CN104089362B - 一种中央空调冷却水系统冷却效率极大化方法及控制装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及中央空调系统节能领域，旨在提供一种中央空调冷却水系统冷却效率极大化方法及控制装置。本发明包括冷却水泵控制柜、冷却塔控制柜、主控制器和信息采集模块；所述信息采集模块、冷却水泵控制柜和冷却塔控制柜分别通过信号线与主控制器双向连接，实现数据传递与信号控制；所述冷却水泵控制柜包括冷却水泵智能控制器，且冷却水泵智能控制器上设有通讯端口；所述冷却塔控制柜包括冷却塔智能控制器，且冷却塔智能控制器上设有通讯端口。本发明的有益效果是：根据不同负荷、不同室外湿球温度下的最佳冷凝温度对冷却水系统进行动态调节，且基于神经网络的自组织模糊控制方式与模糊控制相比，改善了动态性能，更能紧跟目标值。

Description

一种中央空调冷却水系统冷却效率极大化方法及控制装置

技术领域

本发明涉及中央空调系统节能领域，特别涉及一种中央空调冷却水系统冷却效率极大化方法及控制装置。

背景技术

在中央空调系统节能领域中，有相当一部分人认为与冷冻水系统相比，冷却水系统内冷却水泵和冷却塔风机进行变频节能会引起制冷主机的效率下降，从而造成制冷主机的能耗上升，是件得不偿失的事。所以中央空调系统节能基本会围绕冷冻水系统进行改造。但是越来越多的研究指出，尽管冷却水系统的节能率比不上冷冻水系统，却仍有节能空间。

在冷却水系统节能中，大致有3种方法，1)根据设定的冷却塔出水温度模糊控制冷却塔风机台数和频率；根据设定的冷却水供回水温差模糊控制冷却水泵的台数和频率；2)根据不同工况下，最佳制冷主机效率对应的最佳冷却水入口温度控制冷却水泵和冷却塔风机的台数和频率；3)根据不同工况下，制冷主机和冷却水泵功率总和的最低值对应的最佳冷凝压力，控制冷却水泵和冷却塔风机的台数和频率。

其中，第1种方法基于不变的设定值进行模糊控制，因而无法达到真正的冷却水系统节能；第2种方法考虑了冷却水系统节能对制冷主机的影响，但却仅仅关注最佳的主机效率，忽略了冷却水泵和冷却塔风机功耗；第3种方法仅考虑了冷却水系统中的制冷主机和冷却水泵，忽略了冷却塔风机功耗。因而中央空调冷却水系统节能必须从冷却水系统综合能效最优的方向，即冷却效率极大化进行控制。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，克服现有技术中的不足，提供一种中央空调冷却水系统冷却效率极大化方法及控制装置。

为解决技术问题，本发明的解决方案是：

提供一种中央空调冷却水系统冷却效率极大化方法，包括如下步骤：

步骤A：最佳冷凝温度算法：在不同的中央空调系统负荷和室外湿球温度下，不同的冷凝温度对应不同冷却水系统功率值；因而存在一个最佳冷凝温度，使冷却水系统的运行功率达到最低，用下式计算冷却水系统功率：

N＝f(t_c，Q，t_s)，

式中，N为运行的制冷机组功率N₁、冷却水泵功率N₂、冷却塔风机功率N₃的和，单位符号为kW；t_c为冷凝温度，单位符号为℃；Q为中央空调系统负荷值，单位符号为kW；t_s为室外湿球温度，单位符号为℃；

首先，根据制冷机组的设计参数，确定蒸发温度在温度区间7℃～15℃内情况下，当冷凝温度t_c不同时，不同中央空调系统负荷值Q下的制冷机组功率N₁，即N₁＝f₁(t_c，Q)；

