瓦，抽水在0.39L/s的速率-1由UFH热泵（由图6所示）记录的水温交换容器。300G热量从VisemannVitocell将供给到交换容器地源热泵（GSHP）[13]。3.1.2地源热泵地源热泵的工作原理是沿管道抽取埋在地下流体。可从地下取出的热量是依赖于地下的温度，所述蒸发腔室的尺寸和泵的能力如图3所示地面温度与可提取的热的关系（A）中，以及所述电功率使用由热泵来执行的蒸发，压缩和冷凝（℃）。热泵可用于冷却，而这性能示由图3（B）体现。泵的耐热性能取决于流体上升到的温度。安装在SLB系统设置为最大55℃（F），而更好的性能可以为较低的温度45达到℃（E）和35℃（D）。从地源热泵输出的热量最大为29千瓦可以让盐水加热至55℃下用很温暖的地温（>15℃），但接近24.8千瓦在地面温度约为8℃。用电功率来实现这约为7.6千瓦，得到性能的系数（COP）为3.26。通过比较，在燃气锅炉可只有85-92％的效率，因此，具有低得多的COP值。4.现有的多代理楼宇管理系统如第1节所述，现有的楼宇管理系统（BMS）采用的是多代理系统（MAS）来管理其热分布。现有的MASBMS，图4所示。由对用户代理和源代理组成。用户代理负责实现和保持为每个相应的区所希望的温度的（第4.1节）。源代理负责描述如何为建筑最好地提供热量（4.2节）。4.1用户代理在现有的BMS中，用户代理包含了一组规定（基于规则的方法）以确保建筑物被保持在期望的温度范围内。这些规定是：如果（区域温度<期望温度）那么打开热水阀的区域以允许热水流动到散热器和在散热器里水的温度增加到大约（最大）80℃在其他的条件下，那么关闭热水阀而后散热器水温下降，并保持在降低的温度下，直到区域温度等于（期望温度-2℃）;4.2来源代理商锅炉系统的源代理指出：如果在平日02:00之间到21:00ħ，那么锅炉被接通并且热水温度≈80◦℃;其他时间下，锅炉被关闭并且水温从锅炉进行冷却;在现有的MASBMS，源代理和用户代理之间只有单向通信。燃气锅炉源代理将热水温度值传播到用户代理，但没有房间的温度信息从用户代理反馈到在燃气锅炉源代理。没有沟通建立在两个源代理之间，尽管两个来源提供热量给同一区域。4.3记录的温度对建筑来说安装地源热泵可以帮助减少能源法案。如图5和图6记录显示了室温传感器从SLB接待区内安装了七个传感器与对UFH记录的在交换容器水温。图5a演示了GSHP如何执行提供热量给接待的1区，由此，图中显示了长时间的状态，房间的温度比在UFH罐的水温度还大。这是因为在此期间，热由五个散热器连接到设置的燃气中央供暖系统。现有的MASBMS允许热量（不考虑由源热泵提供的热量）由气体锅炉热提供。这导致在办公时间加热系统具有更快响应以提供的热量到该区域中。在图5a中，GSHP被接通时，UFH系统的水的温度的值，在该图中标记为GSHP→UFH在水箱中，比区温度大于（约>25℃）正如在图5b中所看到的一样，子区域的温度与散热器仍比所希望的室温高。此表明，当与较低的温度UFH系统相比，该燃气锅炉是到该区域中占主导地位的热源。这是因为在该区域的热辐射可以得出热量从燃气锅炉比源热泵集中更快;热水恒定地维持在≈80℃的燃气锅炉提供了一个更快的响应于来自该区域的热需求。与此相反，水的温度的交换器向UFH系统不能维持在高温下的地源热泵。一旦系统接通，水温在箱里只限于≈55℃。当从该区域有温度要求时，该系统只打开。其结果是，有一个慢得多的从GSHP发出的反应为UFH系统提供热水。这是因为，仅在周末时，当燃气锅炉被编程切断时即提供热量，由UFH系统提供热量给该区域。如图6所显示的，UFH系统被指示来提供热量到区域时，提供给UFH的水的温度（由源热泵→指示UFH水箱图6）大于区域温度。此表示现有的MAS的BMS不使用的地源热泵有效功能。因此，需要一种新的控制方法，以确保充分利用地源热泵。这可能防止地源热泵执行的，并允许建设、实现其最初的目的降低能源（天然气）费。5.需要新的智能控制策略乔等人[16]提出结合中保代理商MAS作为中介机构，承认和减轻用户代理和源代理之间的信息转移。结合中介代理我们的MASBMS可以帮助地源热泵利用率最大限度地提高，减少锅炉中能量对气体的需求。中保代理可以将接待区1分为两个热源（i）将由GHSP提供初级能源需求和（ii）由燃气锅炉提供。中介代理所需的燃气锅炉的控制策略和散热器是依赖于由信息源代理和用户代理所提供。5.1需要中介代理中介剂（II）是必需的，以帮助将两热源分类：（ⅰ）初级和（ii）二次热源。如图7所示，其分类的接待散热器用户代理作为一个被动的系统。