清华大学学报(自然科学版)

作者：古宇飞, 钟文安, 陈少将, 杨文, 黄科

单位：1. 西昌卫星发射中心, 西昌 615000,2. 中国人民解放军国防科技大学 智能科学学院, 长沙 410073,3. 北京跟踪与通信技术研究所, 北京 100094

关键词：航天器测试厂房,长短期记忆预测模型,空调系统,节能控制算法

高频率航天发射任务中, 航天器测试厂房的空调系统须长期稳定运行以确保环境条件。在低纬度发射场中, 航天器测试厂房的空调系统能耗较大。为建设绿色节能发射场, 该文提出一种基于注意力机制的改进长短期记忆(long short-term memory, LSTM)预测模型, 并利用瞬时系统模拟程序模拟空调系统数据训练该模型, 使其空调系统负荷预测精度优于传统LSTM预测模型。基于此, 该文设计了一种空调系统与冷冻站联合优化的比例-积分-微分-模型预测控制(proportional-integral-derivative-model predictive control, PID-MPC)系统, 可动态调整和精准控制空调系统运行参数。研究结果表明：该文所提方法在确保高精度和高稳定性控制环境条件的同时, 可将空调系统能耗降低15.00%以上。该文研究结果可为后续空调系统节能控制研究提供参考。

来源：2026年第3期

《清华大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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