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摘要：在我国大部分建筑高层建筑内，暖通空调制冷系统每年运行过程中产生的能耗占到建筑总体的基数大，其用电花费的资金也非常多，传统的制冷系统模式存在最主要的两大问题，一个是能耗问题，一个是环保问题。，因此针对暖通空调制冷系统的工作原理，科学的应用节能环保技术来降低能耗，减少对环境的影响非常重要，文中就暖通空调制冷系统中节能环保技术的应用开展分析。
关键词： 暖通空调; 制冷系统; 节能优化；控制
引言
暖通空调制冷系统的高效率的循环使用具有非常突出的应用价值，不仅改变了人们以往的取暖及制冷模式，还能够有效地提升应用的效率。传统的制冷系统模式存在最主要的两大问题，一个是能耗问题，一个是环保问题。就目前的系统而言，暖通能耗在建设工程能耗所占比例并不小，初期投入与后期的使用维护所消耗的资源是非常庞大的，对此应予以有效的解决。为了能够在应用暖通空调制冷系统时，降低能耗，减少对环境的污染，相关设计人员需要及时落实环保节能技术，让环保节能技术的价值充分体现出来。
1暖通空调工程存在的价值
暖通空调工程在现阶段的工业、商用及民用建筑中都有着广泛的应用。人们通过使用建筑暖通空调，能够很好地实现对室内温度、湿度、洁净度等的控制要求，从而满足了人们的生产生活对室内环境的需求。暖通空调工程的应用，不仅能够大程度地为人们营造合适的内部空间环境，还能够对整个工程的项目进行总体的应用管理，在很大程度上减少了取暖制冷模式对人力资源的浪费，对于人力成本愈来愈高的当今社会，人力资源的节省，意味着后期维护成本的减少，由此可见，暖通空调工程具有非常大的应用价值。相关设计施工人员应当充分重视暖通空调工程的能源消耗及环保问题，这两大问题的实际解决情况，对整个建筑暖通行业的发展尤为重要。
2 暖通空调制冷系统简介
在暖通空调具体作业过程中，主要是通过交换热量的形式来达到制冷的效果的。具体而言，即制冷剂在蒸发器———压缩机———冷凝器———节流阀这 4 个设备中持续循环，制冷剂通过改善自身的状态来实现吸收或者释放热量的目的。在上述 4 个设备中，蒸发器的主要功能是吸收热量，在此过程中将制冷剂由原本的液体变成低温低压的气体，改变之后的气体再进入至压缩机内，压缩机再将其转变成高压高温的气体，这部分高温高压的液体再进入至泠凝器内，将自己的热量传递给水与空气，在冷凝器的作用下变为液体。通过上述的循环，通过热量交换的形式便可以达到降温的目的。暖通空调在具体运行过程中，除了制冷剂的循环工作外，还包含冷却水、冷冻水、室内空气的循环，制冷剂在压缩机的作用下，被压缩至液态然后进入至蒸发器中，然后跟冷冻水完成热量的交换，被送入至冷冻泵内，此时冷冻水便进入风机封口的冷却盘管内，在风吹机的作用达到降温的目的。制冷剂在被蒸发以后，在冷凝器作用下转变成气体，经过冷区泵后转变成冷却水，被送至冷却塔后，在风机的作用下被冷却，最终与空气完成热量交换，达到释放热量的目的。通过上述原理可以看出，制冷剂同时参与了热量的循环和转换，通过循环的形式最终达到制冷，降低室内的温度，获得人们需要的舒适温度。根据上述制冷过程可以看出，在冷暖空调制冷系统中，最主要的过程是制冷系统，但与此同时也对能源消耗最多的部分。因此如果降低暖通空调的能源消耗，那么便需要从制冷系统入手。
3暖通空调制冷系统的优化与控制技术分析
3.1 BP 神经网络的应用
BP 神经网络在暖通空调的制冷系统中是比较常见的，这种网络系统的优点在于，不仅能够对多层进行反馈，解决神经网络中相关的隐藏问题，还能促进非线性映射问题的解决。