前台散热器用户代理不传播和影响来自锅炉热量的需求，除非允许中介剂（II）。它是通过减缓中介剂（III）将接待散热器的热量的需求信息从用户代理传递给燃气锅炉的源代理。由于这种结构，地源热泵将主热量提供这一区，中介剂（II）为热源（燃气锅炉和地源热泵）之间的主要通信链路和热量用户（接待区）。中介代理（ⅲ）将允许接收区散热器用户代理是活动的，类似于在大楼其它区域，只有当故障发生时，以地源热泵和/或当区域中必需额外的热量。5.2增加智能化为了让可再生能源技术的充分利用，还需要包括但不限于智能机制来实现预测和调控能力描述其所需的功能。智能机制将为每个代理安装一个微处理器。通信通过电力线通信建议。以下部分介绍如何将智能纳入到图1所示的建议MASBMS。6.案例研究：模拟SLB和建议的建筑管理系统为了测试图7中所示的提议的最初在[17]提出的在SLB的一个加热系统模型MAS的BMS被使用了。该模型被修改为包含所述接收区的加热。此模型将在三个场景中进行模拟：方案1：使用记录（实际）热水温度作为热源的所有区域（省略锅炉控制仿真），并与包含所述地源热泵作为另一热源的区域1。热量管理是由在第4节现有的MASBMS提供控制策略。方案2：接待散热器用户代理作为一个被动剂和燃气锅炉源代理注册成立的新型锅炉控制。新的锅炉控制的更多信息描述在第6.1.1节。在最初提交[17]新锅炉的控制只从由中介代理设置区域2-4使用的需求信息，这是如图7所示。3.方案3：提议的MAS的BMS利用图2所示的基础架构。在SLB每个MASBMS模拟管理的热源分布。方案2和3的进一步的描述中被描述段分别为6.1和6.2。这些模拟的结果列于第7节。6.1方案2：新的锅炉控制和接待散热器用户代理的被动代理在方案2中，新型锅炉控制由ARTMAP提供（添加到燃气锅炉源代理-第6.1.1节）。作出这种安排是为了测试ARTMAP的功能，以提供新的并根据区域2-4动态热需求提高锅炉控制（热水加热至≈80℃仅区域2-4需求的热量）。在这种情况下，在接待区1五个散热器无热需求信息包括在燃气锅炉源代理的决策过程中。这迫使接待散热器用户代理成为一个被动的代理。接待散热器用户代理是一个被动的代理人，帮助克服地源热泵执行中的困难，并鼓励其使用。作为被动剂，接待散热器不允许从燃气锅炉产生更多的需求热量，如图7所示。为指示仅接待区需要热量还创建了方案2。对方案2得出的结果和我们以前在[17]中所描述的工作进行比较，普遍认为省略了模拟的接待区。这些差别显示怎么在由地源热泵代替来提供热源条件节省了大量的热能。这反过来有助于建筑的节能。用户代理使用规则基础的机制，目前在现有的MASBMS中使用（第4单元）6.1.1新锅炉的控制目前，燃气锅炉无法被建筑物的热需求动态控制，这在第4.2所提到。当建筑物有过量的热量从而没有热的需求，由ARTMAP提供了新的燃气锅炉控制可以帮助减少由锅炉产生的不必要的加热的能源浪费。源代理使用由被中介代理（i）缓解下的用户代理所提供的信息以提供锅炉的最佳操作。输入到源代理主要有：1.当前日期和时间。2.OT(t),OT(t−1),OT(t−2),OT(t−3),OT(t−4):OT(t)是当前的室外温度。OT(t−x)i是前面X样本的室外温度。3.Iy(t),Iy(t−1),Iy(t−2),Iy(t−3),Iy(t−4):Iy(t)是当前建筑的平均温度。Iy(t−x)是前面X样本的建筑平均温度。平均建筑温度y是由该建筑所有区域测量的平均温度计算出来的。4.WO(t),WO(t−1),WO(t−2),WO(t−3),WO(t−4):WO(t)是当前散热器反馈的平均水温。WO(t−x)是前面X样本散热器反馈的平均水温。5.WI(t),WI(t−1),WI(t−2),WI(t−3),WI(t−4):WI(t)是当前锅炉中的水的温度。WI(t−x)是在前面X样本中锅炉中的输入水的温度。(1)-(3)的输入显示的能量需求。(4)和(5)输入显示的能量资源。ARTMAP的输出是:1.'0'-锅炉被关闭或'1'-锅炉接通（如mARTMAP1图8[17]所示）2.要了解在锅炉中维持（和煮沸）的理想的热水温度。3.要了解需要被维持的期望建筑温度。源代理（燃气锅炉和地源热泵）每15分钟提供其输出。6.2方案3：关于MASBMS的建议在MASBMS中提出[17]的目标是通过最大限度地减少建筑能源损耗和能源费用实现节能。MAS被提出有助于提高能源效率通过：1.用户代理和源代理之间的双向通信。2.提供新的燃气锅炉控制（如第6.1.1节中描述的），它利用从用户代理得到的需求信息决定策略。