冷却系统节能智能控制策略

20/25冷却系统节能智能控制策略第一部分冷却系统节能控制概述 2第二部分智能控制策略的原则 4第三部分传感器与执行器的应用 7第四部分模型预测控制算法 9第五部分模糊逻辑控制器设计 12第六部分神经网络优化控制 14第七部分节能控制策略的评价 17第八部分应用前景与工程实践 20

第一部分冷却系统节能控制概述冷却系统节能控制概述

冷却系统是工业和商业设施中至关重要的能耗系统之一，其消耗的能源可占总能耗的20-50%。因此，优化冷却系统的能源效率对于实现整体节能具有重要意义。

冷却系统节能控制的目的是通过优化系统操作，在满足冷却需求的情况下，最大程度地减少能源消耗。这涉及对系统进行连续监控和调整，根据实际负荷和环境条件的变化进行实时响应。

节能控制策略

冷却系统节能控制策略可分为两大类：

*基于规则的控制：基于经验或工程知识建立一组预定义的规则。系统根据这些规则进行操作，以优化能效。例如，根据室外温度调节空调的设定点。

*优化控制：使用数学模型和优化算法不断计算最优操作参数。该模型考虑系统动态特性、负荷变化和环境条件。通过实时优化，该方法可以实现比基于规则的控制更高的节能效果。

控制参数

冷却系统节能控制涉及多个控制参数，包括：

*设定点：空调、冷水机或冷却塔的设定温度。

*流量：通过系统循环的冷水或冷冻水量。

*风扇速度：冷却塔或风机盘管风扇的速度。

*冷冻机组容量：运行的冷冻机组数量或部分负荷操作水平。

传感器和控制器

节能控制系统依靠传感器和控制器来收集数据、计算优化参数并执行控制操作。关键传感器包括：

*温度传感器：测量室外温度、冷水温度和设定温度。

*流量传感器：测量冷水或冷冻水流量。

*压力传感器：测量冷冻剂或冷水压力。

控制器根据传感器输入，使用控制算法计算最优操作参数并发送命令给执行器。执行器根据命令调整系统参数，例如设定点、流量和风扇速度。

效益和挑战

实施冷却系统节能控制可以带来以下好处：

*减少能源消耗和运营成本。

*提高系统效率和可靠性。

*减少碳排放和环境影响。

然而，节能控制也面临一些挑战，包括：

*复杂性：冷却系统涉及多个组件和参数，优化控制可能很复杂。

*数据要求：优化控制需要大量准确的系统数据，这可能难以获得。

*系统动态性：冷却系统是非线性和动态的，控制策略必须能够适应不断变化的条件。

通过克服这些挑战，冷却系统节能控制可以成为降低能耗和提高设施可持续性的有效手段。第二部分智能控制策略的原则关键词关键要点实时监控与数据分析

1.利用传感技术实时收集冷却系统关键参数，如温度、压力、流量等。

2.使用数据分析技术处理和解译收集到的数据，识别冷却系统عملکرد中的异常或低效区域。

3.通过分析历史数据和实时数据，建立冷却系统能耗模型，为智能控制策略提供决策依据。

预测性建模与优化

1.根据实时监测数据和历史数据，使用预测算法预测冷却系统未来的能耗需求。

2.结合能耗模型和预测结果，优化冷却系统操作参数，实现主动能量管理。

3.通过不断更新和调整优化模型，持续提升冷却系统能源效率。

自适应控制与反馈

1.基于实时监控数据和预测结果，采用自适应控制算法调整冷却系统控制策略。

2.根据系统反馈响应，不断修正和优化控制参数，确保冷却系统始终工作在最优状态。

3.实时监控和反馈机制，确保冷却系统能耗优化及时有效。

多目标优化与权衡

1.考虑冷却系统多重目标，如能耗优化、温度控制和可靠性保障。

2.通过权衡不同目标的优先级，建立综合评价模型，为智能控制提供决策依据。

3.动态调整优化算法，根据实际运行情况调整目标权重，实现系统综合性能最优。

边缘计算与云平台协同

1.利用边缘计算设备在冷却系统现场进行实时数据处理和算法执行。

2.通过云平台提供大数据分析、远程控制和优化算法更新。

