CN101968250B - 一种冷冻机房节能优化控制系统及方法 - Google Patents
一种冷冻机房节能优化控制系统及方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN101968250B CN101968250B CN 201010505142 CN201010505142A CN101968250B CN 101968250 B CN101968250 B CN 101968250B CN 201010505142 CN201010505142 CN 201010505142 CN 201010505142 A CN201010505142 A CN 201010505142A CN 101968250 B CN101968250 B CN 101968250B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- chilling units
- temperature
- energy consumption
- water
- handpiece
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Air Conditioning Control Device (AREA)
Abstract
本发明涉及一种冷冻机房节能优化控制系统及方法,包括工业控制计算机,流量传感器、温度传感器、室外温湿度传感器、三相有功功率变送器、水泵变频器和冷却塔风扇变频器分别与可编程控制器连接,可编程控制器通过工业以太网与工业控制计算机通讯,RS485通讯接口模块与冷水机组连接通过ModBus协议与工业控制计算机通讯;通过建立冷冻机房中各设备的能耗与运行参数关系的数学模型,结合实时制冷负荷和天气参数,调整各设备的运行状态,从而达到在满足制冷负荷的前提下使得整个冷冻机房运行能耗最低的目的。
Description
技术领域:
本发明涉及一种节能系统及方法,特别是冷冻机房系统。
背景技术:
在整个建筑能耗中,空调系统的能耗占有很大的比例,一般在40-50%左右。而在空调系统的能耗中,冷冻机房设备(包括冷水机组、冷冻水泵、冷却水泵和冷却塔)约占60-70%。一个采用电制冷的办公建筑中,空调冷源(冷冻机房)-冷水机组、冷冻和冷却水泵以及冷却塔的全年用电占整个建筑全年用电的30-35%。
空调系统中的制冷运行过程为:冷水机组制备一定温度的冷冻水,通过冷冻水泵输送到末端设备,与室内空气进行热交换,吸收室内的热量,同时除去室内空气中多余的水分,以满足室内环境的要求。冷冻水吸收室内的热量后温度升高,再通过冷水机组冷却后循环使用。冷水机组在工作时产生的热量(主要为冷冻水从室内吸收的热量,也包括冷水机组工作时自身损耗所产生的热量)则由循环冷却水吸收,通过冷却水泵输送到冷却塔与室外空气进行热、湿交换,最终散发在大气环境中。
因此,如何最大化地节省冷冻机房能耗对降低整体建筑的能耗有着至关重要的意义,现有技术中,有的可以采用较低的冷冻水供水温度及较小的冷冻水流量,此时冷水机组的能耗较高,但冷冻水泵的能耗较低,或者采用较高的冷冻水供水温度和较大的冷冻水流量。同样,对于相同的冷水机组出力要求,可以选择使其工作在较低的冷凝压力下,此时冷水机组的能耗较低,但是由于较低的冷凝压力需要较高的冷却水流量,因而冷却水泵的能耗较高;或者相反,采用冷水机组能耗较高而冷却水泵能耗较低的工作方式没有。因此,并没有一个比较优化的节能方法。
现有技术中,有些方法在稳定的实验室条件下或许可行,但在实际运行过程中,由于冷冻机房中的所有设备均处于连续运行状态,制冷负荷和天气参数也会随时发生变化,这将导致采集获得的参数实际值不具有规律性,通过上述方法无法对冷冻机房的设备运行工况进行优化,甚至可能产生相反的效果,因此在实际运行中通过上述方法寻找整个冷冻机房设备运行效率最高的工况点是不现实的。另外,现有技术中,没有同时建立冷却塔换热模型,这必然会降低其能耗控制的效果。
发明内容:
为了克服现有技术的不足,本发明提供了一种冷冻机房节能优化控制系统及方法,能够大大提高了装置对空调系统冷冻机房优化节能的控制效果,最大化地节省冷冻机房能耗。
按照本发明提供的一种冷冻机房节能优化控制系统,包括工业控制计算机,可编程控制器,RS485通讯接口模块,流量传感器,温度传感器,室外温湿度传感器,三相有功功率变送器,差压传感器,水泵变频器,冷却塔风扇变频器,电动阀及开关量执行器、冷水机组;其中:流量传感器、温度传感器、室外温湿度传感器、三相有功功率变送器、水泵变频器和冷却塔风扇变频器分别与可编程控制器连接,可编程控制器通过工业以太网与工业控制计算机通讯,RS485通讯接口模块与冷水机组连接通过ModBu协议与工业控制计算机通讯;所述的温度传感器分别用于监测冷冻水供□回水温度,冷却水供□回水温度,室外温湿度传感器用于监测室外空气干球温度和相对湿度,流量传感器用于监测水泵运行时的水流量,三相有功功率变送器用于监测冷水机组、水泵和冷却塔的运行能耗,压差传感器用于监测末端用户侧压差,所述的可编程控制器和所述的RS485通讯接口模块用于实时采集所述的传感器及变送器获得的数据,所述的工业计算机用于保存所述的数据并进行处理,以整个冷冻机房能耗最低为目标函数,确定出冷冻机房各设备在下一时刻的优化节能运行工况,并将结果传输给可编程控制器(2)和RS485通讯接口模块(3),发出运行控制指令。
按照本发明提供的冷冻机房节能优化控制系统,还具有如下附属技术特征:
室外温湿度传感器设置于室外冷却塔进风口附近,冷冻水供回水总管上分别安装有温度传感器,冷却水供回水总管上分别安装温度传感器,冷冻水供水或回水总管上安装有流量传感器,冷却水供水或回水总管上安装流量传感器,冷冻水供回水总管之间安装有差压传感器,每台冷水机组的蒸发器进口和冷凝器进口、每台冷却塔供水管和回水管上分别安装有电动阀及开关量执行器,每台冷水机组、每台冷冻水泵、每台冷却水泵以及每台冷却塔分别安装有三相有功功率变送器。
所述的可编程控制器采集的数据包括流量传感器、温度传感器、室外温湿度传感器、三相有功功率变送器和差压传感器所获得的数据,所述的可编程控制器将上述数据发送到工业控制计算机,所述的工业控制计算机设定的时间间隔逐一保存所述的数据。其中,冷却水的供回水温度由温度传感器检测,通过可编程控制器传送到工业计算机,另外,冷水机组本身还有一组冷却水供回水温度的传感器,其数据通过RS485接口直接传送到工业计算机,冷冻水的供回水温度与此相同。