6.2.1中介代理两个附加中介代理（中介剂（II）和调解剂（III））允许接收时的指示散热器的用户代理应成为积极的，并提供热水给五个散热器面板的区域。这允许GSHP成为主要热源提供商。通过两者之间的通信管理中介代理减缓控制。决定何时接待用户代理散热器应变得灵活，中介剂（II）将利用下列输入来自于GSHP的信息：1.是否有热水在地源热泵流淌。2.锅炉的水温。现有的建筑MASBMS已经安装了这些传感器并且目前已投入使用。输入给中介代理（ii）的是：1.当前日期和时间。2.OT(t),OT(t−1),OT(t−2),OT(t−3),OT(t−4):3.IT(t),IT(t−1),IT(t−2),IT(t−3),IT(t−4):4.WI(t),WI(t−1),WI(t−2),WI(t−3),WI(t−4):5.WO(t),WO(t−1),WO(t−2),WO(t−3),WO(t−4):6.WGSHP(t),WGSHP(t−1),WGSHP(t−2),WGSHP(t−3),WGSHP(t−4):WGSHP(t)是当前送到UFH中的水温。WGSHP(t−x)是前面X样本中送到UFH中的水温。–(5)的输入端，指示能源需求和(6)表示的能量资源。中介代理输出的（ii）是：1.无论是'0'没有热水流量或'1'全热水流散热器。2.学会接待区设定所需的温度。类似于方案2和文献[17]提出的代理，，中介代理（II）每15分钟提供其输出。上述信息被转发给中介剂（III），以指示何时接收区的用户代理可以向源代理燃气锅炉传播的需求信息。6.2.2添加智能功能像第2.1节中描述的，建议MASBMS集成ARTMAP，以向活动代理提供智能功能。7.结果如第6单元所述，三组进行模拟如下：1.方案1：现有的BMS（7.1节）：方案1使用记录(实际)所有的区域热源的热水温度。这是省略锅炉模拟控制。接待区1的热源管理是由现有表示基于规则的MASBMS控制策略提供的，如第4.1节所描述。2.方案2：接待散热器使用的热水是在6.1.1.节体现的由天然气锅炉原代理新锅炉控制方式所提供的，接待散热器用户代理并没有成为做出决策锅炉控制过程的部分。3.方案3：对MASBMS的建议（7.4节）：在6.2节描述中对MASBMS的建议所有这些方案都模拟了图9中所示记录的室外温度。室外温度是2012年3月5日到2012年5月25日之间，忽略2012年3月24日09:00到2012年3月22日22:25之间的值。这是因为在这些时间期间没有数据被收集。7.1方案1:现有的BMS考虑到显示在图9中的室外温度图10显示了接待区中天然气锅炉达到和维持的期望的温度需要的热量。没有来自GSHP的热量输出显示,这是现有的MASBMS利用GSHP满足区域需求热量低效率所导致的。GSHP并不提供任何区域的热量，因为区域中的五个散热器是主要的热量提供者区。这一发现证实了图6所示的实际系统。现有的MASBMS控制策略导致了五个散热器成为该区域的主要热量提供者（如图10所示）。这将导致执行力GSHP下降。五个散热器要求的热水摄入量本来应该由GSHP提供的，这是安装GSHP的主要目的。7.2方案2：接待散热器用户代理作为被动代理图11显示了模拟分区温度零下时区域所需温度的分布（箱图）接待散热器用户代理是一个被动的代理，第6.1.1节描述的新锅炉的控制被投入使用。尽管将接待散热器用户代理作为一个被动剂对待，结果证明，所提供的热量可以较少的使用的气体和燃气锅炉所产生的能量达到和保持区域中所要求的温度。热量由新的锅炉控制产生的热水提供。这是与建筑物的实际能量（热）的消耗相比较的，这在表1中所提出过。实际的锅炉温度和用新的锅炉控制建筑动态热量需求的导致的锅炉温度之间的差示于图13。类似的观察也在[17]所描述。7.3在总结方案1和2的结果图10和图12表明，由于地源热泵的响应时间慢，地源热泵没有作为接待区主热源；即使接待散热器用户代理作为一种被动剂（方案2）。没有热量通过源热泵提供，因为五个散热器在提供区域所需的热量。这表明这表明所需的新的MAS

BMS策略的必要性迫使GSHP成为该区域的主要热提供者。6.2节中给出的新MAS