其次，根据冷却水泵特性曲线，计算出不同冷却水流量G下的冷却水泵功率N₂，即N₂＝f₂(G)；

然后，根据在不同室外湿球温度t_s下的冷却塔特性曲线，在冷却量Q_冷却下，计算出不同冷却水流量G和冷凝温度t_c下，所需消耗的冷却塔风机功率N₃；其中冷却量Q_冷却为中央空调系统负荷值Q与制冷机组功率N₁的和，即Q_冷却＝Q+f₁(t_c，Q)，则N₃＝f₃(t_s，t_c，Q，G)，其中冷却量Q_冷却和冷却水流量G的单位符号分别为kW、m³/h；

最后，计算出在上述室外湿球温度t_s、负荷量Q下，不同冷却水流量G和冷凝温度t_c搭配，所需的制冷机组功率N₁、冷却水泵功率N₂、冷却塔风机功率N₃的和N，获得N最小时的冷凝温度t_c；

因此，根据以上计算结果数据，进行二次多项式回归获得N＝f(t_c，Q，t_s)，则当室外湿球温度t_s和中央空调系统负荷值Q已知时，偏导计算出最低冷却水系统功率N对应的最佳冷凝温度；

步骤B：冷却水系统基于BP神经网络的自组织模糊控制：其中包括

(1)初始模糊控制规则的离线BP神经网络训练：

首先，将初始的冷却水系统模糊控制规则进行离线BP神经网络学习训练；当所述BP神经网络的最大相对误差的绝对值不超过0.2时，即BP神经网络性能满足控制要求；

(2)数据采集、处理：

通过传感器采集实时室外湿球温度，能量表采集中央空调系统实时负荷值，通过步骤A的最佳冷凝温度算法计算获得最佳冷凝温度，并将其作为冷凝温度的设定温度；通过水温传感器采集实时的冷却水供、回水温度，计算实时冷凝温度，最后计算出冷凝温度偏差和偏差变化率；利用最大相对误差的绝对值不超过0.2的离线BP神经网络在线计算控制输出量；

(3)性能测量、增量处理、规则修正：

首先，对上述获得的冷凝温度偏差和偏差变化率利用性能判决表进行性能测量；其中性能判决表是通过利用梯度下降法构建模糊控制规则后进而构建，其设计原则是当冷凝温度偏差是负/正时，给定的修正增量为正/负，而修正增量的大小取决于当前偏差下的偏差变化率；具体操作方法如下：

1)对冷凝温度偏差E的模糊论域取八个语言值，为{NB,NM,NS,NO,PO,PS,PM,PB}；并分别给论域上的八个子集添加集注：-3,-2,-1,-0,+0,+1,+2,+3这八个整数；对偏差变化率EC和输出的冷却水流量G所对应的模糊论域取七个语言值，为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}；分别给论域上的七个子集添加集注：-3,-2,-1,0,+1,+2,+3这七个整数；则每一个模糊变量所对应的论域表示：

