CN102934036B - 用于估计温度受控空间内的参数和状态的基于模型的系统和方法 - Google Patents

用于估计温度受控空间内的参数和状态的基于模型的系统和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN102934036B
CN102934036B CN201180009750.XA CN201180009750A CN102934036B CN 102934036 B CN102934036 B CN 102934036B CN 201180009750 A CN201180009750 A CN 201180009750A CN 102934036 B CN102934036 B CN 102934036B
Authority
CN
China
Prior art keywords
reefer
state
temperature
load
unknown
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.)
Expired - Fee Related
Application number
CN201180009750.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN102934036A (zh
Inventor
Z·奥奈尔
S·纳拉亚南
M·迪博尔德
A·巴纳苏克
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Carrier Corp
Original Assignee
Carrier Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Carrier Corp filed Critical Carrier Corp
Publication of CN102934036A publication Critical patent/CN102934036A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102934036B publication Critical patent/CN102934036B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D23/00—Control of temperature
    • G05D23/19—Control of temperature characterised by the use of electric means
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • F24F11/32—Responding to malfunctions or emergencies
    • F24F11/38—Failure diagnosis
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • F24F11/46—Improving electric energy efficiency or saving
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F24F11/64—Electronic processing using pre-stored data
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
    • G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/30—Control or safety arrangements for purposes related to the operation of the system, e.g. for safety or monitoring
    • F24F11/41—Defrosting; Preventing freezing
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F11/00—Control or safety arrangements
    • F24F11/62—Control or safety arrangements characterised by the type of control or by internal processing, e.g. using fuzzy logic, adaptive control or estimation of values
    • F24F11/63—Electronic processing
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2110/00—Control inputs relating to air properties
    • F24F2110/10—Temperature
    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F24—HEATING; RANGES; VENTILATING
    • F24F—AIR-CONDITIONING; AIR-HUMIDIFICATION; VENTILATION; USE OF AIR CURRENTS FOR SCREENING
    • F24F2140/00—Control inputs relating to system states
    • F24F2140/50—Load

Abstract

一种用于估计建筑物(10)内的区域的加热/冷却负载的方法(20)可以包括：确定来自所述区域的所测参数(22)；生成所述区域的降阶热动力学模型(25)(24)；基于所述区域的热动力学模型(25)生成扩展Kalman滤波器(27)(26)；以及使用所述扩展Kalman滤波器(27)对所测参数进行处理以便估计所述区域的至少一项未知状态诸如估计负载(28)。可以使用类似的方法估计制冷系统(50)的冷藏室(52)内的温度。