BMS和所示图7。新BMS智能控制策略结论在以下部分中介绍。7.4方案3：对MASBMS的建议新提出的BMS策略在MASBMS中给所有活动的用户代理和其燃气锅炉源代理增加了智能（ARTMAP）。这是因为这些试剂很容易从现有BMS中更换。当提议中的MASBMS（如图7所示）对它的热量进行管理，图14显示了接收区模拟子区域的温度的分布。图14显示了由ARTMAP提供的智能功能将加到GSHP用户代理，这样有助于确保地源热泵是接待区主要热量提供商。地源热泵已产生一部分该区域所需的12.0779兆瓦热能。这如表1所示，地源热泵提供的热输出≈11.7660兆瓦时，这相当于接待区所需能量的97.5％。在这样做时，地源热泵将使用3.36兆瓦时的电能。这证明了的系统效率≥349％（图15）。更多地利用改善锅炉控制的地源热泵使大楼的天然气消费量减少23％。这可能导致较低的二氧化碳排放量和更高的能量节约。增加收入可以通过来自英国政府可再生热能激励费的添加[31]来实现。地源热泵的性能是指的用于热泵供电电网电力碳成本小于等效从气体供给的热能。这一进步加剧了碳排放的降低（表2）。8.总结和结论中央兰开夏塞缪尔·林多夫大厦（SLB）现有的多代理楼宇管理系统（MASBMS）体现了没有智能控制策略，地源热泵的优势（GSHP）能源技术就无法表现出来。这可以通过增加智能到MASBMS得以解决。ARTMAP是一种类型的人工神经网络（ANN），是经人介绍为解决这一问题的。该ARTMAP提供向MASBMS的用户代理和源代理智能功能。这允许热源可以根据建筑物的热量动态需求提供的热量。本文提出仿真结果表明如何将MASBMS智能系统加入到它的用户代理和源代理来帮助最大限度地结合地源热泵节能技术的优势，从而有助于在能源成本减少和CO2气体排放量的降低。目前ARTMAP-MASBMS实施是在大学内进行的，起始于建筑内房间的用户代理的实施。随着燃气锅炉和地源热泵源代理的实施继续工作；在整合资源的现有的控制系统地源热泵和锅炉的代理商问题设想。未来的工作包括：调查潜在一体化的局限性和寻找解决所识别的限制，以及调查的提议的MAS适用性，为建筑提供多种成本有效整合可再生发电机类型。致谢作者想表达他们对中央兰开夏提供关于热能需求的信息管理设施的感激之情与问候塞缪尔林多夫大楼的热需求和资源。这项工作是由BAE系统公司和英国联合资助。参考[1]ZeroCarbonBritain,/[Online].[2]A.Howe,Dynamicdemandcouldhelpbalanceelectricitysystems,EnergyWorld,EnergyInstitute,London,November2009.[3]H.Esen,M.Inalli,A.Sengur,M.Esen,Modellingaground-coupledheatpumpsystemusingadaptiveneuro-fuzzyinferencesystems,InternationalJournalofRefrigeration31(1)(2008)65-74.[4]H.Esen,M.Inalli,A.Sengur,M.Esen,Artificialneuralnetworksandadaptiveneuro-fuzzyassessmentsforground-coupledheatpumpsystem,EnergyandBuildings40(6)(2008)1074-1083.[5]H.Esen,M.Inalli,ANNandANFISmodelsforperformanceevaluationofaverticalgroundsourceheatpumpsystem,ExpertSystemswithApplications37(12)(2010)8134-8147.[6]M.Mohanraja,S.Jayaraj,C.Muraleedharan,Applicationsofartificialneuralnetworksforrefrigeration,air-conditioningandheatpumpsystems-areview,RenewableandSustainableEnergyReviews16(2)(2012)1340-1358.[7]EnergySavingTrust,Gettingwarmer:afieldtrialofheatpumps,2010,http:///pdf/ESTGettingwarmerafieldtrialofheatpumpsreport[1].pdf[Online].[8]N.Bergman,Whyisrenewableheatundeperforming?Asocio-technicalperspective,2011,/scholar?q=cache:nYEoZZqIysJ:/+why+is+renewable+heat+underperforming&Hl=en&assdt=0,5[Online].