节能型中央空调控制器研究是随着智能建
筑技术的不断发展，空调的使用量越来越大，空调系统耗能问题越来越突出，针对中央空调耗能大等问题，开展了相关的节能技术研究。
研究提出了空调预测控制的先进控制方法，建立了中央空调载荷预测模型、空调神经网络控制模型，控制模型采用的神经网络自适应控制算法，控制器结构采用的是多变量输入，在输入端增加了风道静压等相关输入量，使系统控制输出更能准确地反映多变量信息对系统的影响，使输出决策更加准确，控制精度大大提高。预测模型与控制器有机结合，使空调系统载荷匹配，提高系统的控制精度，高效节能。
技术特点：
（1）采用了新的中央空调载荷预测方法，建立中央空调载荷预测模型，预测模型采用了改进型Elman神经网络，在反馈节点增加了增益为a的自反馈连接，使预测达到良好精度，加强了网络的记忆功能，使预测结果更加准确，提高了预测精度。
（2）将头洲注的神经网络控制技术与预测技术的有机结合问题，优化了控制器参数，使空调系统可根据系统、环境及各种扰动影响，实时调整控制器参数，使空调载荷与控制器输出最佳匹配，节能显著，达到20%。
(3)神经网络控制模型采用了自适应神经网络的控制方法，根据预测模型提供的预测信息和相关信息，进行控制决策，使不仅有良好的动态效果，而且有良好的精度。
该技术成熟，可用于中央空调控制系统，具有安全可靠、高效、节能等特点。
该成果已经应用在辽宁省电视台和丹东皇冠假日酒店中央空调系统中，取得了良好的经济效益，节能在20%以上，受到用户好评。空调系统由于工况复杂，预测精度还有待于提高。适当增加预测器的输入量，进一步提高预测精度。
