《表1 输入参数的设置：冷水机组鲁棒优化设计方法的性能评估》

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《冷水机组鲁棒优化设计方法的性能评估》

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注:N（μ，σ）表示正态分布，μ表示期望，σ表示方差；U（a，b）表示在a和b之间的均匀分布；T（a，b，c）表示三角分布，其中，低限位a，上限为b，众数为c。

(1）考虑输入参数的不确定性，获得建筑物的冷负荷分布。为了获得考虑不确定性的冷负荷分布并进行后续的设计流程，采用Monte Carlo simulation获取冷负荷的分布。在这项研究中，输入参数的不确定性由Matlab计算完成，然后将各设计参数输出到TRNSYS建筑动态模拟平台。根据有效地Monte Carlo simulation的次数，TRNSYS建筑模型被用于获取建筑物的冷负荷分布。图2表示了建筑物的冷负荷模拟的过程。图2中，一些输入因素（例如，建筑物特征和设备特性）是众所周知的且为冷负荷计算的一部分，可以认为不受不确定性影响的。此外，一些输入因素（例如，天气条件，室内人员数量和建筑物外壳的传热系数）是随着外界条件不断变化的，因此这些参数通过不同类型的概率分布（正态分布，三角形分布，均匀分布，离散等）来描述。在本文中，大约780次Monte Carlo simulation用于获取建筑的冷负荷分布[10]。表1显示了输入变量不确定性设置的示例。