E＝{NB_-3,NM_-2,NS_-1,NO_-0,PO₊₀,PS₊₁,PM₊₂,PB₊₃}，

EC＝{NB_-3,NM_-2,NS_-1,ZO₀,PS₊₁,PM₊₂,PB₊₃}，

G＝{NB_-3,NM_-2,NS_-1,ZO₀,PS₊₁,PM₊₂,PB₊₃}，

其中，NB,NM,NS,NO,ZO,PO,PS,PM,PB分别表示负大、负中、负小、负零、零、正零、正小、正中、正大；

2)利用函数计算输出的冷却水流量G所对应的模糊子集，其中sat(n，x)表示饱和函数，n＝3；

3)则修正增量r=k·f(E，EC)，其中k为比例因子，范围在(0，1)区间；

然后，通过提前修改BP神经网络的权值来修正初始设定的冷却水系统模糊控制规则，使输出的控制结果满足冷却水系统功率N最小的期望；

(4)输出处理：利用线性函数LM将神经网络的归一化输出映射到冷却水流量区间；最后计算出对应的冷却水泵和冷却塔风机的频率控制量。

本发明中，所述冷凝温度为制冷机组冷却水供、回水温度的平均值。

本发明中，还提供一种基于所述中央空调冷却水系统冷却效率极大化方法的控制装置，包括冷却水泵控制柜、冷却塔控制柜、主控制器和信息采集模块；所述信息采集模块、冷却水泵控制柜和冷却塔控制柜分别通过信号线与主控制器双向连接，实现数据传递与信号控制；所述冷却水泵控制柜包括冷却水泵智能控制器，且冷却水泵智能控制器上设有通讯端口；所述冷却塔控制柜包括冷却塔智能控制器，且冷却塔智能控制器上设有通讯端口。

本发明中，所述信息采集模块的输入端包括铂电阻输入端、模拟量输入端和通讯接口，其中铂电阻输入端与安装在冷却水供水总管的温度传感器、冷却水回水总管上的温度传感器、室外湿球温度传感器相连，用于获取冷却水供回水温度、室外湿球温度；模拟量输入端与冷却水回水总管上的流量计连接，用于获取冷却水流量信息；通讯接口与冷冻水回水总管上能量表连接，用于获取负荷信息。

本发明中，所述冷却水泵智能控制器输入端口包含数字量输入端口、模拟量输入端口，其中数字量输入端口与冷却水泵控制柜内的水泵变频器和电表相连，用于采集水泵变频器的运行/故障信息和电表电量信息，模拟量输入端口与冷却水泵控制柜内的水泵变频器相连，用于采集变频器频率信息；所述冷却水泵智能控制器输出端口包含数字量输出端口和模拟量输出端口，其中数字量输出端口与冷却水泵控制柜面板上信号灯相连，用于向信号灯输出水泵变频器的运行/故障指令，模拟量输出端口与冷却水泵控制柜内的水泵变频器相连，用于向水泵变频器输出频率控制指令；

所述冷却水泵控制柜还安装有电表、开关电源、空气断路器和继电器，所述的空气断路器经开关电源连接至冷却水泵智能控制器。

本发明中，所述冷却塔智能控制器输入端口包含数字量输入端口、模拟量输入端口，其中数字量输入端口与冷却塔控制柜内的风机变频器和电表相连，用于采集风机变频器的运行/故障信号和电表电量信息，模拟量输入端口与冷却塔控制柜内的风机变频器、冷却塔进水管上的电动二通阀和旁通管上的电动二通阀相连，用于采集变频器频率信息和阀门的开度信息；所述冷却塔智能控制器输出端口包含数字量输出端口和模拟量输出端口，其中数字量输出端口与冷却塔控制柜面板上信号灯相连，用于向信号灯输出风机变频器的运行/故障指令，模拟量输出端口与冷却塔控制柜内的风机变频器冷却塔进水管上的电动二通阀和旁通管上的电动二通阀相连，用于向风机变频器输出频率控制指令、冷却塔电动二通阀开度控制指令和旁通管上的电动二通阀开度控制指令；所述冷却塔控制柜还安装有电表、开关电源、空气断路器和继电器，所述空气断路器经开关电源连接至冷却塔智能控制器。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

本发明根据不同负荷、不同室外湿球温度下的最佳的冷凝温度对冷却水系统进行动态调节，且基于神经网络的自组织模糊控制方式与单纯的模糊控制相比，改善了动态性能，更能紧跟目标值。确保当前工况下，冷却水系统消耗的功率最低，从而实现冷却效率极大化的目标。

附图说明

图1中央空调冷却水系统通讯原理图；

图2冷却水泵控制柜示意图；

图3冷却塔控制柜示意图；

附图标记：0、室外湿球温度传感器；1、制冷机组，2、冷却水泵，3、冷却塔，4、冷却塔风机，5、风机变频器，6、水泵变频器，7、冷却水供水温度传感器，8、冷却水回水温度传感器，9、流量计，10、能量表，11、电动二通阀，12、冷却塔电动二通阀，13、主控制器，14、冷却水泵智能控制器，15、冷却塔智能控制器，16、信息采集模块，17、冷却水泵控制柜，18、电表；19、开关电源；20、空气断路器；21、继电器；22、冷却塔控制柜。