Description

用于估计温度受控空间内的参数和状态的基于模型的系统和方法
相关申请的交叉引用
这是按照专利合作条约提交的在35USC§119(e)下要求2010年2月15日提交的美国临时专利申请序列号61/304,613的优先权的国际专利申请。
技术领域
本公开内容总体上涉及用于控制室内空间中的温度的系统和方法，更具体来说涉及用于估计与室内空间的加热和/或冷却有关的参数的系统和方法。
背景技术
可以使用多种系统来控制给定空间内的温度。例如，HVAC系统被用来控制诸如住宅、办公楼以及制造厂之类的建筑物内的温度和其他环境条件。举例来说，可以对诸如温度、湿度、空气纯度、气流、焓(温度与湿度的组合值)以及“新鲜空气”通风之类的环境条件进行调节，以便确保建筑物的室内环境对于被容纳在所述建筑物内的特定居留者和装备来说以及对于在所述建筑物内实施的过程和规程来说是合乎期望的。类似地，制冷系统被用来将室内空间(诸如用于食物储藏的冷藏室)保持在所期望的温度下，以便使得对储藏在所述空间内的物品的细菌滋生或其他有害影响最小化。
被用来控制空间的温度的传统系统在提供与之有关的反馈的参数类型方面通常受到限制。这样的系统可以包括用于实时地检测诸如温度之类的参数的各种传感器。因此，可以提供与之有关的数据的参数的数目通常被限制到能够被直接测量或者从这样的测量推断出来的那些参数。反馈数据的有限数量又可能限制或妨碍施行特定过程(诸如系统诊断)的能力或者显著降低这些过程的精度和准度。
在某些应用中，传统系统所提供的有限反馈可能导致那些系统的低效操作或监测。超市制冷系统例如可能具有用于在受控温度下储藏货物的冷藏室。食品质量对于超市运营十分重要，因此可能连续监测制冷系统以便保持所期望的食品温度。在一些系统中，当室温超出阈值时可以触发警报。工程师可以检察警报状况以便尝试确定警报的根由，诸如检测并诊断制冷系统中的可能故障。传统的监测系统通常使用人工过程来确定警报信号的根由。例如，工程师可以打电话给商店以便确定最近是否将温度较高的货物带进了冷藏室中，从而将冷藏室的空气温度提高到所述阈值以上。附加地或替换地，工程师可以在确定警报是真还是假之前等待一段预定时间，以便观察空气温度是否回到安全水平。然而，这样的延迟可能在一段不必要的时间内对食品质量产生负面影响。
因此，如果开发出一种用于预测室内空间中的冷藏室温度的改进系统将是有利的。
发明内容
一种用于估计建筑物内的区域的加热/冷却负载的方法可以包括：确定来自所述区域的所测参数；生成所述区域的降阶热动力学模型；基于所述区域的热动力学模型生成扩展Kalman滤波器；以及使用所述扩展Kalman滤波器对所测参数进行处理，以便估计所述区域的至少一项未知状态。
一种用于估计制冷系统的冷藏室内的温度的方法可以包括：确定来自冷藏室的所测参数；生成所述冷藏室的降阶热动力学模型，所述热动力学模型包括至少一个未知参数；以及使用系统识别方法和传感器测量数据来识别所述热动力学模型中的所述至少一个未知参数。可以基于冷藏室的热动力学模型生成扩展Kalman滤波器，并且可以使用所述扩展Kalman滤波器对所测参数进行处理，以便获得冷藏室的估计未知状态以及获得冷藏室的估计未知参数。
在结合附图时阅读下面的详细描述后，本公开内容的这些及其他方面和特征将变得更加显而易见。
附图说明
图1是估计建筑物内的负载的基于模型的方法的示意性方框图；
图2是建筑物的示意图；
图3是图2的建筑物的地板的示意图；
图4是可以在图1所示的方法中使用的建筑物热动力学模型的示意图；
图5是可以通过基于扩展Kalman滤波器的估计器施行的时间更新和测量更新的示意图；
图6是从图1所示的方法获得的建筑物的内部负载线型(profile)的图形表示；
图7是超市制冷系统的冷藏室的示意图；以及
图8是预测超市制冷系统的冷藏室中的空气温度的基于模型的方法的示意性方框图。
虽然本公开内容可以有各种修改和替换构造，但是下面将详细示出并描述其特定的说明性实施例。然而应当理解的是，不意图被限制到所公开的具体实施例，而相反意图涵盖落在本公开内容的精神和范围内的所有修改、替换构造以及等效方案。