3.边缘计算与云平台协同，实现冷却系统智能控制的高效性和实时性。

前沿技术与趋势

1.探索人工智能、机器学习等前沿技术在冷却系统智能控制中的应用。

2.关注分布式控制、无线传感器网络和物联网等技术对冷却系统节能的推动作用。

3.跟踪冷却系统智能控制领域的新兴趋势和研究方向，不断拓展智能控制策略的边界。智能控制策略的原则

智能控制策略旨在通过运用高级算法和技术，优化冷却系统的效率和节能潜力。其基本原则包括：

1.需求预测和负荷预测：

*利用历史数据和预测模型，预测冷却负荷，包括空调负荷、设备发热负荷和建筑热容。

*实时监测系统参数，如室温、回风温度和设备运行状态，以调整预测。

2.最佳启停控制：

*根据需求预测，优化设备启停顺序和时间。

*使用变频驱动器或多级容量控制，调节设备容量以匹配可变负荷。

*通过预测性维护，避免设备故障导致的意外停机。

3.优化冷却水循环：

*调整冷却水流量和温度，以满足冷却需求，同时最小化能耗。

*使用变速泵或旁通阀，调节水流量以响应负荷变化。

*通过水质控制和定期清洗，保持冷却水系统的高效运行。

4.自由冷却利用：

*当室外温度低于设定阈值时，利用免费的冷空气进行冷却。

*使用板式热交换器或冷水机组与外部空气进行热交换。

*在非制冷季节，通过自然通风或地源热泵，利用自然冷却资源。

5.智慧电网集成：

*将冷却系统与智能电网连接，以响应电网需求响应信号。

*在电价低谷时，增加冷却设备的负荷，减少高峰时段的能耗。

*通过储能系统，存储冷却系统产生的冷量，以满足电网负荷需求。

6.数据驱动优化：

*收集和分析系统运行数据，包括能耗、负荷和设备效率。

*利用优化算法，调整控制策略，以最大化节能效果。

*实施自适应控制，根据系统动态变化自动调整参数。

7.模糊逻辑和神经网络：

*使用模糊逻辑和神经网络技术，处理不确定性和复杂非线性系统。

*这些技术可以根据模糊输入建立控制规则，并在系统运行过程中自我学习和优化。

8.云计算和物联网（IoT）：

*利用云计算和物联网（IoT）实现远程监控和控制。

*通过互联网连接，从任何地方访问系统数据和进行调整。

*利用传感器和致动器，实现自动化控制和优化。

9.人工智能（AI）：

*利用人工智能（AI）技术，包括机器学习和深度学习，进一步增强控制策略。

*AI算法可以分析大量数据，识别模式和作出预测，以提高系统的节能性能。第三部分传感器与执行器的应用关键词关键要点传感器与执行器的应用

主题名称：温度传感器

*多点温度测量：采用多个温度传感器分布在冷却系统关键部位，如冷凝器、蒸发器和压缩机出口，以获得系统内部不同位置的精确温度信息。

*高精度测量：选择具有高精度和快速响应性的温度传感器，以确保系统状态的实时监控和精确控制。

*抗干扰能力：传感器应具有良好的抗干扰能力和耐用性，以应对冷却系统中存在的电磁噪声和振动等环境干扰。

主题名称：压力传感器

传感器与执行器的应用

在冷却系统节能智能控制中，传感器和执行器发挥着至关重要的作用。传感器用于检测系统关键参数，而执行器则根据控制策略对系统进行调整。

#传感器

冷却系统中常用的传感器包括：

*温度传感器：测量系统中不同位置的温度，如冷凝器出口温度、蒸发器出口温度和冷却水温度。

*压力传感器：测量系统中的压力，如冷凝器压力、蒸发器压力和压缩机出口压力。

*流量传感器：测量系统中的流量，如制冷剂流量、冷却水流量和冷凝器风量。

*电流传感器：测量系统中压缩机和风机的电流，以监测能耗。

*功率因数传感器：测量系统中有功功率和无功功率，用于提高功率因数。

#执行器

冷却系统中常用的执行器包括：

*电子膨胀阀（EEV）：控制制冷剂流向蒸发器，调节系统制冷量。

*变频器：控制压缩机和风机的转速，调节系统制冷能力。

*风阀：控制冷凝器和蒸发器风量，调节系统冷凝和蒸发效率。