所述RS485通讯接口模块至少对冷水机组的冷冻水供回水温度、冷却水供回水温度、冷凝温度、冷凝压力、蒸发温度、蒸发压力参数进行数据采集,用ModBus协议与工业控制计算机通讯并传输所述的冷水机组的数据信息,并按时间序列保存,即按一定的时间间隔逐组保存数据。
所述的可编程控制器和RS485通讯接口模块将优化运行工况传输给对应设备的调节器,使各设备在优化运行工况下运行。
本发明还提供了一种冷冻机房节能优化控制方法,包括如下步骤:
第一步,建立数学模型,根据冷冻机房各设备的系列实测运行参数,结合各设备的出厂运行参数,建立各设备的运行参数与能耗之间的数学模型,同时建立校正程序;
第二步,实时数据采样,获取冷水机组中至少冷凝温度、冷凝压力、蒸发温度、蒸发压力的参数,同时获取室外干球温度、室外相对湿度、冷冻水供水温度、冷冻水回水温度、冷却水供水温度、冷却水回水温度、冷冻水流量、冷却水流量、冷水机组的功率、冷冻水泵的功率、冷却水泵的功率和冷却塔的功率,并按照一定的时间间隔逐一保存这些数据;
第三步,校正数学模型,根据第二步所测得的实时运行数据,调用校正程序,对第一步中的数学模型进行在线实时校正;系统中各设备的能耗根据其运行参数通过数学模型进行计算,计算结果用于能耗预测及优化运行,但由于数学模型与实际设备之间可能会有一定的偏差,为了提高预测的准确性,需要在运行过程中根据实测的数据对计算结果乃至数学模型本身进行实时在线修正;
第四步,优化计算,以各设备的能耗之和为最小为目标进行优化计算,得到冷冻机房各设备的最佳运行工况,同时对冷水机组进行喘振预测,当冷水机组即将面临喘振威胁时,通过改变冷水机组的工况点提前对冷水机组进行喘振保护,在喘振威胁消除后自动恢复原有工况点;
第五步,反馈,将第四步得到的最佳运行工况传输给各设备,各设备按优化结果中的工况运行,使整个冷冻机房在最小的能耗下运行;
第六步,按一定的时间间隔,重复第三步、第四步和第五步。
本发明提供的冷冻机房节能优化控制的方法,还具有如下附属技术特征:
由于冷冻机房中主要的设备有冷水机组、冷冻水泵、冷却水泵和冷却塔,因此对这四种主要设备建立能耗模型,第一步所述的数学模型为冷水机组能耗模型、冷冻水泵能耗模型、冷却水泵能耗模型和冷却塔能耗模型,所述的数学模型如下:
所述的第四步中,优化计算方法为:
Pchiller_plant=Min(Pchiller+PCHWpump+PCWpump+PCTfan)
其中:
Pchiller: 冷水机组能耗,kW;
nChiller: 冷水机组运行台数;
Qnom: 冷水机组名义冷量,kW;
COPnom: 冷水机组名义COP;
PLRadj: 冷水机组部分负荷调节因子;
TEMPadj: 冷水机组温度调节因子;
a0、a1、a2: 冷水机组部分负荷调节因子系数;
Qchiller: 冷水机组实际冷量,kW;
b0、b1、b2、b3、b4、b5:冷水机组温度调节因子系数;
TCHWS: 冷冻水供水温度,℃;
Ppump: 水泵能耗,kW;
Hst.w: 开式系统静压值,mH2O;
k: 与管道特性曲线有关的系数;
Qw: 水流量,kg/s;
ηp: 水泵效率;
ηc: 传动效率;
ηm: 电机效率;
PVFD: 变频器能耗,kW;
PCHWpump: 冷冻水泵能耗,kW;
nCHWpump: 冷冻水泵运行台数;
cJ,j: 冷冻水泵系数;
Qw_CHWpump: 冷冻水泵流量,kg/s;
PCWpump: 冷却水泵能耗,kW;
dK,k: 冷却水泵系数;
Qw_CWpump: 冷却水泵流量,kg/s;
nCWpump: 冷却水泵运行台数;
PCTfan: 冷却塔能耗,kW;
nCTfan: 冷却塔运行台数;
eL,l: 冷却塔系数;
Qair_CTfan: 冷却塔风量,kg/s;其中,对单速和双速冷却塔而言,风
量可从厂家样本获知,对于变频冷却塔风量的变化体现
在冷却塔风机频率的变化上;
Qrej: 冷却塔散热率,kW;
mw: 冷却水流量,kg/s;
ma: 空气流量,kg/s;其中,对单速和双速冷却塔而言,风量
可从厂家样本获知,对于变频冷却塔风量的变化体现在
冷却塔风机频率的变化上;
TCWS: 冷却水供水温度,℃;
Twb,i: 空气干球温度,℃;
第二步骤中实时数据采样的时间间隔最短设定为2分钟。以便可以采集更多的数据,及时发现系统异常故障。
第六步骤中,重复的时间间隔为最小值为10分钟。在一般的冷冻水系统中,冷冻水从冷水机组供出流经水泵和末端换热后,再次回到冷水机组需要一定的时间,10分钟可以较好反映出这一过程,如果间隔时间过短则不能体现这整个过程无法获知比较准确的负荷情况,如果时间过长会导致系统长时间处于非优化工况下运行,造成能量浪费。
本发明全面考虑了冷冻机房内各设备的运行过程中的相互影响,将整个冷冻机房为整体,全面考虑各设备的最佳运行工况,寻求冷冻机房中各设备的最佳组合,实现冷冻机房运行于较高的状态,从而整个系统能耗最低,实现节能的目的。
附图说明:
图1是本发明装置实施例的结构示意图。
图2是本发明方法实施例流程图。
具体实施方式:
如图1、图2所示,本发明装置实施例包括:工业控制计算机1,可编程控制器2,RS485通讯接口模块3,流量传感器4,温度传感器5,室外温湿度传感器6,三相有功功率变送器7,差压传感器8,水泵变频器9,冷却塔风扇变频器10,电动阀及开关量执行器11,冷水机组12。
依本发明,可以设置若干个流量传感器4、若干个温度传感器5、一个室外温湿度传感器6、若干个三相有功功率变送器7、差压传感器8、若干个水泵变频器9和若干个冷却塔风扇变频器10分别与可编程控制器2连接,可编程控制器2通过工业以太网与工业控制计算机1通讯,RS485通讯接口模块3与机组连接通过ModBus协议与工业控制计算机1通讯。室外温湿度传感器6置于室外冷却塔进风口附近,冷冻水供回水总管上分别安装一个温度传感器5,冷却水供回水总管上分别安装一个温度传感器5,冷冻水供水或回水总管上安装一个流量传感器4,冷却水供水或回水总管上安装一个流量传感器4,冷冻水供回水总管之间安装差压传感器8,每台冷水机组蒸发器进口和冷凝器进口、每台冷却塔供水管和回水管上分别安装一个电动阀及开关量执行器11,每台冷水机组、每台冷冻水泵、每台冷却水泵以及每台冷却塔分别安装一个三相有功功率变送器7。