具体实施方式

以下的实施例可以使本专业技术领域的技术人员更全面的了解本发明，但不以任何方式限制本发明。

本发明实施例提供一种中央空调冷却水系统冷却效率极大化方法，包括如下步骤：

步骤A：最佳冷凝温度算法：在不同的中央空调系统负荷和室外湿球温度下，不同的冷凝温度对应不同冷却水系统功率值；因而存在一个最佳冷凝温度，使冷却水系统的运行功率达到最低，用下式计算冷却水系统功率：

N＝f(t_c，Q，t_s)，

式中，N为运行的制冷机组功率N₁、冷却水泵功率N₂、冷却塔风机功率N₃的和，单位符号为kW；t_c为冷凝温度，单位符号为℃；Q为中央空调系统负荷值，单位符号为kW；t_s为室外湿球温度，单位符号为℃；

首先，根据制冷机组的设计参数，确定蒸发温度在温度区间7℃～15℃内情况下，当冷凝温度t_c不同时，不同中央空调系统负荷值Q下的制冷机组功率N₁，即N₁＝f₁(t_c，Q)；

其次，根据冷却水泵特性曲线，计算出不同冷却水流量G下的冷却水泵功率N₂，即N₂＝f₂(G)；

然后，根据在不同室外湿球温度t_s下的冷却塔特性曲线，在冷却量Q_冷却下，计算出不同冷却水流量G和冷凝温度t_c下，所需消耗的冷却塔风机功率N₃；其中冷却量Q_冷却为中央空调系统负荷值Q与制冷机组功率N₁的和，即Q_冷却＝Q+f₁(t_c，Q)，则N₃＝f₃(t_s，t_c，Q，G)，其中冷却量Q_冷却和冷却水流量G的单位符号分别为kW、m³/h；

最后，计算出在上述室外湿球温度t_s、负荷量Q下，不同冷却水流量G和冷凝温度t_c搭配，所需的制冷机组功率N₁、冷却水泵功率N₂、冷却塔风机功率N₃的和N，获得N最小时的冷凝温度t_c；

因此，根据以上计算结果数据，进行二次多项式回归获得N＝f(t_c，Q，t_s)，则当室外湿球温度t_s和中央空调系统负荷值Q已知时，偏导计算出最低冷却水系统功率N对应的最佳冷凝温度；

步骤B：冷却水系统基于BP神经网络的自组织模糊控制：其中包括

(1)初始模糊控制规则的离线BP神经网络训练：

首先，冷却水系统的模糊控制规则可根据经验编制或直接利用下表进行设置。将冷凝温度偏差E、冷凝温度偏差变化率EC和输出的冷却水流量G的实际论域通过量化因子转化到离散的模糊论域[-n,n]。其中E和EC的模糊论域为{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}；G的论域为{-7,-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6,7}。

然后，将此控制规则表中的182条规则形成182个样本，送入神经网络进行离线训练，当训练的BP神经网络与182个样本的最大相对误差的绝对值不超过0.2时，即表示训练结束，BP神经网络性能满足控制要求。

(2)数据采集、处理：

通过传感器采集实时室外湿球温度，能量表采集中央空调系统实时负荷值，通过步骤A的最佳冷凝温度算法计算获得最佳冷凝温度，并将其作为冷凝温度的设定温度；通过水温传感器采集实时的冷却水供、回水温度，计算实时冷凝温度，最后计算出冷凝温度偏差和偏差变化率；利用最大相对误差的绝对值不超过0.2的离线BP神经网络在线计算控制输出量；