*水泵：控制冷却水流量，调节系统冷凝效果。

*回水调节阀：控制冷却水温度，与冷却塔配合使用，优化系统能效。

#典型应用场景

场景1：冷凝器风机变频控制

应用传感器：冷凝器压力传感器、冷凝器出口温度传感器

应用执行器：冷凝器风机变频器

控制策略：根据冷凝器压力和出口温度，自动调整冷凝器风机转速，以维持冷凝压力稳定在设定值附近，优化冷凝效果并降低能耗。

场景2：蒸发器电子膨胀阀控制

应用传感器：蒸发器出口温度传感器、蒸发器压力传感器

应用执行器：蒸发器电子膨胀阀

控制策略：根据蒸发器出口温度和压力，自动调节制冷剂流向蒸发器，以维持蒸发器出口温度在设定值附近，优化蒸发效果并降低能耗。

场景3：冷却系统多变量优化控制

应用传感器：系统所有关键参数传感器（如上述所列）

应用执行器：系统所有关键参数执行器（如上述所列）

控制策略：采用多变量优化算法，综合考虑系统关键参数之间的相互作用，自动调节所有执行器，以优化整个系统能效。

#数据分析与优化

通过传感器和执行器收集到的数据，可以进行大数据分析和优化：

*能耗分析：分析系统能耗数据，找出能耗浪费点。

*故障诊断：通过对传感器数据的实时监控和分析，及时发现系统故障隐患。

*控制参数优化：利用优化算法，优化控制策略参数，进一步提高系统能效。

总之，传感器和执行器在冷却系统节能智能控制中发挥着至关重要的作用，可以实现对系统关键参数的实时监测和控制，优化系统能效，降低运营成本。第四部分模型预测控制算法模型预测控制算法（MPC）

引言

模型预测控制（MPC）是一种先进的控制策略，用于解决复杂系统中的优化控制问题。在冷却系统中，MPC已被广泛用于实现节能和提高效率。

MPC原理

MPC是一种基于模型的控制算法，它利用系统模型预测未来的系统行为。该算法通过以下步骤实现：

1.状态估计：使用测量数据估计当前系统状态。

2.模型预测：使用系统模型预测未来一段时间（称为预测范围）内的系统输出。

3.优化：根据预测的系统行为，优化控制器的操作，以实现特定目标函数，例如最小化能源消耗。

4.实施：将计算出的最优控制操作应用于系统。

在冷却系统中的应用

MPC在冷却系统中的应用包括：

*冷水机组控制：优化冷水机组的运行，以最小化能耗，同时满足冷却需求。

*冷却塔控制：控制冷却塔的风扇速度和水循环速率，以优化蒸发冷却效率。

*泵控制：优化冷却水泵的速度，以满足冷却需求，同时最大限度地降低能耗。

MPC的优点

MPC在冷却系统控制中具有以下优点：

*节能：通过优化系统操作，MPC可以大幅减少能源消耗。

*提高效率：MPC有助于优化冷却系统的性能，提高其效率。

*鲁棒性：MPC可以处理系统不确定性和干扰，从而提高控制系统的鲁棒性。

*易于部署：MPC可以在现有的控制系统中相对容易地部署，无需对硬件进行重大修改。

MPC的挑战

MPC在冷却系统控制中也面临着一些挑战：

*计算复杂性：MPC算法的计算量可能很大，特别是在预测范围很大或模型复杂的情况下。

*模型误差：MPC的性能依赖于系统模型的准确性。任何模型误差都可能导致控制性能下降。

*实现成本：部署MPC可能会涉及硬件和软件的额外成本。

研究进展

MPC算法在冷却系统控制中的应用仍在不断发展。研究领域包括：

*在线模型更新：开发新的方法来在线更新系统模型，以提高MPC的鲁棒性。

*优化算法：探索新的优化算法，以减少MPC的计算复杂性。

*分布式MPC：开发分布式MPC算法，以实现大型冷却系统的协调控制。

结论

模型预测控制（MPC）是一种有效的控制策略，用于在冷却系统中实现节能和提高效率。通过优化系统操作，MPC可以大幅减少能源消耗、提高性能并提高鲁棒性。随着研究和技术的不断发展，MPC在冷却系统控制中的应用有望进一步扩展。第五部分模糊逻辑控制器设计模糊逻辑控制器设计