所述的温度传感器5分别用于监测冷冻水供水温度,冷冻水回水温度,冷却水供水温度,冷却水回水温度,室外温湿度传感器6用于监测室外空气干球温度和相对湿度,流量传感器4用于监测水泵运行时的水流量,三相有功功率变送器7用于监测冷水机组、水泵和冷却塔的运行能耗,压差传感器8用于监测末端用户侧压差;可编程控制器2对流量传感器4、温度传感器5、室外温湿度传感器6、三相有功功率变送器7和差压传感器8进行数据采集并发送到工业控制计算机1,并按一定的时间间隔逐一保存;RS485通讯接口模块3对冷水机组的冷冻水供回水温度、冷却水供回水温度、冷凝温度、冷凝压力、蒸发温度、蒸发压力等参数进行数据采集,用ModBus协议与工业控制计算机1通讯向其传输冷水机组的这些数据信息,并按时间序列保存;工业控制计算机1对可编程控制器2与RS485通讯接口模块3采集到的数据信息进行处理,在以整个冷冻机房能耗最低为目标函数,确定出冷冻机房各设备在下一时刻的优化节能运行工况,并将结果传输给可编程控制器2和RS485通讯接口模块3;可编程控制器2和RS485通讯接口模块3将优化运行工况传输给对应设备的调节器,在满足制冷负荷的前提下,使各设备在整个冷冻机房总能耗最小的情况下节能安全运行。
如图2所示,本发明方法实施流程,具体说明如下:
首先,根据冷冻机房各设备的系列实测运行参数,结合各设备的出厂运行参数,建立各设备的运行参数与能耗之间的数学模型,同时建立校正程序,在本实施例中,建立的数学模型是冷水机组能耗模型、冷冻水泵能耗模型、冷却水泵能耗模型和冷却塔能耗模型;
其次,工业控制计算机通过RS485通讯接口模块获取冷水机组的冷凝温度、冷凝压力、蒸发温度、蒸发压力等参数,通过可编程控制器获取传感器传来的室外干球温度、相对湿度、冷冻水供水温度、冷冻水回水温度、冷却水供水温度、冷却水回水温度、冷冻水流量、冷却水流量、冷水机组的功率、冷冻水泵的功率、冷却水泵的功率和冷却塔的功率,按照一定的时间间隔逐一保存这些数据;时间间隔可以设置为2分钟;
接下来,工业控制计算机通过RS485通讯接口模块和可编程控制器获取各设备的实时运行数据后,调用模型校正程序对冷冻机房中各设备的能耗模型进行在线实时校正;
然后,工业控制计算机根据监测的实时制冷负荷和气象参数,根据已校正的冷水机组、冷冻水泵、冷却水泵和冷却塔的能耗模型,以整个冷冻机房效率最高作为目标,即将冷水机组能耗模型、冷冻水泵能耗模型、冷却水泵能耗模型和冷却塔能耗模型之各最小值做为目标,进行优化计算得到冷冻机房各设备的最佳运行工况,同时对冷水机组进行喘振预测,当冷水机组即将面临喘振威胁时,通过改变冷水机组的工况点提前对冷水机组进行喘振保护,在喘振威胁消除后自动恢复原有工况点;
最后,工业控制计算机通过RS485通讯接口模块以及工业以太网将优化计算得到的最佳运行工况传输给冷水机组和可编程控制器,各设备按优化结果中的工况运行,使整个冷冻机房在最小的能耗下节能运行;
本实施例中,工业控制计算机1中的优化节能工况计算模型描述如下:
Pchiller_plant=Min(Pchiller+PCHWpump+PCWpump+PCTfan) (1)
其中:
Pchiller: 冷水机组能耗,kW;
nChiller: 冷水机组运行台数;
Qnom: 冷水机组名义冷量,kW;
COPnom: 冷水机组名义COP;
PLRadj: 冷水机组部分负荷调节因子;
TEMPadj: 冷水机组温度调节因子;
a0、a1、a2: 冷水机组部分负荷调节因子系数;
Qchiller: 冷水机组实际冷量,kW;
b0、b1、b2、b3、b4、b5:冷水机组温度调节因子系数;
TCHWS: 冷冻水供水温度,℃;冷水机组温度调节因子系数
Ppump: 水泵能耗,kW;
Hst.w: 开式系统静压值,mH2O;
k: 与管道特性曲线有关的系数;
Qw: 水流量,kg/s;
ηp: 水泵效率;
ηc: 传动效率;
ηm: 电机效率;
PVFD: 变频器能耗,kW;
PCHWpump: 冷冻水泵能耗,kW;
nCHWpump: 冷冻水泵运行台数;
cJ,j: 冷冻水泵系数;
Qw_CHWpump: 冷冻水泵流量,kg/s;
PCWpump: 冷却水泵能耗,kW;
dK,k: 冷却水泵系数;
Qw_CWpump: 冷却水泵流量,kg/s;
nCWpump: 冷却水泵运行台数;
PCTfan: 冷却塔能耗,kW;
nCTfan: 冷却塔运行台数;
eL,l: 冷却塔系数;
Qair_CTfan: 冷却塔风量,kg/s;
Qrej: 冷却塔散热率,kW;
mw: 冷却水流量,kg/s;
ma: 空气流量,kg/s;
TCWS: 冷却水供水温度,℃;
Twb,i: 空气湿球温度,℃;
式(1)为以整个冷冻机房效率最高作为目标函数,式(2)是冷水机组的能效模型,式(3)是冷水机组能效模型中的部分负荷调节因子,式(4)是冷水机组能效模型中的温度调节因子,式中的系数a0、a1、a2、b0、b1、b2、b3、b4、b5根据冷水机组运行特性结合厂家的样本资料回归拟合得到,式(5)、(6)、(7)是水泵的能效模型,式中的系数cJ,j、dK,k根据实测得到的水泵一系列运行流量和对应能耗,并结合水泵厂家相应样本,由多元非线性回归得到,式(8)是冷却塔的能效模型,式中的系数eL,1根据实测得到的冷却塔风扇一系列运行风量和对应能耗,并结合冷却塔厂家相应样本,由多元非线性回归得到,式(9)是冷却塔散热率与通过冷却塔的风量、水量、冷却水温以及空气的湿球温度之间的关系,式中系数x1、x2、x3根据一系列环境空气干湿球温度条件下,通过冷却塔风扇的风量、冷却水流量、冷却水温与冷却塔的换热量的对应关系,结合冷却塔厂家的相应样本资料,由多元非线性回归得到。
利用上述模型建立了虚拟系统后,就可以通过全局寻优算法找出冷冻机房处于最高效率的运行状态。该全局优化算法的输入包括:实时冷负荷和气象参数。同时还应注意部分限值设定。首先冷冻机房内每种设备都有其最大的运行容量和运行台数;其次冷冻机房内的每一种设备都与其他设备以一种特定的方式连接,运行过程中相互影响,例如冷水机组、水泵和冷却塔必须同时运行才能够实现制冷过程;此外,质量和能量平衡也是该全局优化算法必须要考虑的条件,例如在系统运行过程中,流经冷却水泵、冷却塔和冷凝器的冷却水量必须相等,冷却塔的散热量应大致等于冷负荷与冷水机组功率之和。
