《表5 案例一实验结果对比》

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《分布式PSODE算法的冰蓄冷空调系统优化控制研究》

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算法迭代终止后从Pareto最优解集中选择拥挤距离度最小的一组解，图9为案例一运行周期内该解冷机逐时PLR和冰槽供冷占当前时刻冷负荷需求的比例。根据冰蓄冷空调系统数学模型计算得总蓄冰量为70 574.14 kW·h，约为建筑物次日冷负荷需求的35%，冰槽总供冷为69 085.47 k W·h，达总蓄冰量的97%以上，符合设计要求。冷机逐时PLR在COP最高点0.85处波动，运行效率高。图10为该解每个采样步长冰槽蓄冰量、冷机供冷量和冰槽供冷量，供冷阶段，冰槽和冷机总供冷量和需求量的误差均在理想状态。表5为案例一实验结果与传统冰蓄冷空调系统控制策略和PSO优化结果对比，较该商场采用的定比例控制策略，D-MOPSODE优化结果减少了10.82%的能耗，节约了13.17%运行费用，降低了18.01%的能耗损失。与其他控制策略相比，该算法也表现出良好的节能效果和经济效益。