具体实施方式
现在参照附图，提供基于模型的估计的实施例以便改进温度受控系统的操作、监测和/或控制。在一个实施例中，结合扩展Kalman滤波器(EKF)使用建筑物内的区域的热动力学模型来估计所述区域的加热/冷却负载(例如内部负载)。时间上的多个估计负载可以被使用来生成估计负载线型，其又可以被使用在能量仿真程序中或者用于诊断。在另一个实施例中，结合EKF使用冷藏室的热动力学模型来估计储藏在所述冷藏室内的货物的温度。EKF还可以估计一些未知参数，其可以被使用在热动力学模型中以便生成冷藏室的预测空气温度。可以把预测空气温度与冷藏室的实际所测温度进行比较，以便确定触发的警报条件是真还是假。
图1示意性地示出了用于估计建筑物的区域内的实时负载的方法20。可以对为之应用所述方法的区域进行缩放。也就是说，所述区域可以被定义为建筑物内的单个房间、一组房间、整个楼层或者建筑物的整个室内空间。所述方法还可以同时被应用于同一建筑物内的多个不同区域。例如，在图2中示意性地示出了建筑物10，而在图3中则示出了建筑物10的楼层12。室内区域Tzone位于建筑物10的楼层12上。在所示实施例中，室内区域Tzone被四个相邻区域围绕，即北方相邻区域Tn、东方相邻区域Te、南方相邻区域Ts以及西方相邻区域Tw。方法20可以被用来估计建筑物10的室内区域Tzone中的实时负载。
参照图1，在方框22处，由提供在所述区域内的各个传感器(诸如温度传感器和气流传感器)提供实时数据。所述传感器可以被提供为HVAC系统的一部分，所述HVAC系统被用来控制所述区域内的温度和其他空气质量。相应地，可以从建筑物管理系统(BMS)或者被提供来控制HVAC系统的类似系统取得实时数据。所述实时数据可以包括温度、空气流量或者可以直接测量的其他质量。可以在相邻区域内使用多个相同类型的传感器来测量建筑物内的不同区段处的参数。例如，可以诸如在建筑物内的北方、南方、东方和西方相邻区域处提供多个温度传感器，以便提供那些多个位置处的温度数据。
在方框24处，将所述实时数据输入到建筑物区域的降阶热动力学模型中。在图4中示意性地示出了示例性低阶状态空间热动力学模型25，其可以被采用在方框24中并且可以是基于非线性代数和微分方程。模型25使用可以可测量或者以其他方式已知的若干参数，诸如周围温度Tamb、区域均匀混合空气温度Tzone、内表面对流热传递系数hi、外表面对流热传递系数ho以及表面积A。在模型25中使用的其他参数和/或状态可能是未知的，诸如外表面温度Tosur和内表面温度Tisur。
还可以通过数学方式表述热动力学模型25。假设地板和天花板的绝热边界条件，下面对于室内区域Tzone示出了来自热动力学模型25的状态空间形成：
X · = f ( X , U )
y＝CX(1)
其中，
U = u 1 u 2 u 3 u 4 u 5 u 6 = m · sa T sa T w T n T e T s 是输入矢量，并且y＝Tzone(t)是来自传感器测量的室温历史。状态矢量是：
X = x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9 x 10 = T zone T ow T iw T on T in T oe T ie T os T is Q int - - - ( 3 )
其中，
Tzone：区域均匀混合空气温度[℃]；
Tw：西方相邻区域空气温度[℃]；
Tn：北方相邻区域空气温度[℃]；
Te：东方相邻区域空气温度[℃]；
Ts：南方相邻区域空气温度[℃]；
Tow：西方墙壁外表面温度[℃]；
Tiw：西方墙壁内表面温度[℃]；
Ton：北方墙壁外表面温度[℃]；
Tin：北方墙壁内表面温度[℃]；
Toe：东方墙壁外表面温度[℃]；
Tie：东方墙壁内表面温度[℃]；
Tos：南方墙壁外表面温度[℃]；
Tis：南方墙壁内表面温度[℃]；