进行优化计算时,算法应监测实时冷负荷和气象参数,以之作为输入条件,以前文提及的相关限制条件作为约束,以整个冷冻机房效率最高作为目标函数。这里采用一种高效方法,根据建立的虚拟系统模型,来寻找最优运行设备组合和最优设备设定值组合。一旦寻找到该最优组合,它们将被应用到实际冷冻机房,以保证实际冷冻机房运行于高效的状态。
中间过程某一工况为例:
例如:某个时间点,某冷冻机房的现实工况为:冷水机组台数现运行一台冷水机组、一台冷冻水泵、一台冷却水泵、一台冷却塔,冷水机组名义冷量Qnom,l为7032kW,冷水机组名义COPnom,l为5.1。冷水机组实际冷量Qchiller为4922kW,冷冻水供水温度7℃,冷却水供水温度29℃,冷水机组部分负荷调节因子系数a0=0.13547,a1=0.75320,a3=0.10684;冷水机组温度调节因子系数b0=0.68874,b1=-0.0043184,b2=0.0010723,b3=0.0014989,b4=0.0004789,b5=-0.0010965。冷冻水泵变频运行,冷冻水流量235kg/s;冷却水泵变频运行,冷却水流量279kg/s;冷冻水泵系数c0,1=38.001、c1,1=0.17599、c2,1=-0.00014970、c3,1=2.6998×10-7;冷却水泵系数d0,1=0.014346、d1,1=-0.00010675、d2,1=0.0、d3,1=0.0000015552;冷却塔为单速冷却塔,冷却塔风扇工频运行在50Hz,冷却塔风扇功率为额定功率42kW。根据所建立数学模型,得出:
TEMPadj=0.68874-0.0043184×7+0.0010723×7×7+0.0014989×29
+0.0004789×29×29-0.0010965×7×29
=0.935
PCHWpump=38.001+0.17599×235-0.0001497×235×235
+2.6998×10-7×235×235×235
=74.6kW
PCWpump=0.014346-0.00010675×279
+0.0000015552×279×279×279
=33.8kW
PCTfan=42kW
这种运行工况下冷冻机房的总能耗为:
Pchiller_plant=921+74.6+33.8+42
=1071.4kW
得到这个工况的冷冻机房总能耗后,优化控制算法会用相同的方法计算该实时冷负荷和气象参数条件下,各种设备在不同运行工况的冷冻机房总能耗,最终确定一个最优工况,即其总能耗是所有工况的冷冻机房总能耗的最小值,然后实现该最优工况,达到节能的目的。
上述实施例只为说明本发明之用,而并非是对本发明的限制,有关领域的普通技术人员,在此基础上,还可以做出多种变更和改进方案,而不脱离本发明的精神和保护范围。本权利要求书中,希望已经包含了符合本发明实质和范围的所有这些变更和改进方案。
Claims (9)
1.一种冷冻机房节能优化控制系统,其特征在于:包括工业控制计算机(1),可编程控制器(2),RS485通讯接口模块(3),流量传感器(4),温度传感器(5),室外温湿度传感器(6),三相有功功率变送器(7),差压传感器(8),水泵变频器(9),冷却塔风扇变频器(10),电动阀及开关量执行器(11)、冷水机组(12);其中:流量传感器(4)、温度传感器(5)、室外温湿度传感器(6)、三相有功功率变送器(7)、水泵变频器(9)和冷却塔风扇变频器(10)分别与可编程控制器(2)连接,可编程控制器(2)通过工业以太网与工业控制计算机(1)通讯,RS485通讯接口模块(3)与冷水机组连接通过ModBus协议与工业控制计算机(1)通讯;所述的温度传感器(5)分别用于监测冷冻水供回水温度,冷却水供回水温度,室外温湿度传感器(6)用于监测室外空气干球温度和相对湿度,流量传感器(4)用于监测水泵运行时的水流量,三相有功功率变送器(7)用于监测冷水机组、水泵和冷却塔的运行能耗,压差传感器(8)用于监测末端用户侧压差,所述的可编程控制器(2)和所述的RS485通讯接口模块(3)用于实时采集所述的传感器及变送器获得的数据,所述的工业计算机(1)用于保存所述的数据并进行处理,以整个冷冻机房能耗最低为目标函数,确定出冷冻机房各设备在下一时刻的优化节能运行工况,并将结果传输给可编程控制器(2)和RS485通讯接口模块(3),发出运行控制指令。
2.根据权利要求1所述的冷冻机房节能优化控制系统,其特征在于:室外温湿度传感器(6)设置于室外冷却塔进风口附近,冷冻水供回水总管上分别安装有温度传感器(5),冷却水供回水总管上分别安装温度传感器(5),冷冻水供水或回水总管上安装有流量传感器(4),冷却水供水或回水总管上安装流量传感器(4),冷冻水供回水总管之间安装有差压传感器(8),每台冷水机组的蒸发器进口和冷凝器进口、每台冷却塔供水管和回水管上分别安装有电动阀及开关量执行器(11),每台冷水机组、每台冷冻水泵、每台冷却水泵以及每台冷却塔分别安装有三相有功功率变送器(7)。
3.根据权利要求2所述的冷冻机房节能优化控制系统,其特征在于:
所述的可编程控制器(2)采集的数据包括流量传感器(4)、温度传感器(5)、室外温湿度传感器(6)、三相有功功率变送器(7)和差压传感器(8)所获得的数据,所述的可编程控制器(2)将上述数据发送到工业控制计算机(1),所述的工业控制计算机(1)按设定的时间间隔逐一保存所述的数据。
4.根据权利要求2所述的冷冻机房节能优化控制系统,其特征在于:
所述的RS485通讯接口模块(3)至少对冷水机组的冷冻水供回水温度、冷却水供回水温度、冷凝温度、冷凝压力、蒸发温度、蒸发压力参数进行数据采集,用ModBus协议与工业控制计算机(1)通讯并传输所述的冷水机组的数据信息,并按时间序列保存。
5.根据权利要求1-4中任意一项所述的冷冻机房节能优化控制系统,其特征在于:所述的可编程控制器(2)和RS485通讯接口模块(3)将优化运行工况传输给对应设备的调节器,使各设备在优化运行工况下运行。
6.一种冷冻机房节能优化控制方法,其特征在于:包括如下步骤:
第一步,建立数学模型,根据冷冻机房各设备的系列实测运行参数,结合各设备的出厂运行参数,建立各设备的运行参数与能耗之间的数学模型,同时建立校正程序;
第二步,实时数据采样,获取冷水机组中至少冷凝温度、冷凝压力、蒸发温度、蒸发压力的参数,同时获取室外干球温度、室外相对湿度、冷冻水供水温度、冷冻水回水温度、冷却水供水温度、冷却水回水温度、冷冻水流量、冷却水流量、冷水机组的功率、冷冻水泵的功率、冷却水泵的功率和冷却塔的功率,并按照一定的时间间隔逐一保存这些数据;