(3)性能测量、增量处理、规则修正：

首先，对上述获得的冷凝温度偏差和偏差变化率利用性能判决表进行性能测量；其中性能判决表是通过利用梯度下降法构建模糊控制规则后进而构建，其设计原则是当冷凝温度偏差是负/正时，给定的修正增量为正/负，而修正增量的大小取决于当前偏差下的偏差变化率；具体操作方法如下：

1)对冷凝温度偏差E的模糊论域取八个语言值，为{NB,NM,NS,NO,PO,PS,PM,PB}；并分别给论域上的八个子集添加集注：-3,-2,-1,-0,+0,+1,+2,+3这八个整数。对偏差变化率EC和输出的冷却水流量G所对应的模糊论域取七个语言值，为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}；分别给论域上的七个子集添加集注：-3,-2,-1,0,+1,+2,+3这七个整数。则每一个模糊变量所对应的论域表示：

E＝{NB_-3,NM_-2,NS_-1,NO_-0,PO₊₀,PS₊₁,PM₊₂,PB₊₃}，

EC＝{NB_-3,NM_-2,NS_-1,ZO₀,PS₊₁,PM₊₂,PB₊₃}，

G＝{NB_-3,NM_-2,NS_-1,ZO₀,PS₊₁,PM₊₂,PB₊₃}，

其中，NB,NM,NS,NO,ZO,PO,PS,PM,PB分别表示负大、负中、负小、负零、零、正零、正小、正中、正大。

2)利用函数计算输出的冷却水流量G所对应的模糊子集，其中sat(n，x)表示饱和函数，n＝3；

3)则修正增量r=k·f(E，EC)，其中k为比例因子，范围在(0，1)区间。

然后，通过提前修改BP神经网络的权值来修正初始设定的冷却水系统模糊控制规则，使输出的控制结果满足冷却水系统功率N最小的期望；

(4)输出处理：利用线性函数LM将神经网络的归一化输出映射到冷却水流量区间；最后计算出对应的冷却水泵和冷却塔风机的频率控制量。

本发明实施例中还提供一种基于中央空调冷却水系统冷却效率极大化方法的控制装置，包括冷却水泵控制柜17、冷却塔控制柜22、主控制器13和信息采集模块16。

所述信息采集模块16设有铂电阻输入端、模拟量输入端和通讯端口，其中铂电阻输入端与安装在冷却水供水总管的温度传感器7、冷却水回水总管上的温度传感器8、室外湿球温度传感器0相连，用于获取冷却水供回水温度、室外湿球温度；所述信息采集模块16的模拟量输入端与冷却水回水总管上的流量计9连接，用于获取冷却水流量信息；所述信息采集模块16的通讯端口与冷冻水回水总管上能量表10连接，用于获取负荷信息；并将所有采集数据与主控制器13进行通讯传递。

所述安装在冷却水泵控制柜17上的冷却水泵智能控制器14、安装在冷却塔控制柜22上的冷却塔智能控制器15分别与主控制器13双向连接，实现数据交换。

所述冷却水泵智能控制器14通过水泵变频器6与冷却水泵2相连，所述冷却塔智能控制器15与风机变频器5、冷却塔电动二通阀12、安装在旁通管上的电动二通阀11相连，其中风机变频器5与冷却塔风机4相连，且冷却塔电动二通阀12安装在冷却塔3的进水管上。

所述主控制器13包含工业计算机、输入电路、输出电路、通讯端口电路、电源电路及控制程序，所述主控制器13内嵌有控制程序实现最佳的冷凝温度算法和基于神经网络的自组织模糊控制算法。

如图2所示，所述冷却水泵控制柜17的主要布局：机柜主要分3层，上安装板上左侧安装冷却水泵智能控制器14；中安装板从左至右安装电表18、开关电源19、空气断路器20、继电器21；下安装板右侧安装水泵变频器6，左侧为接线端子排。所述冷却水泵智能控制器14左上为通讯端口，与主控制器13进行数据交换并获取经过主控制器13计算的优化控制量对相应的冷却水泵2进行变频、启停控制；右上为数字量输入端口，接收水泵变频器6的运行/故障等信号；左下为数字量输出端口，向冷却水泵控制柜17面板信号灯输出水泵变频器6的运行/故障指令；右下为模拟量端口，向水泵变频器6输出频率控制指令。