Qint：集总负载，包括所有装备负载、照明负载和人类负载(对流部分)、渗透负载以及由于区域间空气混合造成的负载[W]；
Aj：表面积[m2]，j∈(w，n，e，s)是周围区域的索引：西方、北方、东方和西方；
hi：内表面对流热传递系数[W/m2.℃]；
ho：外表面对流热传递系数[W/m2.℃]；
供给空气质量流量[kg/s]；
mair：给定区域的空气质量[kg]；
Tsa：供给空气温度[℃]；以及
Cpa：干燥空气的比热容量[J/kg.℃]。
回到图1，来自热动力学模型25的结果随后被输入到方框26中，其中在所述过程中可以使用扩展Kalman滤波器(EKF)27来估计诸如负载之类的未知状态。EKF27还可以估计在热动力学模型中使用的一个或更多未知参数和/或状态，诸如未测量的表面温度。在EKF27的设计期间可以考虑实时数据的不确定性。
在图5中示出了EKF27的示意图。在所示实施例中，EKF27可以包括时间更新30和测量更新32。在时间更新30中，在时间k-1处从热动力学模型25提供对未知状态和误差协方差的初始估计。基于所述初始估计，生成时间k处的预测未知状态和预测误差协方差。在测量更新中，使用所测参数来更新预测未知状态和误差协方差。首先计算Kalman增益。随后利用所计算的Kalman增益和所测参数来更新预测未知状态。还使用所计算的Kalman增益来更新预测误差协方差。随后将更新后的预测未知状态和更新后的预测误差协方差反馈到时间更新30，从而细化热动力学模型。
在一个示例性实施例中，所测参数可以是从所述区域测量的空气温度。热动力学模型25和EKF27可以被用来估计未知参数，诸如未测量的房间表面温度。此外，模型25和EKF27可以被用来估计所述区域的未知状态，诸如负载。
在方框28处，可以基于随着时间取得的多个负载估计而生成估计负载线型29。如图6中更加详细地示出的那样，估计负载线型29可以绘制一段时间(诸如一天)内的负载(诸如集总负载Qint)。估计负载线型29可以直接地或推理地提供各种类型的信息。例如，估计负载线型29可以促进在动态环境中对建筑物使用(诸如居留、插座负载、照明负载以及过程负载)的更好理解。
估计负载线型29还可以实现细化现有的过程，诸如建筑物能量监测、诊断或者控制工具。建筑物能量监测工具包括能量仿真程序，诸如由美国能源部提供的EnergyPlus程序，其可以被用来仿真随着时间的建筑物能量使用。估计负载线型29可以作为输入负载线型被提供给这样的能量仿真程序，从而提供对建筑物内的能量使用的更加精确的估计。估计负载线型29还可以被使用在建筑物能量诊断工具或程序中，以便确定故障或警报条件。估计负载线型29可以表明负载异常，诸如在一天当中正常将不会遇到意外大负载的时段期间出现这样的负载。负载异常可以被用来生成用于检查局部故障的警报，诸如当建筑物无人居留时的外壳泄漏或灯光使用。估计负载线型29可以附加地或替换地被使用在用来操作温度控制装备的建筑物能量控制工具或软件中。
可以提供一个控制器诸如HVAC控制器51(参见图7)来施行方法20的一个或更多步骤。HVAC控制器51可以包括存储器用于存储降阶热动力学模型25、扩展Kalman滤波器27以及其他数据或算法。HVAC控制器51还可以操作性地耦合到传感器或其他输入，以便提供所测参数或其他数据。HVAC控制器51还可以被编程来使用扩展Kalman滤波器27处理所测参数，以便估计所述区域的至少一项未知状态。
基于模型的估计还可以被应用在其他应用中，诸如应用在图7中示意性地示出的超市制冷系统50中。制冷系统50可以包括用于储藏货物的冷藏室52、以及操作性地耦合到所述冷藏室以便将房间保持在所期望的温度下的风扇54和蒸发器56。可以监测冷藏室52的温度以便确保它把货物保持在阈值温度以下。虽然HVAC控制器51被示为冷藏室52的一部分，将理解的是这样的图示仅仅是示例性的。在其他实施例中，可以在其他配置中与冷藏室52(或建筑物本身)相组合或相结合地采用HVAC控制器51。