第三步,校正数学模型,根据第二步所测得的实时运行数据,调用校正程序,对第一步中的数学模型进行在线实时校正;
第四步,优化计算,以各设备的能耗之和为最小为目标进行优化计算,得到冷冻机房各设备的最佳运行工况,同时对冷水机组进行喘振预测,当冷水机组即将面临喘振威胁时,通过改变冷水机组的工况点提前对冷水机组进行喘振保护,在喘振威胁消除后自动恢复原有工况点;
第五步,反馈,将第四步得到的最佳运行工况传输给各设备,各设备按优化结果中的工况运行,使整个冷冻机房在最小的能耗下运行;
第六步,在一定的时间间隔,重复第三步、第四步和第五步。
7.根据权利要求6所述的冷冻机房节能优化控制的方法,其特征在于:第一步所述的数学模型为冷水机组能耗模型、冷冻水泵能耗模型、冷却水泵能耗模型和冷却塔能耗模型,所述的数学模型如下:
所述的第四步中,优化计算方法为:
Pchiller_plant=Min(Pchiller+PCHWpump+PCWpump+PCTfan)
其中:
Pchiller: 冷水机组能耗,kW;
nChiller: 冷水机组运行台数;
Qnom: 冷水机组名义冷量,kW;
COPnom: 冷水机组名义COP;
PLRadj: 冷水机组部分负荷调节因子;
TEMPadj: 冷水机组温度调节因子;
a0、a1、a2: 冷水机组部分负荷调节因子系数;
Qchiller: 冷水机组实际冷量,kW;
b0、b1、b2、b3、b4、b5:冷水机组温度调节因子系数;
TCHWS: 冷冻水供水温度,℃;
Ppump: 水泵能耗,kW;
Hst.w: 开式系统静压值,mH2O;
k: 与管道特性曲线有关的系数;
Qw: 水流量,kg/s;
ηp: 水泵效率;
ηc: 传动效率;
ηm: 电机效率;
PVFD: 变频器能耗,kW;
PCHWpump: 冷冻水泵能耗,kW;
nCHWpump: 冷冻水泵运行台数;
cJ.j: 冷冻水泵系数;
Qw_CHWpump: 冷冻水泵流量,kg/s;
PCWpump: 冷却水泵能耗,kW;
dK,k: 冷却水泵系数;
Qw_CWpump: 冷却水泵流量,kg/s;
nCWpump: 冷却水泵运行台数;
PCTfan: 冷却塔能耗,kW;
nCTfan: 冷却塔运行台数;
eL,l: 冷却塔系数;
Qair_CTfan: 冷却塔风量,kg/s;
Qrej: 冷却塔散热率,kW;
mw: 冷却水流量,kg/s;
ma: 空气流量,kg/s;
TCWS: 冷却水供水温度,℃;
Twb,i: 空气湿球温度,℃;
8.根据权利要求6所述的冷冻机房节能优化控制的方法,其特征在于:第二步骤中实时数据采样的时间间隔最短设定为2分钟。
9.根据权利要求6所述的冷冻机房节能优化控制的方法,其特征在于:第六步骤中,重复的时间间隔最小值为10分钟。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN 201010505142 CN101968250B (zh) | 2010-10-13 | 2010-10-13 | 一种冷冻机房节能优化控制系统及方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN 201010505142 CN101968250B (zh) | 2010-10-13 | 2010-10-13 | 一种冷冻机房节能优化控制系统及方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN101968250A CN101968250A (zh) | 2011-02-09 |
CN101968250B true CN101968250B (zh) | 2012-12-05 |
Family
ID=43547444
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN 201010505142 Active CN101968250B (zh) | 2010-10-13 | 2010-10-13 | 一种冷冻机房节能优化控制系统及方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN101968250B (zh) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105793783A (zh) * | 2013-07-25 | 2016-07-20 | 通用电气公司 | 冷却塔系统的动态监控、诊断和控制 |
CN112050272A (zh) * | 2019-06-06 | 2020-12-08 | 国网上海市电力公司 | 一种分布式供冷/热系统的精细化控制技术 |
Families Citing this family (52)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9195243B2 (en) * | 2011-05-24 | 2015-11-24 | Aten International Co., Ltd. | System and method of safe and effective energy usage and conservation for data centers with rack power distribution units |
CN103562806B (zh) * | 2011-06-21 | 2016-12-07 | 西门子公司 | 用于控制技术装置的方法 |
CN102367980B (zh) * | 2011-10-19 | 2014-04-30 | 深圳市奥宇控制系统有限公司 | 一种中央空调多维度集成优化控制系统及方法 |
CN103388886B (zh) * | 2012-05-08 | 2015-08-12 | 珠海格力电器股份有限公司 | 空调系统的控制方法和数据处理平台 |
CN102809928B (zh) * | 2012-08-10 | 2014-08-20 | 南京南瑞继保电气有限公司 | 一种工业企业热力设备能耗的控制优化方法 |
