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[01136159]智能化建筑全生命周期诊断及优化节能技术

交易价格: 面议

所属行业: 其他建筑建材

类型: 非专利

交易方式: 资料待完善

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所在地:

服务承诺
产权明晰
资料保密
对所交付的所有资料进行保密
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技术详细介绍

该项目针对高层商业及大型公共建筑中中央空调能耗大及浪费高的实际问题,以提高中央空调系统运行性能及降低系统运营费用为主要目标,提出具有原创性的基于建筑物全生命周期优化及诊断的节能新策略和相应技术。   其研发的节能新策略及技术以其突出的性能得到了业界普遍赞誉,产生了广泛的社会影响。其中提出的冷水机组鲁棒时序控制解决了大型中央空调系统中长期存在的时序控制不可靠的难题;基于多变量主成分分析法(PCA)的故障诊断方法是该领域的创新研究,得到许多国际著名学者专家的高度认可,如控制领域专家牛津大学教授A.L. Dexter博士称该方法开启了在线传感器故障诊断研究的新思路;混合快速搜索寻优技术以其快速稳定的性能获得应用界的一致青睐并得到多位国际建筑空调领域专家的肯定,如美国马里兰大学的R. Radermacher指出该技术为各理论研究实现现场应用提供可靠途径;基于模型的全局优化控制技术弥补以往仅仅针对部分分系统优化的缺点,达到全局优化,最大节省能耗的目的。  该策略在环球贸易广场中的成功应用表明其不仅能够节省巨大能耗(每年约7百万度电能,约占建筑总能耗18﹪)产生巨大经济效益,同时也为该领域的节能举措提供了新的理念、策略和技术。该项目的成果及经验在国际国内建筑节能领域具有很高的学术及应用价值。
该项目针对高层商业及大型公共建筑中中央空调能耗大及浪费高的实际问题,以提高中央空调系统运行性能及降低系统运营费用为主要目标,提出具有原创性的基于建筑物全生命周期优化及诊断的节能新策略和相应技术。   其研发的节能新策略及技术以其突出的性能得到了业界普遍赞誉,产生了广泛的社会影响。其中提出的冷水机组鲁棒时序控制解决了大型中央空调系统中长期存在的时序控制不可靠的难题;基于多变量主成分分析法(PCA)的故障诊断方法是该领域的创新研究,得到许多国际著名学者专家的高度认可,如控制领域专家牛津大学教授A.L. Dexter博士称该方法开启了在线传感器故障诊断研究的新思路;混合快速搜索寻优技术以其快速稳定的性能获得应用界的一致青睐并得到多位国际建筑空调领域专家的肯定,如美国马里兰大学的R. Radermacher指出该技术为各理论研究实现现场应用提供可靠途径;基于模型的全局优化控制技术弥补以往仅仅针对部分分系统优化的缺点,达到全局优化,最大节省能耗的目的。  该策略在环球贸易广场中的成功应用表明其不仅能够节省巨大能耗(每年约7百万度电能,约占建筑总能耗18﹪)产生巨大经济效益,同时也为该领域的节能举措提供了新的理念、策略和技术。该项目的成果及经验在国际国内建筑节能领域具有很高的学术及应用价值。

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