图8示意性地示出了用于在冷藏室52中估计状态并预测温度的方法60。在方框62处，由一个或更多传感器(诸如放置在所述冷藏室中的空气温度传感器)提供所测数据(或者在这里替换地被称作“已知参数”)。
在方框64处可以将所测数据使用在冷藏室的降阶热动力学模型中。所述热动力学模型可以是基于非线性代数和微分方程，并且可以使用若干已知参数(诸如所测冷藏室空气温度TR)和若干未知参数(诸如渗透负载Qin)。可以通过数学方式如下表述来自冷藏室的热动力学模型的状态空间形成：
X · = f ( X , U )
y＝CX(4)
其中，
是输入矢量，并且y＝TR(t)是来自传感器测量的室温历史。状态矢量是如下：
X = x 1 x 2 x 3 x 4 x 5 x 6 x 7 x 8 x 9 = T R R * T goods R c * Q in * a g b g M air M goods - - - ( 6 )
其中，
uf：风扇状态，开/关(1或0)；
ud：除霜状态，开/关(1或0)；
uin：门状态，开/关(1或0)；
uT：蒸发器盘管表面温度[℃]；
TR：冷藏室空气温度[℃]；
Tgoods：货物温度[℃]；
R：冰热阻[m2·℃/W]，其中ag·(1-R)＞0是当除霜关闭时的生长速率，并且bg·R＜0是当除霜活动时的衰减速率；
Rc：空气侧热阻[m2·℃/W]；
Qin：渗透负载[W]；
U：货物与空气之间的总体热传递系数[W/m2·℃]；
Mair：冷藏室内的空气的热质量[J/℃]；
Mgoods：冷藏室内的货物的热质量[J/℃]。
在方框66处，可以使用系统识别方法来识别一个或更多未知参数。在方框64处，从测量数据和动力学模型识别对系统行为的外部影响(其可以被视为到所述系统的输入)。在这一过程中，需要传感器测量数据(包括冷藏室温度、风扇状态、除霜状态以及门状态)来识别未知参数，诸如集总参数H*(与总体冷藏室表面热传递系数和冷藏室表面积有关)和Qd*(除霜期间的能量输入)。
在方框68处，使用基于热动力学模型的扩展Kalman滤波器(EKF)(诸如EKF27)来估计冷藏室的未知状态和未知参数。所述未知状态可以包括冷藏室内的货物的温度Tgoods，而未知参数则可以包括Rc(蒸发器盘管56的空气侧热阻)、Qin(渗透负载)、ag(表明蒸发器盘管56上的冰生长速率的参数)以及bg(表明蒸发器盘管56上的冰衰减速率的参数)。在EKF的设计期间可以考虑到实时数据的不确定性。与前面的实施例一样，EKF可以包括时间更新和测量更新组件。利用来自EKF的估计未知参数，随后可以使用热动力学模型来生成预测室温，正如方框70处所示出的那样。
所估计的状态(诸如所估计的货物温度Tgoods)和预测室温可以被用于监测、诊断或其他目的。通过提供估计货物温度Tgoods，所述方法允许监测人员自动诊断温度警报的根由(诸如当把温度较高的货物带到冷藏室中时)，而不需要给商店打电话或进行其他查询以询问该信息。此外，可以将预测温度与所测实时数据(诸如冷藏室温度TR)进行比较，以便确定警报条件是真还是假。例如，当预测室温与实际室温趋同时，警报可以为假，而当它们偏离时，警报可以为真。
可以提供诸如冷藏室控制器(诸如HAVC控制器51)之类的控制器来施行方法60的一个或更多步骤。所述冷藏室控制器可以包括存储器用于存储冷藏室的降阶热动力学模型、扩展Kalman滤波器以及其他数据或算法。所述冷藏室控制器还可以操作性地耦合到传感器或其他输入，以便提供所测参数、关于未知参数的信息或者其他数据。所述冷藏室控制器还可以被编程来使用扩展Kalman滤波器处理所测参数，以便获得冷藏室的估计未知状态和冷藏室的估计未知参数。
本领域技术人员将认识到，在不偏离本公开内容的范围的情况下，可以在所公开的基于模型的估计系统和方法中做出各种修改和变化。通过考虑本说明书以及实践在这里所公开的系统和方法，本领域技术人员将认识到除了在这里具体公开的那些实施例之外的实施例。本说明书和实例旨在被视为仅仅是示例性的，而本公开内容的真实范围由所附权利要求书及其等效表述表明。