[9]EnergySavingTrust,DetailedanalysisfromthefirstphaseoftheEnergySavingTrust'sheatpumpfieldtrial:evidencetosupporttherevisionoftheMCSInstallerStandard,MIS3005,no3.1,2012,.uk/assets/decc/11/meeting-energy-demand/microgeneration/5045-heat-pump-fieldtrials.pdf[Online].[10]S.Caird,R.Roy,S.Potter,DomesticheatpumpsintheUK:userbehaviour,satisfactionandperformance,EnergyEfficiency5(3)(2012)283-301.[11]X.Liu,I.Chilvers,M.Mokhtar,A.Bedford,K.Stitt,J.Yazdani,Microgriddevelopmentforproperties,in:The2ndEuropeanConferenceonInnovativeIntelligentGridTechnologies(ISGT-EUROPE2011),2011.[12]Veissmann,Vitocell300-BDHWcylinderwithtwoindirectcoils300and500litrecapacity,http://www.viessmann.co.uk/etc/medialib/internetuk/technicalupdates.Par.73739.File.File.tmp/Vitocell300BDatasheet.pdf[Online].[13]Veissmann,Vitocal300GBoilerandHeatPumpDataSheet,VITOCAL300/350Heatpump:Brine/Water-6.4to32.6kW,Water/Water-8.4to43.0kW,http://www.viessmann.co.uk/etc/medialib/internetuk/attachments/datasheetstechnical/heatpumps.Par.95308.File.File.tmp/Vitocal300350Datasheet.pdf[Online].[14]P.Davidsson,M.Boman,Distributedmonitoringandcontrolofofficebuildingsbyembeddedagents,InformationSciences171(2005)293-307.[15]B.Shen,G.Zhang,L.Zhang,M.Wang,Multi-agentsystemdesignforroomenergysaving,in:.20105thIEEEConferenceonIndustrialElectronicsandApplications,2010,pp840-844.[16]B.Qiao,K.Liu,CGGuy,Amulti-agentsystemforbuildingcontrol,in:ProceedingsofIEEE/WIC/ACMInternationalConferenceonIntelligentAgentTechnology(IAT-6),HongKong,2006.[17]M.Mokhtar,X.Liu,AnARTMAP-incorporatedmulti-agentsystemforbuildingintelligentheatmanagement,in:The3rdEuropeanConferenceonInnovativeIntelligentGridTechnologies(ISGT-EUROPE2012),2012.[18]AIDounis,DEManolakis,Designofafuzzysystemforlivingspacethermalcomfortregulation,AppliedEnergy69(2001)119-144.[19]AIDounis,C.Caraiscos,Advancedcontrolsystemsengineeringforenergyandcomfortmanagementinabuildingenvironment-areview,Renewable