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中央空调冷源机房设备系统运行参教优化是提高空调运行性能的重要途径辶一，但由于杋房设备种类繁多，运行工况复杂，运行参数诸多，参数之间耦合作用较强，其优化问题是学者们广泛关注的重点和难点。提出了一种基于非支配排序遗传算法Ⅱ（non- dominated sorting genetic algorithmⅡ，NsGA-Ⅱ）的冷源机房设备运行参数多目标优化方法。以制冷量最大和能耗最低为目标函数，以冷冻岀水温度、冷冻回水温度、冷却回水温度、冷冻水流量和冷却水流量5饣变量为决策变量，根据实际运行工况设定其约束条件，建立系统运行参数优化模型。此外，以负荷率、室外环境温度和室外环境湿度作为划分工况的依据，采用等宽离散化方法并结合K-meas聚类方法共划分出32种运行工况。最后仿真结果表明，在4种典型运行工况下，多目标优化方法相对于普通优化方式，能得到更高的循环性能系数（ coefficient of performance，COP）;同时，多目标优化方法能够使系统能效提升14.35%，能耗降低12.52%。因此，本文方法适用于空调领域，并能为工程应用时的参教设置提供定的指导作用。
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