Claims (13)

1.一种用于估计建筑物(10)内的区域的内部负载的方法(20)，包括：
确定来自所述区域的所测状态，其中所测状态是所述区域内的至少一个所测空气温度(22)；
生成所述区域的降阶热动力学模型(25)(24)；
基于所述区域的热动力学模型(25)生成扩展Kalman滤波器(27)(26)；以及
使用所述扩展Kalman滤波器(27)对所测状态进行处理以便估计所述区域的至少一项未知状态(28)，其中所述至少一项未知状态是所述区域的内部负载。
2.权利要求1的方法，其中，所述扩展Kalman滤波器(27)包括：时间更新(30)，其中热动力学模型(25)提供未来时间的估计状态和估计误差协方差；以及测量更新(32)，其中计算Kalman增益，利用所测状态和Kalman增益来更新估计状态，并且利用Kalman增益来更新估计误差协方差。
3.权利要求1的方法，其中，所述至少一项未知状态是所述区域的估计集总内部负载。
4.权利要求3的方法，其中，所述估计集总内部负载包括估计装备负载、估计照明负载、估计人类负载、估计渗透负载以及估计区域间混合负载的至少一个。
5.权利要求3的方法，其中，所述至少一项未知状态还包括与所述区域相关联的至少一个估计表面温度。
6.权利要求3的方法，还包括基于在一段时间内提供的多个估计集总负载来开发所述区域的内部负载线型(29)。
7.权利要求6的方法，还包括将所述内部负载线型(29)作为输入负载线型提供到能量仿真程序。
8.权利要求1的方法，还包括提供HVAC控制器(51)，所述HVAC控制器(51)具有用于存储降阶热动力学模型(25)和扩展Kalman滤波器(27)的存储器，其中HVAC控制器(51)被编程来使用扩展Kalman滤波器(27)处理所测状态以便估计所述区域的至少一项未知状态。
9.权利要求1的方法，其中，所述区域的内部负载至少包括未测量的表面温度。
10.一种用于估计制冷系统(50)的冷藏室(52)内的温度的方法(60)，包括：
确定来自冷藏室的所测状态，其中所测状态是所述冷藏室内的至少一个所测空气温度(62)；
生成冷藏室(52)的降阶热动力学模型(25)，所述热动力学模型(25)包括至少一个未知参数(64)；
使用系统识别方法和传感器测量数据来识别所述热动力学模型(25)的所述至少一个未知参数，所述至少一个未知参数包括与总体冷藏室表面热传递系数和冷藏室表面积有关的集总参数H*以及与除霜期间的能量输入有关的Qd*(66)；
基于冷藏室(52)的热动力学模型(25)生成扩展Kalman滤波器(27)(68)；以及
使用扩展Kalman滤波器(27)对所测状态进行处理，以便获得冷藏室的估计未知状态以及获得冷藏室的估计未知参数以便生成预测冷藏室温度，其中所述冷藏室的估计未知状态是货物(52)的温度，所述冷藏室的估计未知参数包括渗透负载、蒸发器盘管的空气侧热阻以及蒸发器盘管(52)上的冰生长和衰减速率(70)。
11.权利要求10的方法，还包括使用冷藏室(52)的所述热动力学模型(25)和估计未知参数来生成预测冷藏室温度。
12.权利要求11的方法，其中，将所述预测冷藏室温度与所测冷藏室温度进行比较以便确定是否存在警报条件。
13.权利要求10的方法，还包括提供具有用于存储冷藏室(52)的降阶热动力学模型(25)和扩展Kalman滤波器(27)的存储器的冷藏室控制器(51)，并且其中所述冷藏室控制器(51)被编程来使用扩展Kalman滤波器(27)处理所测状态以便获得冷藏室(52)的估计未知状态和冷藏室(52)的估计未知参数。
CN201180009750.XA 2010-02-15 2011-02-15 用于估计温度受控空间内的参数和状态的基于模型的系统和方法 Expired - Fee Related CN102934036B (zh)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US30461310P 2010-02-15 2010-02-15
US61/304613 2010-02-15
US61/304,613 2010-02-15
PCT/US2011/024847 WO2011100736A2 (en) 2010-02-15 2011-02-15 Model based system and method for estimating parameters and states in temperature controlled spaces