模糊逻辑控制器（FLC）是一种基于模糊逻辑的智能控制系统，它可以处理不确定性和非线性系统的复杂问题。在冷却系统中，FLC用于设计节能控制策略，以优化系统性能并减少功耗。

模糊逻辑基本原理

模糊逻辑是一种非二元的推理系统，它允许以类似于人类的方式处理模糊信息。模糊逻辑中，变量的值不一定是明确确定的，而是可以采用模糊集合，代表不确定性或渐进性。

模糊逻辑控制器结构

FLC通常由以下部分组成：

*模糊化器：将输入变量转换为模糊集合。

*规则库：包含一系列模糊规则，定义了输入变量和输出变量之间的关系。

*推理引擎：根据规则库和模糊化后的输入变量，确定模糊输出。

*解模糊器：将模糊输出转换为确定的输出值。

模糊逻辑控制器设计步骤

设计FLC涉及以下步骤：

1.确定输入和输出变量：确定影响冷却系统节能的输入变量（例如，室内温度、室外温度、系统负载）和输出变量（例如，制冷剂流量、风扇速度）。

2.定义模糊集：为每个输入和输出变量定义模糊集，代表变量的不同状态（例如，低、中、高）。

3.制定模糊规则：根据系统知识和专家经验，制定模糊规则以描述输入变量和输出变量之间的关系。

4.实现推理引擎：选择合适的推理方法（例如，Mamdani或Sugeno）实现推理引擎，以根据规则库和输入变量确定模糊输出。

5.设计解模糊器：选择解模糊方法（例如，重心法、最大隶属度法）将模糊输出转换为确定的输出值。

FLC在冷却系统中的应用

在冷却系统中，FLC应用于：

*控制制冷剂流量：根据室内温度、室外温度和系统负载，优化制冷剂流量以满足制冷需求，同时减少不必要的能耗。

*优化风扇速度：根据系统负载和室内空气湿度，调整风扇速度以提供足够的空气循环，同时最小化风扇功耗。

*预测系统需求：利用模糊逻辑模型，预测未来系统需求，提前调整冷却系统设置，实现节能。

FLC的优势

FLC在冷却系统节能控制中的优势包括：

*处理不确定性：FLC能够处理冷却系统中固有的不确定性和非线性。

*实现复杂控制：FLC可以实现更复杂的控制策略，无法通过传统控制方法实现。

*提高能源效率：通过优化制冷剂流量和风扇速度，FLC可以显著提高冷却系统的能源效率。

*低维护成本：FLC是一种免维护的控制器，与传统控制器相比，其维护成本更低。第六部分神经网络优化控制关键词关键要点【神经网络优化控制】

1.神经网络在冷却系统控制中的应用，包括建立系统模型、预测和优化控制策略。

2.各类神经网络模型的比较，如前馈神经网络、卷积神经网络和循环神经网络，以及它们在不同应用场景中的优缺点分析。

3.神经网络优化算法，如反向传播、梯度下降和粒子群算法，对于提高控制性能至关重要。

【数据驱动模型】

神经网络优化控制

简介

神经网络优化控制（NNOC）是一种利用神经网络进行系统建模和优化的先进控制技术，在冷却系统节能控制中有着广泛的应用。它将神经网络的非线性建模能力与优化算法的强大求解能力相结合，实现对复杂系统的高效节能控制。

系统建模

NNOC首先利用神经网络构建冷却系统的数学模型。神经网络是一个由相互连接的节点组成的复杂系统，每个节点代表一个非线性函数。通过训练神经网络，使其能够从输入数据中学习系统行为，从而建立一个准确的模型。

优化控制

*模型预测控制(MPC)

MPC是一种以模型为基础的预测性控制技术。它利用神经网络模型预测系统在未来一段时间内的行为。然后，MPC算法根据预测结果计算出最佳控制输入，以优化系统的性能，如能耗最小化。

*强化学习(RL)

RL是一种基于奖励函数的学习算法。它通过与系统交互并从经验中学习，优化控制策略。RL算法与神经网络相结合，可以实现连续控制和非线性系统的优化。

*遗传算法(GA)

GA是一种启发式搜索算法，模拟生物进化过程。它生成一组候选解决方案，并根据适应度函数对它们进行评估和选择。GA和神经网络相结合，可以优化复杂的非线性系统，其中传统优化方法难以找到全局最优解。