首先，BP 神经网络能提高信息处理能力，BP 神经网络通过对文字、语言、图片等信息的有效识别，将不同的信息类别进行准确的归类，帮助工作人员减轻作业负担，提高信息分类整理的准确性。另外，BP 神经网络能够利用网络结构，结合非线性的特点组建函数模型，对函数系统实行精准化控制。函数模型在工业化控制系统中的运用，能有效把控机械运行方式。将其运用到暖通空调的制冷系统中，能够模拟制冷系统中制冷机的吸气压力。基于暖通空调制冷机能耗的非线性，为分析其能耗的状况造成一定的阻力。因此，通过 BP 神经网络可以模拟制冷系统运行真实的情况，并得到有关的可靠数据，从而提高技术人员参数的精准度。最后，利用 BP 神经网络可以真实模拟风险性函数的特点，建立符合实际运转要求的网络模型，为暖通空调的制冷系统的优化和控制方案提供参考和依据。
3.2Mat l ab 语言的应用
Matlab 语言是一种功能性很强的程序语言，该语言可以处理数量庞大的数据，其处理效率非常高，处理结果的准确性也能得到保证。因此，Matlab 语言在控制系统、图像处理及仿真系统等领域的应用也比较普遍。随着科学技术水平的不断提升，Matlab 语言的应用体系也更加完善，各领域的技术人员也根据自身的实际需要，制造出了 Matlab 工具箱，其中包括各种样式的子程序，方便人们的及时调取，并在此基础上完成自己的编程工作。换言之，Matlab 语言的应用实现了模块化的应用方式，并简化了整个系统的控制流程。在暖通空调制冷系统的运行过程中，Matlab 语言可以结合 BP 神经网络一起应用，其优化与技术控制方式为：2 种方式结合后，可以使制冷系统根据模块的特征设定相关程度，简化了整个系统的运行流程。实际上，在暖通空调运行的过程中，系统的运行状态会受到外界环境与室内环境的影响。因此，系统的运行状况也时常发生改变。而采用上述 2 种方式结合的办法，可以更加快速地收集相关数据，简化不必要的系统运作流程，提高系统运行效率。
3.3自适应模糊控制系统的应用
自适应模糊算法是基于自适应模糊控制器、自适应学习能力模糊逻辑系统的算法，该算法能够通过对采集的数据及信息的分析，对逻辑关系的参数实施自调整。自适应模糊系统采用了自适应模糊算法的优化控制策略，来实现对暖通空调制冷系统的优化控制。首先它可以实现对制冷系统的整体优化。因为暖通空调制冷的过程，是多个子程序同步循环的过程，是一个有机的整体，单纯的对某一个或者是某一部分的元件实施优化，虽然在一定程度上能够提升运行能力，但空调的运行能耗并未得到有效的控制。自适应模糊控制系统的是以整体的优化为出发点，将制冷系统进行全局优化。其次，自适应模糊系统还能有效的控制制冷系统的消耗功率。通过自适应模糊算法，能找到冷却水系统的最适宜温度，促进空调制冷系统于外在环境的协调性，进而实现制冷系统运用最低的能耗完成传热过程中的平衡。如此一来，有效的控制了制冷系统的消耗功率。最后，自适应模糊控制系统具有强大的调节能力和学习能力。它可实现控制参数的实施在线调节，促进优化控制模块的进步和改善，确保控制调节的有效性。
结束语
综上所述，随着经济社会的高速发展，人们的生活水平不断提高，对涉及生活质量的各个方面都提出了更高的要求。同暖通空调作为现代化建筑当中不可缺少的一部分，在给人们提供优越舒适的居住和办公环境的同时，也造成了巨大的能源损耗，制冷系统占据了暖通空调能源消耗的大部分。
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