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102934036A CN102934036A (zh) 2013-02-13
CN102934036B true CN102934036B (zh) 2016-04-27

Family

ID=44147541

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201180009750.XA Expired - Fee Related CN102934036B (zh) 2010-02-15 2011-02-15 用于估计温度受控空间内的参数和状态的基于模型的系统和方法

Country Status (7)

Country Link
US (1) US9037302B2 (zh)
EP (1) EP2537071B1 (zh)
CN (1) CN102934036B (zh)
DK (1) DK2537071T3 (zh)
ES (1) ES2672222T3 (zh)
NO (1) NO2537071T3 (zh)
WO (1) WO2011100736A2 (zh)

Families Citing this family (43)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9367825B2 (en) 2009-10-23 2016-06-14 Viridity Energy, Inc. Facilitating revenue generation from wholesale electricity markets based on a self-tuning energy asset model
US8457802B1 (en) 2009-10-23 2013-06-04 Viridity Energy, Inc. System and method for energy management
US8892264B2 (en) 2009-10-23 2014-11-18 Viridity Energy, Inc. Methods, apparatus and systems for managing energy assets
US9159108B2 (en) 2009-10-23 2015-10-13 Viridity Energy, Inc. Facilitating revenue generation from wholesale electricity markets
US9159042B2 (en) 2009-10-23 2015-10-13 Viridity Energy, Inc. Facilitating revenue generation from data shifting by data centers
JP5093378B2 (ja) * 2011-05-12 2012-12-12 ダイキン工業株式会社 換気システム
EP2590045A1 (en) * 2011-11-03 2013-05-08 Danfoss A/S A method for setting parameters in a system, in particular a heating or cooling system, device to change parameters, and heating or cooling system
WO2013166510A1 (en) * 2012-05-04 2013-11-07 Viridity Energy, Inc. Facilitating revenue generation from wholesale electricity markets using an engineering-based energy asset model
GB201208519D0 (en) 2012-05-15 2012-06-27 Passivsystems Ltd Predictive temperature management system controller
US9568204B2 (en) * 2013-01-31 2017-02-14 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for rapid disturbance detection and response
US9436179B1 (en) 2013-03-13 2016-09-06 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for energy cost optimization in a building system
US9235657B1 (en) * 2013-03-13 2016-01-12 Johnson Controls Technology Company System identification and model development
US9852481B1 (en) * 2013-03-13 2017-12-26 Johnson Controls Technology Company Systems and methods for cascaded model predictive control
US9595070B2 (en) 2013-03-15 2017-03-14 Google Inc. Systems, apparatus and methods for managing demand-response programs and events
US9810442B2 (en) 2013-03-15 2017-11-07 Google Inc. Controlling an HVAC system in association with a demand-response event with an intelligent network-connected thermostat
US9807099B2 (en) 2013-03-15 2017-10-31 Google Inc. Utility portals for managing demand-response events
WO2014172374A1 (en) * 2013-04-19 2014-10-23 Nest Labs, Inc. Controlling an hvac system during demand response events
US9098876B2 (en) 2013-05-06 2015-08-04 Viridity Energy, Inc. Facilitating revenue generation from wholesale electricity markets based on a self-tuning energy asset model
US9171276B2 (en) 2013-05-06 2015-10-27 Viridity Energy, Inc. Facilitating revenue generation from wholesale electricity markets using an engineering-based model
DE102013106806A1 (de) * 2013-06-28 2014-12-31 Berlinovo Immobilien Gesellschaft mbH Verfahren zur regelung des klimas in einem gebäude mittels zumindest einer haus- oder verfahrenstechnischen anlage
WO2015012832A1 (en) * 2013-07-25 2015-01-29 General Electric Company Dynamic monitoring, diagnosis, and control of cooling tower systems
GB2520293B (en) * 2013-11-14 2018-02-07 Passivsystems Ltd Improvements in and relating to temperature controlled systems
DE102014007786A1 (de) * 2014-05-23 2015-11-26 SIKA Dr. Siebert & Kühn GmbH & Co. KG Verfahren und Vorrichtung zur Regelung der Temperatur des Kalibriervolumens einer Einrichtung zum vergleichenden Kalibrieren von Temperatursensoren
US10242129B2 (en) 2014-06-20 2019-03-26 Ademco Inc. HVAC zoning devices, systems, and methods
US10871756B2 (en) * 2014-08-26 2020-12-22 Johnson Solid State, Llc Temperature control system and methods for operating same
US10274915B2 (en) 2014-10-22 2019-04-30 Carrier Corporation Scalable cyber-physical structure management
US20170314800A1 (en) * 2014-11-12 2017-11-02 Carrier Corporation Automated functional tests for diagnostics and control
US10332026B2 (en) 2014-11-26 2019-06-25 International Business Machines Corporation Building thermal control techniques
CN104809333B (zh) * 2015-04-03 2017-08-29 百度在线网络技术（北京）有限公司 基于Kalman滤波器的容量预测方法和系统
US10151506B2 (en) 2015-07-02 2018-12-11 Pacecontrols, Llc Method, controllers, and systems for energy control and savings estimation of duty cycled HVAC and R equipment
CN105184094B (zh) * 2015-09-23 2018-06-19 华南理工大学建筑设计研究院 一种建筑物周边气温预测方法
CN106709226A (zh) * 2015-11-12 2017-05-24 中国石油化工股份有限公司 随机函数预处理最小二乘后处理分布遗传集总动力学方法
CN106709227A (zh) * 2015-11-12 2017-05-24 中国石油化工股份有限公司 随机种子数预处理单纯型后处理分布遗传集总动力学方法
US9978114B2 (en) 2015-12-31 2018-05-22 General Electric Company Systems and methods for optimizing graphics processing for rapid large data visualization
JP6562893B2 (ja) * 2016-11-17 2019-08-21 株式会社東芝 パラメータ推定装置、空調システム評価装置、パラメータ推定方法およびプログラム
US10619879B2 (en) 2018-03-21 2020-04-14 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. System and method for controlling operations of air-conditioning system
US11210591B2 (en) * 2019-01-04 2021-12-28 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Building control system with automated Kalman filter parameter initiation and system identification
CN110285532B (zh) * 2019-07-04 2021-07-30 中国工商银行股份有限公司 基于人工智能的机房空调控制方法、装置及系统
CN110567132B (zh) * 2019-09-29 2021-01-08 珠海格力电器股份有限公司 区域控制方法、装置、系统及空调系统
CN110925974B (zh) * 2019-12-09 2021-08-03 广东美的暖通设备有限公司 空调器及其输出参数的控制方法和控制装置
US11359950B2 (en) 2019-12-10 2022-06-14 Johnson Controls Tyco IP Holdings LLP Reduced length valve assembly with ultrasonic flow sensor
US11639804B2 (en) 2019-12-13 2023-05-02 Trane International Inc. Automated testing of HVAC devices
US11644212B2 (en) * 2020-11-12 2023-05-09 International Business Machines Corporation Monitoring and optimizing HVAC system