应用示例

*变风量空调系统节能控制

NNOC可以用于优化变风量空调系统（VAV）的性能。通过学习系统状态和需求的变化，神经网络模型可以预测系统的冷却需求。优化算法根据预测结果计算出最佳风量设定点，以最大程度地降低能耗，同时保持室内舒适度。

*冷水机组节能控制

NNOC还可以用于优化冷水机组的运行。神经网络模型可以学习冷水机组的能耗模式，并预测需求变化。优化算法利用预测结果计算出最佳冷水机运行时间和负荷设定点，以实现节能。

优势

*非线性建模能力：神经网络可以学习和处理复杂系统的非线性行为。

*鲁棒性：NNOC可以容忍模型扰动和测量噪声，从而提高控制系统的鲁棒性。

*自适应性：神经网络模型可以通过在线学习不断适应系统变化，从而实现自适应控制。

*全球最优解：某些优化算法，如GA，可以找到复杂的非线性系统的全局最优解。

挑战

*模型复杂性：复杂系统的神经网络模型可能需要大量训练数据和计算资源。

*鲁棒性：神经网络模型容易受到对抗性示例的影响，需要采取措施确保鲁棒性。

*可解释性：神经网络模型可能缺乏解释性，这可能妨碍对控制策略的理解和信赖。

结论

神经网络优化控制是一种强大的节能控制技术，适用于冷却系统和其他复杂系统。它通过非线性建模和优化算法的结合，实现对系统的高效控制，最大程度地降低能耗并提高系统性能。第七部分节能控制策略的评价关键词关键要点节能效果评估