WO2014059109A1 (en) | 2012-10-10 | 2014-04-17 | Trane International Inc. | Variable fan speed control in hvac systems and methods |
CN103853106B (zh) * | 2012-11-28 | 2016-08-24 | 同济大学 | 一种建筑能源供应设备的能耗预测参数优化方法 |
CN104214903B (zh) * | 2014-09-29 | 2017-10-13 | 中建三局第二建设工程有限责任公司 | 基于半闭式空间的空调冷却塔群控制方法 |
CN104595223B (zh) * | 2014-12-26 | 2016-09-07 | 广东美的制冷设备有限公司 | 一种基于天气信息的风机转速控制方法及系统 |
CN104596033A (zh) * | 2015-01-04 | 2015-05-06 | 深圳市奥宇节能技术股份有限公司 | 在线检测中央空调主机能效cop的方法 |
CN104613602B (zh) * | 2015-02-02 | 2017-09-26 | 河海大学 | 一种中央空调精细化控制方法 |
JP6522445B2 (ja) * | 2015-06-30 | 2019-05-29 | 三菱日立パワーシステムズ株式会社 | 制御パラメータ最適化システム及びそれを備えた運転制御最適化装置 |
CN104978007A (zh) * | 2015-07-14 | 2015-10-14 | 北京百度网讯科技有限公司 | 数据中心运行状态的控制方法和装置 |
CN105222439A (zh) * | 2015-10-19 | 2016-01-06 | 北京捷通机房设备工程有限公司 | 数据中心空调末端节能控制装置及控制方法 |
CN106765855B (zh) * | 2015-11-20 | 2020-04-10 | 维谛技术有限公司 | 用于空调系统中的控制装置和方法、空调系统 |
EP3380929B1 (en) * | 2015-11-27 | 2023-09-13 | Hitachi Energy Switzerland AG | Method and system for controlling cooling system of power equipment |
CN105371443B (zh) * | 2015-12-07 | 2018-10-30 | 北京建筑大学 | 空调冷却水系统的控制装置及其主控模块的数据处理方法 |
CN107166633A (zh) * | 2017-04-25 | 2017-09-15 | 爱恒能源科技(上海)有限公司 | 机房运行能耗实时监测调控方法 |
CN109425176B (zh) * | 2017-08-31 | 2021-10-22 | 台湾积体电路制造股份有限公司 | 优化控制的冷却系统及冷却系统的自动控制方法 |
CN107588504B (zh) * | 2017-09-07 | 2020-07-14 | 廖怒涛 | 空调水系统泵阀一体控制装置及控制方法 |
US20190226708A1 (en) * | 2018-01-22 | 2019-07-25 | Siemens Industry, Inc. | System and method for optimizing performance of chiller water plant operations |
CN108444159B (zh) * | 2018-03-20 | 2019-11-08 | 珠海格力电器股份有限公司 | 空调控制方法和装置、空调 |
CN109028446A (zh) * | 2018-07-05 | 2018-12-18 | 上海立威能节能环保技术有限公司 | 一种基于设备全工况性能模型的制冷机房控制方法 |
CN109307351A (zh) * | 2018-09-17 | 2019-02-05 | 北京华清元泰新能源技术开发有限公司 | 一种高效综合节能热泵控制系统 |
CN109765797A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-05-17 | 广东美的暖通设备有限公司 | 一种空调节能仿真系统 |
WO2020177084A1 (zh) * | 2019-03-05 | 2020-09-10 | 亿可能源科技(上海)有限公司 | 空调系统的管理方法、控制方法及系统、存储介质 |
CN109990431B (zh) * | 2019-04-18 | 2021-03-16 | 珠海格力电器股份有限公司 | 用于空调的数据分析方法、装置和计算机可读存储介质 |
CN110688740A (zh) * | 2019-09-10 | 2020-01-14 | 天津大学 | 基于Modelica联合仿真优化的冷水机房模型校准方法 |
CN110781540B (zh) * | 2019-09-30 | 2024-02-02 | 同济大学建筑设计研究院(集团)有限公司 | 设计方案的分析方法、装置、存储介质及计算机设备 |
CN112747416B (zh) * | 2019-10-31 | 2022-04-05 | 北京国双科技有限公司 | 空调系统能耗预测方法及装置 |
CN111898260A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-11-06 | 四川省建筑科学研究院有限公司 | 一种中央空调系统变流量优化控制方法及控制器 |
CN112050498B (zh) * | 2020-09-16 | 2022-02-18 | 浙江正理生能科技有限公司 | 一种热泵机组化霜方法 |
CN112346363A (zh) * | 2020-10-13 | 2021-02-09 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 设备控制方法及装置 |
CN112682936B (zh) * | 2020-12-29 | 2022-04-26 | 华润智慧能源有限公司 | 一种空调冷站系统控制方法、系统、装置及可读存储介质 |
