孟华
- 作品数：35 被引量：231H指数：10
- 供职机构：同济大学机械与能源工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：建筑科学电气工程动力工程及工程热物理自动化与计算机技术更多>>
- 燃料电池在建筑冷热电联供中的工程应用
- 当前,几乎所有发达国家都在投入巨资研究开发燃料电池技术,我国也不例外,并已建成了相应的燃料电池示范交通工具。总结燃料电池的应用,除了作为汽车动力移动式和手机、笔记本电脑等便携式设备电源外,还可以用于固定式(也称为"站式"...
- 孟华龙惟定
- 关键词：燃料电池建筑冷热电联供
- 文献传递
- 中央空调水系统优化控制研究的发展及现状被引量：28
- 2002年
- 概述了国内外在中央空调水系统优化控制领域的研究成果 ,总结了以往研究的特点 ,分析了今后的研究方向。
- 孟华龙惟定王盛卫
- 关键词：中央空调水系统优化控制节能
- 被动式供冷与辐射制冷技术被引量：10
- 2003年
- 介绍了被动式供冷的原理以及被动式供冷系统的分类 ,特别介绍了其中新兴且日益发展的辐射供冷技术的原理及应用 ,指出被动式供冷是节能环保可持续发展的制冷技术 ,应大力开发使用。
- 孟华龙惟定
- 关键词：辐射制冷节能
- 夏热冬冷地区能源总线系统的区域能源规划方法被引量：8
- 2017年
- 本文提出一种适于夏热冬冷地区、采用能源总线进行区域能源规划的普遍方法。利用分布式变频水泵的水力解耦特性,通过冷、热线将多个冷(热)源和多个用户(楼宇)连接成能源网。在冷(热)源处采用制冷或供热设备控制总线供水温度,在用户处采用制冷机组和热泵等为用户提供冷水、热水或生活热水。该能源总线组态方式具有热力解耦能力,源和用户都可根据本地负荷变化灵活调整设备运行。本文建立了一整套水力、热力数学模型,用于规划冬季供暖且夏季供冷的区域供能场合,以实际案例说明了能源总线的区域能源规划的具体方法。结果表明:结合地源热泵、水源热泵及蒸气型溴化锂等供能设备,该方法具有良好的低品位能源利用率,在夏季和冬季的系统综合性能系数COP分别为3.85和3.17。
- 孟华王海龙惟定
- 关键词：能源规划
- 以TRNSYS为平台的集中空调水系统数字仿真器的建立被引量：12
- 2005年
- 介绍了以TRNSYS为平台,利用部件模型建立可用于优化控制研究的集中空调水 系统数字仿真器的方法,讨论了用户DECK文件的编写、部件模型的连接、仿真迭代计算收敛、 数据文件输入、仿真器调试等问题,所建立的数字仿真器在通过验证后可用于仿真研究。
- 孟华龙惟定王盛卫
- 关键词：数字仿真器数据文件集中空调水系统
- 优化能源结构、提高能源效率的空调节能技术——燃气供冷和除湿冷却技术被引量：1
- 2003年
- 着重介绍了空调行业中燃气供冷技术和除湿冷却技术的原理、特点和实际应用情况,指出它们都是既有利于优化能源结构,同时又能提高能源效率的空调节能技术。
- 孟华龙惟定
- 关键词：能源结构能源效率空调
- 适于系统仿真的表冷器模型及其实验验证被引量：16
- 2004年
- 从热力学和传热传质的基本原理出发 ,以TRNSYS为仿真平台 ,建立了表冷器动态数学模型 ,并对其进行了实验验证 ,结果表明该模型仿真结果精度较高、可靠性较好 。
- 孟华龙惟定王盛卫张恩泽
- 关键词：系统仿真表冷器热力学传热传质换热器
- 贫数据中基于模型自训练的空气处理设备故障诊断
- 2024年
- 针对空气处理设备(AHU)故障贫数据,基于深度置信网络(DBN)模型对4种特征选择算法进行对比研究,结果表明最大相关最小冗余算法的特征子集在诊断准确率及子集元素稳定性上表现最优。提出将DBN嵌入自训练框架的故障诊断模型,发现DBN自训练的诊断准确率较单纯DBN最高可提升19.5%。提出均匀抽样及按比例抽样2种自训练伪标签抽样策略,二者的诊断准确率均随抽样数减小而增大,在不同抽样数中的最大差异为3.42%;在所有贫数据样本中,均匀抽样策略始终优于按比例抽样,诊断准确率最大相差1.39%,表明在故障标签匮乏时,采用均匀抽样策略及较小的抽样数有利于提升DBN自训练的诊断性能。
- 孟华裴迪阮应君钱凡悦邓永康郑铭桦
- 关键词：故障检测与诊断空气处理设备
- 现代空调与室外环境的互动关系被引量：1
- 2004年
- 从军团病、同温层臭氧损耗和全球气候变暖等三方面分析了现代空调对室外环境产生的负面影响,同时指出军团病的控制、制冷剂替代等问题的研究又推动了现代空调的发展,二者具有彼此互动的关系。
- 孟华龙惟定
- 关键词：室外环境互动关系制冷剂替代臭氧损耗军团病同温层
- 基于聚类及优化集成神经网络的地铁车站空调负荷预测被引量：8
- 2021年
- 分别从优化算法集成神经网络及将数据聚类后按类建模两方面建立3种模型对地铁车站空调负荷进行逐时预测,结果表明:同一物理量对地铁车站空调负荷所产生的影响程度随时间呈现某种动态变化特征,根据历史数据定量分析这些特征,对精准筛选模型输入参数、提高模型预测精度大有裨益。在3种模型中,粒子群优化算法-神经网络(PSOBPNN)和果蝇优化算法-神经网络(FOA-BPNN)预测的平均相对误差(MAPE)较单纯神经网络(BPNN)分别降低25.87%和40.08%,聚类-神经网络(Kmeans-BPNN)预测的MAPE比PSO-BPNN及FOA-BPNN分别降低61.12%和51.90%。说明在同等情况下,优化算法集成模型比单纯BPNN预测精度更高,而当区分实际负荷变化特点后,采用聚类后建模比优化集成建模效果更佳。
- 孟华孙浩裴迪王海李元阳徐敏
- 关键词：地铁车站负荷预测优化算法聚类神经网络