如图3所示，所述冷却塔控制柜22的主要布局：机柜主要分3层，上安装板左侧安装冷却塔智能控制器15；中安装板从左至右电表18、开关电源19、空气断路器20、继电器21；下安装板右侧安装风机变频器5，左侧为接线端子排。冷却塔智能控制器15左上为通讯端口，与主控制器13进行数据交换并获取通过主控制器13计算的优化控制量对多台冷却塔风机4进行变频和台数控制、冷却塔电动二通阀12开度控制、旁通管电动二通阀11开度控制；右上为数字量输入端口，接收风机变频器5的运行/故障等信号；左下为数字量输出端口，向冷却塔控制柜22面板信号灯输出风机变频器5的运行/故障指令；右下为模拟量端口，向风机变频器5输出频率控制指令和冷却塔电动二通阀12开度控制指令、旁通管上的电动二通阀11开度控制指令。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种中央空调冷却水系统冷却效率极大化方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤A：最佳冷凝温度算法：在不同的中央空调系统负荷和室外湿球温度下，不同的冷凝温度对应不同冷却水系统功率值；因而存在一个最佳冷凝温度，使冷却水系统的运行功率达到最低，用下式计算冷却水系统功率：

N＝f(t_c，Q，t_s)，

式中，冷却水系统功率N为运行的制冷机组功率N₁、冷却水泵功率N₂、冷却塔风机功率N₃的和，单位符号为kW；t_c为冷凝温度，单位符号为℃；Q为中央空调系统负荷值，单位符号为kW；t_s为室外湿球温度，单位符号为℃；

首先，根据制冷机组的设计参数，确定蒸发温度在温度区间7℃～15℃内情况下，当冷凝温度t_c不同时，不同中央空调系统负荷值Q下的制冷机组功率N₁，即N₁＝f₁(t_c，Q)；

其次，根据冷却水泵特性曲线，计算出不同冷却水流量G下的冷却水泵功率N₂，即N₂＝f₂(G)；

然后，根据在不同室外湿球温度t_s下的冷却塔特性曲线，在冷却量Q_冷却下，计算出不同冷却水流量G和冷凝温度t_c下，所需消耗的冷却塔风机功率N₃；其中冷却量Q_冷却为中央空调系统负荷值Q与制冷机组功率N₁的和，即Q_冷却＝Q+f₁(t_c，Q)，则N₃＝f₃(t_s，t_c，Q，G)，其中冷却量Q_冷却和冷却水流量G的单位符号分别为kW、m³/h；

最后，计算出在上述室外湿球温度t_s、负荷量Q下，不同冷却水流量G和冷凝温度t_c搭配，所需的制冷机组功率N₁、冷却水泵功率N₂、冷却塔风机功率N₃的和为冷却水系统功率N，获得冷却水系统功率N最小时的冷凝温度t_c；

因此，根据以上计算结果数据，进行二次多项式回归获得N＝f(t_c，Q，t_s)，则当室外湿球温度t_s和中央空调系统负荷值Q已知时，偏导计算出最低冷却水系统功率N对应的最佳冷凝温度；

步骤B：冷却水系统基于BP神经网络的自组织模糊控制：其中包括

(1)初始模糊控制规则的离线BP神经网络训练：

将初始的冷却水系统模糊控制规则进行离线BP神经网络学习训练，当所述BP神经网络的最大相对误差的绝对值不超过0.2时，即BP神经网络性能满足控制要求；

(2)数据采集、处理：

通过传感器采集实时室外湿球温度，能量表采集中央空调系统实时负荷值，通过步骤A的最佳冷凝温度算法计算获得最佳冷凝温度，并将其作为冷凝温度的设定温度；通过水温传感器采集实时的冷却水供、回水温度，计算实时冷凝温度，最后计算出冷凝温度偏差和偏差变化率；利用最大相对误差的绝对值不超过0.2的离线BP神经网络在线计算控制输出量；