CN113237162B (zh) * | 2021-05-28 | 2022-12-27 | 西安建筑科技大学 | 一种冷冻水循环系统控制优化方法、系统及设备 |
CN113188585B (zh) * | 2021-06-09 | 2022-05-27 | 大连理工大学 | 一种基于少量冗余传感器的冷冻站传感器故障诊断方法 |
CN113606817B (zh) * | 2021-07-16 | 2024-08-06 | 福建佰时德能源科技有限公司 | 一种深度制冷蒸发式冷凝器智能控制系统及其控制方法 |
CN113739365A (zh) * | 2021-08-31 | 2021-12-03 | 广州汇电云联互联网科技有限公司 | 中央空调冷站群控节能控制方法、装置、设备及存储介质 |
CN113739397B (zh) * | 2021-08-31 | 2022-09-02 | 广州汇电云联互联网科技有限公司 | 一种中央空调系统及其节能控制方法、可读存储介质 |
CN115875809B (zh) * | 2021-09-26 | 2024-08-27 | 中国移动通信集团浙江有限公司 | 机房换热设备的节能方法、装置及计算机可读存储介质 |
CN114396714B (zh) * | 2021-12-14 | 2023-03-24 | 广州智业节能科技有限公司 | 一种系统启动台数自动控制运行系统和方法 |
CN114279053A (zh) * | 2021-12-24 | 2022-04-05 | 湖北华工能源股份有限公司 | 一种基于cop波段理论的中央空调系统及控制方法 |
CN114459133B (zh) * | 2022-01-10 | 2024-07-05 | 广东建设职业技术学院 | 一种中央空调系统节能控制方法及节能控制系统 |
CN114427742B (zh) * | 2022-01-27 | 2022-09-30 | 广州施杰节能科技有限公司 | 中央空调冷站能效控制方法、装置、设备以及存储介质 |
CN114893871B (zh) * | 2022-05-19 | 2023-03-03 | 广州市创博机电设备安装有限公司 | 一种中央空调冷冻机房的高效能控制方法及系统 |
CN115355731B (zh) * | 2022-08-19 | 2024-05-03 | 广东工业大学 | 一种冷却塔的节能控制装置及控制方法 |
CN115325682B (zh) * | 2022-08-26 | 2024-04-26 | 河南省建筑科学研究院有限公司 | 一种高效智能制冷机房性能监测的优化控制方法及装置 |
CN116007250B (zh) * | 2022-11-19 | 2023-12-05 | 深圳市天元维视实业有限公司 | 一种制冷系统的节能控制方法及系统 |
CN115493256B (zh) * | 2022-11-21 | 2023-03-24 | 南京群顶科技股份有限公司 | 一种中央制冷系统节能运行智能寻优方法 |
CN115933558A (zh) * | 2022-12-08 | 2023-04-07 | 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 | 一种用户侧综合能源系统设备能效建模与优化调节方法和系统 |
CN117490481B (zh) * | 2023-11-02 | 2024-07-23 | 汕头市源鑫电子有限公司 | 冷却系统的冷却塔控制方法、装置、设备和存储介质 |
CN118361828B (zh) * | 2024-06-20 | 2024-08-16 | 天津汉江流科技有限公司 | 一种控制空调的方法及装置 |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5279609A (en) * | 1992-10-30 | 1994-01-18 | Milton Meckler | Air quality-temperature controlled central conditioner and multi-zone conditioning |
CN1654893A (zh) * | 2005-01-28 | 2005-08-17 | 杨东 | 中央空调节能智能控制系统 |
CN1854626A (zh) * | 2005-04-25 | 2006-11-01 | 李钢 | 中央空调系统远程监控优化节能控制装置和节能控制方法 |
CN101251291A (zh) * | 2008-04-03 | 2008-08-27 | 上海交通大学 | 基于模型的集中空调系统全局优化节能控制方法及装置 |
CN101363653A (zh) * | 2008-08-22 | 2009-02-11 | 日滔贸易(上海)有限公司 | 中央空调制冷系统的能耗控制方法及装置 |
CN201944984U (zh) * | 2010-10-13 | 2011-08-24 | 日滔贸易(上海)有限公司 | 一种冷冻机房节能优化控制系统 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2007128783A1 (en) * | 2006-05-03 | 2007-11-15 | Lightwave Technologies Limited | A method of optimising energy consumption |
JP2010091237A (ja) * | 2008-10-10 | 2010-04-22 | Chugoku Electric Power Co Inc:The | 室内温度調整システム |
-
2010
- 2010-10-13 CN CN 201010505142 patent/CN101968250B/zh active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5279609A (en) * | 1992-10-30 | 1994-01-18 | Milton Meckler | Air quality-temperature controlled central conditioner and multi-zone conditioning |