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1272591C (zh) * 2003-01-13 2006-08-30 Lg电子株式会社 操作复合型空调的方法
EP2012069A1 (en) * 2007-06-04 2009-01-07 RHOSS S.p.A. Method for regulating the delivery temperature of a service fluid in output from a refrigerating machine

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4649711A (en) 1985-09-03 1987-03-17 Carrier Corporation Apparatus and method for infrared optical electronic qualitative analysis of a fluid independent of the temperature thereof
US4829779A (en) * 1987-12-15 1989-05-16 Hussmann Corporation Interface adapter for interfacing a remote controller with commercial refrigeration and environmental control systems
JP4461550B2 (ja) * 2000-02-16 2010-05-12 ダイキン工業株式会社 空調負荷予測方法およびその装置
US6892546B2 (en) * 2001-05-03 2005-05-17 Emerson Retail Services, Inc. System for remote refrigeration monitoring and diagnostics
US6981385B2 (en) 2001-08-22 2006-01-03 Delaware Capital Formation, Inc. Refrigeration system
US6863222B2 (en) * 2002-09-04 2005-03-08 Statrak Llc System and method for freight refrigeration power control
CA2419647A1 (en) * 2003-02-21 2004-08-21 Jean-Pierre Gingras Walk-in cooler control and monitoring system
US7775452B2 (en) * 2004-01-07 2010-08-17 Carrier Corporation Serial communicating HVAC system
US20060026975A1 (en) 2004-02-11 2006-02-09 John Bunch Wireless system for preventing condensation on refrigerator doors and frames
US7152415B2 (en) 2004-03-18 2006-12-26 Carrier Commercial Refrigeration, Inc. Refrigerated compartment with controller to place refrigeration system in sleep-mode
US7905100B2 (en) * 2004-12-16 2011-03-15 Danfoss A/S Method for controlling temperature in a refrigeration system
US7881889B2 (en) * 2005-12-21 2011-02-01 Barclay Kenneth B Method and apparatus for determining energy savings by using a baseline energy use model that incorporates an artificial intelligence algorithm
US9261299B2 (en) 2006-09-22 2016-02-16 Siemens Industry, Inc. Distributed microsystems-based control method and apparatus for commercial refrigeration
WO2008054383A1 (en) 2006-10-31 2008-05-08 Carrier Corporation Detection of refrigerant release in co2 refrigerant systems
US20080148751A1 (en) * 2006-12-12 2008-06-26 Timothy Dean Swofford Method of controlling multiple refrigeration devices
US8393169B2 (en) * 2007-09-19 2013-03-12 Emerson Climate Technologies, Inc. Refrigeration monitoring system and method
JP2009139028A (ja) 2007-12-07 2009-06-25 Sanyo Electric Co Ltd 制御装置および制御装置の制御方法
JP2009210161A (ja) * 2008-02-29 2009-09-17 Sanyo Electric Co Ltd 機器制御システム、制御装置及び制御プログラム
US20130245847A1 (en) * 2009-10-23 2013-09-19 Alain P. Steven Facilitating revenue generation from wholesale electricity markets using an enineering-based energy asset model

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1272591C (zh) * 2003-01-13 2006-08-30 Lg电子株式会社 操作复合型空调的方法
EP2012069A1 (en) * 2007-06-04 2009-01-07 RHOSS S.p.A. Method for regulating the delivery temperature of a service fluid in output from a refrigerating machine

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
HVAC SYSTEM FAULT DETECTION AND DIAGNOSIS;P.B. Usoro等;《AMERICAN CONTROL CONFRENCE，IEEE》;19851231;全文 *
一种改进的小波-卡尔曼配电网短期负荷预测方法;程红丽等;《中国电力》;20061130;第39卷(第11期);全文 *
改进型卡尔曼滤波器应用于主蒸汽温度控制的研究;王洪跃等;《动力工程》;20051030;第25卷(第5期);全文 *

Also Published As

Publication number Publication date
NO2537071T3 (zh) 2018-10-20
US20120330465A1 (en) 2012-12-27
CN102934036A (zh) 2013-02-13
WO2011100736A3 (en) 2011-11-17
WO2011100736A2 (en) 2011-08-18
EP2537071A2 (en) 2012-12-26
US9037302B2 (en) 2015-05-19
ES2672222T3 (es) 2018-06-13
EP2537071B1 (en) 2018-05-23
DK2537071T3 (en) 2018-06-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102934036B (zh) 用于估计温度受控空间内的参数和状态的基于模型的系统和方法
Afram et al. Gray-box modeling and validation of residential HVAC system for control system design
US10684598B1 (en) Building management system with efficient model generation for system identification
US9639072B2 (en) Temperature gradient reduction using building model and HVAC blower
EP2467763B1 (en) Method and apparatus for efficiently coordinating data center cooling units
CN107567573A (zh) 用于冷藏集装箱评估的方法和系统
US11085663B2 (en) Building management system with triggered feedback set-point signal for persistent excitation
CN107110539A (zh) 空调系统的控制装置、空调系统以及空调系统的异常判定方法
CN103842736B (zh) 制冷装置
CN104285107A (zh) 空气调节装置
Nowak et al. Utilization of intelligent control algorithms for thermal comfort optimization and energy saving
US9568227B2 (en) Systems and methods for refrigerant charge detection
Monfet et al. Ongoing commissioning of water-cooled electric chillers using benchmarking models
WO2020008550A1 (ja) 省エネ管理装置、省エネ管理システム、省エネ管理方法及びプログラム
US11236917B2 (en) Building control system with zone grouping based on predictive models
TWI604160B (zh) Operation control device and operation control method
Lee et al. Smart-valve-assisted model-free predictive control system for chiller plants
Fallmann et al. Control-oriented hybrid model of a small-scale refrigerated truck chamber
JP2004234302A (ja) プロセス管理装置
Poks et al. Fault detection and isolation for a secondary loop refrigeration system
JP6972329B2 (ja) 倉庫管理装置および倉庫管理システム
Karthikeyan et al. A firefly optimized LSTM risk detection & prediction model for IoT enabled super markets
Darwazeh et al. Development of a virtual metering method for characterizing energy flows in air handling units
Sklavounos et al. A subspace identification method for detecting abnormal behavior in HVAC systems
US20230296278A1 (en) Air-conditioning control device

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20160427

Termination date: 20170215

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee