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摘要
数字时代的到来伴随着计算和传感器成本的降低，这为实现建筑冷源系统数字孪生提供了支持。对于建筑冷源系统而言，其状态变化快，建立1个实时映射的数字孪生体有助于实时评估运行状态并进行模型预测控制，进而在考虑末端需求和技术约束的前提下，根据优化目标选择最优的控制措施。本文联合Modelica、Matlab、Python、MySQL二次开发了建筑冷源系统数字孪生平台，实现了通用性、智能性、直观性、灵活性、实时性。基于Modelica语言构建模型库，以Matlab为控制中枢，实现模型与实际物理系统进行信息交互的能力。提出了基于数据驱动的灰盒模型，选取典型日对南京某建筑冷源系统进行仿真验证。模型结果表明，模型精度控制在9%以内，仿真一次时间为0.01 s左右，全局优化平均时长在84 s内。优化后系统性能系数平均提高6.68%。该方案促进了数字孪生技术在空调系统研究领域的发展。
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