CN1654893A (zh) * | 2005-01-28 | 2005-08-17 | 杨东 | 中央空调节能智能控制系统 |
CN1854626A (zh) * | 2005-04-25 | 2006-11-01 | 李钢 | 中央空调系统远程监控优化节能控制装置和节能控制方法 |
CN101251291A (zh) * | 2008-04-03 | 2008-08-27 | 上海交通大学 | 基于模型的集中空调系统全局优化节能控制方法及装置 |
CN101363653A (zh) * | 2008-08-22 | 2009-02-11 | 日滔贸易(上海)有限公司 | 中央空调制冷系统的能耗控制方法及装置 |
CN201944984U (zh) * | 2010-10-13 | 2011-08-24 | 日滔贸易(上海)有限公司 | 一种冷冻机房节能优化控制系统 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
JP特开2010-91237A 2010.04.22 |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105793783A (zh) * | 2013-07-25 | 2016-07-20 | 通用电气公司 | 冷却塔系统的动态监控、诊断和控制 |
CN105793783B (zh) * | 2013-07-25 | 2019-04-16 | Bl 科技公司 | 冷却塔系统的动态监控、诊断和控制 |
CN112050272A (zh) * | 2019-06-06 | 2020-12-08 | 国网上海市电力公司 | 一种分布式供冷/热系统的精细化控制技术 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN101968250A (zh) | 2011-02-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN101968250B (zh) | 一种冷冻机房节能优化控制系统及方法 | |
US9423172B2 (en) | Energy-saving optimized control system and method for refrigeration plant room | |
CN110288164B (zh) | 一种建筑空调制冷站系统预测控制方法 | |
CN100595494C (zh) | 基于模型的集中空调系统全局优化节能控制方法及装置 | |
CN101363653A (zh) | 中央空调制冷系统的能耗控制方法及装置 | |
CN201944984U (zh) | 一种冷冻机房节能优化控制系统 | |
CN110895016A (zh) | 一种基于模糊自适应的中央空调系统节能群控方法 | |
CN104515271B (zh) | 中央空调冷冻站系统的节能优化控制系统及其控制方法 | |
CN102367980A (zh) | 一种中央空调多维度集成优化控制系统及方法 | |
WO2011106918A1 (zh) | 基于云计算的电子信息系统机房能源管理控制系统及方法 | |
CN101655272A (zh) | 一种网络中央空调节能控制管理系统及其方法 | |
CN202648063U (zh) | 中央空调能效优化控制管理系统 | |
CN110940061A (zh) | 中央空调控制方法及系统 | |
WO2013094350A1 (ja) | 遠隔監視制御システムおよびその運転方法 | |
CN110220288A (zh) | 基于大数据云平台的集中空调系统智能优化控制方法及装置 | |
CN211823002U (zh) | 一种中央空调能效控制系统 | |
CN212720195U (zh) | 一种基于系统整体能效比cop最佳的冷却水系统控制装置 | |
CN201318766Y (zh) | 中央空调制冷系统的冷却水泵能耗控制装置 | |
CN109028447A (zh) | 一种基于云计算的空调制冷机房智能控制系统以及控制方法 | |
CN217109938U (zh) | 一种空调能效分析与调适系统 | |
CN107289811B (zh) | 一种蒸发式冷却/冷凝设备的节能自动控制系统及方法 | |
CN202675533U (zh) | 一种中央空调智能控制装置 | |
CN201476187U (zh) | 中央空调动态节能系统 | |
CN117930659A (zh) | 一种高效机房全局寻优控制方法 | |
CN213630850U (zh) | 一种制冷站全局最优控制系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
C53 | Correction of patent for invention or patent application | ||
CB02 | Change of applicant information |
Address after: 200040, room 841, 1502 middle Yanan Road, Shanghai, Jingan District Applicant after: Ritao Trade (Shanghai) Co., Ltd. Address before: 200040, room 841, 1502 middle Yanan Road, Shanghai, Jingan District Applicant before: Ritao Trade (Shanghai) Co., Ltd. |
|
COR | Change of bibliographic data |
Free format text: CORRECT: APPLICANT; FROM: WELDTECH TECHNOLOGY (SHANGHAI) CO.,LTD. TO: WELDTECH TECHNOLOGY CO., LTD. |
|
C14 | Grant of patent or utility model | ||
GR01 | Patent grant |