1.采用能耗计量仪器，对冷却系统在不同工况下的能耗进行实时监测和记录，建立能耗数据库。

2.通过对比节能控制策略实施前后系统的运行数据，分析能耗变化规律，量化节能效果。

3.考虑空调系统的负荷变化和环境因素的影响，对节能效果进行长期的跟踪和评估，确保持续节能。

经济效益分析

1.基于能耗节约量，结合电价或能源价格，计算节能控制策略带来的经济效益。

2.考虑投资成本、维护费用等因素，对节能控制策略的投资回报率进行评估。

3.分析节能控制策略在不同应用场景下的经济可行性，为项目决策提供依据。

环境效益评估

1.评估节能控制策略对温室气体排放的减少量，计算碳减排效益。

2.分析节能控制策略对水资源消耗和环境污染的降低效果，评价其对生态环境的正面影响。

3.探索节能控制策略与可再生能源结合的潜力，进一步提升环境效益。

可靠性评估

1.分析节能控制策略对系统可靠性的影响，评估其对空调系统稳定运行和故障率的影响。

2.建立系统冗余机制，确保节能控制策略即使发生故障也能保持系统正常运行。

3.采用故障诊断和预测性维护技术，实时监测和预判系统故障，提高可靠性。

易用性评估

1.评估节能控制策略的用户界面和操作便捷性，确保操作人员能够轻松理解和使用。

2.提供完善的用户手册和培训，帮助操作人员掌握节能控制策略的原理和使用方法。

3.根据用户反馈，不断改进和优化节能控制策略的易用性，提升用户体验。

前沿趋势

1.探索人工智能、大数据等前沿技术在节能控制策略中的应用，提高节能效率和智能化水平。

2.关注分布式能源、储能系统与节能控制策略的协同优化，提高系统灵活性。

3.研究低碳、可持续的冷却系统设计和控制策略，为绿色建筑和低碳城市提供技术支撑。节能控制策略的评价

评价指标

节能控制策略的评价主要从以下几个指标进行：

*节能率：是指采用节能控制策略后，相对于基准能耗的节能幅度，通常以百分比表示。

*运行稳定性：是指节能控制策略在实际运行中保持稳定运行的能力，避免出现频繁开关机或故障等情况。

*经济性：是指节能控制策略的投资和运行成本与节能效益之间的关系，即投资回收期和收益率。

*适用范围：是指节能控制策略适用于不同类型、规模和运行方式的冷却系统，以及其覆盖的冷却区域和冷量需求范围。

*环境影响：是指节能控制策略对环境的影响，包括温室气体排放、水资源消耗和废物产生等方面。

评价方法

节能控制策略的评价通常采用以下方法：

*现场测试：在实际的冷却系统中部署节能控制策略并对其性能进行监测和分析，以获得真实的数据和反馈。

*仿真建模：建立冷却系统的仿真模型，并融入节能控制策略进行仿真分析，预测其节能效果和运行稳定性。

*对比分析：将不同节能控制策略的节能率、运行稳定性、经济性等指标进行对比，找出最优的方案。

*文献研究：查阅相关技术文献和案例研究，了解已有的节能控制策略的评价结果和经验。

常用节能控制策略的评价结果

以下列举了几种常用节能控制策略的评价结果：

变频控制

*节能率：15-30%

*运行稳定性：高

*经济性：投资回收期一般为2-4年

*适用范围：冷量需求波动较大、冷源运行时间较长的系统

冷冻水温度控制

*节能率：5-15%

*运行稳定性：中

*经济性：投资成本低，收益率高

*适用范围：冷冻水需求相对稳定的系统

冷凝器水温度控制

*节能率：5-10%

*运行稳定性：高

*经济性：投资回收期较长

*适用范围：冷凝水温度相对较高的系统

多级泵控制

*节能率：10-20%

*运行稳定性：中

*经济性：投资成本适中

*适用范围：冷量需求波动较大且管道阻力较大的系统

冷热联产

*节能率：20-40%

*运行稳定性：高，但需配套改造热能利用系统

*经济性：投资成本较高，但收益率可观

*适用范围：同时具备冷热需求的大型系统

需要注意的是，这些评价结果仅供参考，实际节能效果受冷却系统具体情况的影响而异。因此，在选用节能控制策略之前，应根据实际需求和条件进行综合评价。第八部分应用前景与工程实践关键词关键要点【主题名称】一：数据驱动与预测控制

1.采用传感器、智能仪表和边缘计算技术实时收集和分析系统数据，建立数据模型和预测算法。

2.基于历史数据和实时监测，预测系统负荷、设备效率和能耗趋势，提前优化控制策略，减少能源浪费。

3.利用机器学习和人工智能技术增强预测准确性，实现自适应和优化控制，持续提升节能效果。

【主题名称】二：多级控制与优化

应用前景

冷却系统节能智能控制策略在工业、商业和民用建筑中具有广泛的应用前景。

工业应用

*化工行业：反应器、蒸馏塔和冷凝器的冷却。

*制药行业：发酵罐、生物反应器和净化系统的冷却。

*电子行业：精密设备、数据中心和半导体生产线的冷却。

*食品工业：食品加工、储存和运输中的冷却。

商业应用

*大型商场：中央空调、冷库和冷柜的冷却。

*酒店：客房空调、会议室空调和宴会厅空调的冷却。

*写字楼：中央空调、通风和新风系统的冷却。

民用建筑应用

*住宅：空调、新风系统和地源热泵的冷却。

*学校：教室空调、实验楼空调和学生宿舍空调的冷却。

*医院：手术室空调、制药室空调和病房空调的冷却。

工程实践

冷却系统节能智能控制策略的工程实践涉及以下几个方面：

系统设计

*根据冷却需求和系统特性选择合适的控制策略。

*设计和配置传感器、执行器和控制器。

*建立控制模型和优化算法。

系统安装

*按照设计方案进行现场安装和调试。

*确保传感器、执行器和控制器的可靠性和准确性。

*完成系统联调和参数整定。

系统运行

*监控和记录系统运行数据。

*根据系统运行情况调整控制参数。

*进行定期维护和检修。

系统优化

*分析系统运行数据，识别节能潜力。

*调整控制策略和参数，提升节能效果。

*探索和应用新技术，进一步优化系统性能。

案例分析

某数据中心冷却系统改造案例

*采用基于冷水机组负荷预测和优化控制的智能控制策略。

*改造后，年冷却能耗降低了12.3%。

*节能改造投资回收期为3.2年。

某商场中央空调系统改造案例

*应用变风量空调系统和变频控制，实现空调系统的智能节能控制。

*改造后，空调系统能耗降低了15.6%。

*节能改造投资回收期为5.1年。

某住宅地源热泵系统改造案例

*采用基于热泵运行状态预测的智能控制策略。

*改造后，地源热泵系统能耗降低了8.9%。

*节能改造投资回收期为4.2年。

上述案例表明，冷却系统节能智能控制策略具有显著的节能效果，能够为工业、商业和民用建筑带来可观的经济效益。关键词关键要点【冷却系统节能控制概述】

关键词关键要点模型预测控制算