(3)性能测量、增量处理、规则修正：

首先，对上述获得的冷凝温度偏差和偏差变化率利用性能判决表进行性能测量；其中性能判决表是通过利用梯度下降法构建模糊控制规则后进而构建，其设计原则是当冷凝温度偏差是负/正时，给定的修正增量为正/负，而修正增量的大小取决于当前偏差下的偏差变化率；具体操作方法如下：

1)对冷凝温度偏差E的模糊论域取八个语言值，为{NB，NM，NS，NO，PO，PS，PM，PB}；并分别给论域上的八个子集添加集注：-3，-2，-1，-0，+0，+1，+2，+3这八个整数对偏差变化率EC和输出的冷却水流量G所对应的模糊论域取七个语言值，为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}；分别给论域上的七个子集添加集注：-3，-2，-1，0，+1，+2，+3这七个整数；则每一个模糊变量所对应的论域表示：

E＝{NB_-3，NM_-2，NS_-1，NO_-0，PO₊₀，PS₊₁，PM₊₂，PB₊₃}，

EC＝{NB_-3，NM_-2，NS_-1，ZO₀，PS₊₁，PM₊₂，PB₊₃}，

G＝{NB_-3，NM_-2，NS_-1，ZO₀，PS₊₁，PM₊₂，PB₊₃}，

其中，NB，NM，NS，NO，ZO，PO，PS，PM，PB分别表示负大、负中、负小、负零、零、正零、正小、正中、正大；

2)利用函数计算输出的冷却水流量G所对应的模糊子集，其中sat(n，x)表示饱和函数，n＝3；

3)则修正增量r＝k·f(E，EC)，其中k为比例因子，在(0，1)区间内；

然后，通过提前修改BP神经网络的权值来修正初始设定的冷却水系统模糊控制规则，使输出的控制结果满足冷却水系统功率N最小的期望；

4)输出处理：利用线性函数LM将神经网络的归一化输出映射到冷却水流量区间最后计算出对应的冷却水泵和冷却塔风机的频率控制量。

2.根据权利要求1中所述的中央空调冷却水系统冷却效率极大化方法，其特征在于，所述冷凝温度为制冷机组冷却水供、回水温度的平均值。

3.一种基于权利要求1中所述的中央空调冷却水系统冷却效率极大化方法的控制装置，包括冷却水泵控制柜、冷却塔控制柜、主控制器和信息采集模块；其特征在于，所述信息采集模块、冷却水泵控制柜和冷却塔控制柜分别通过信号线与主控制器双向连接，实现数据传递与信号控制；所述冷却水泵控制柜包括冷却水泵智能控制器，且冷却水泵智能控制器上设有通讯端口；所述冷却塔控制柜包括冷却塔智能控制器，且冷却塔智能控制器上设有通讯端口；

所述信息采集模块的输入端包括铂电阻输入端、模拟量输入端和通讯接口，其中铂电阻输入端与安装在冷却水供水总管的温度传感器、冷却水回水总管上的温度传感器、室外湿球温度传感器相连，用于获取冷却水供回水温度、室外湿球温度；模拟量输入端与冷却水回水总管上的流量计连接，用于获取冷却水流量信息；通讯接口与冷冻水回水总管上能量表连接，用于获取负荷信息；

所述冷却水泵智能控制器输入端口包含数字量输入端口、模拟量输入端口，其中数字量输入端口与冷却水泵控制柜内的水泵变频器和电表相连，用于采集水泵变频器的运行/故障信息和电表电量信息，模拟量输入端口与冷却水泵控制柜内的水泵变频器相连，用于采集变频器频率信息；所述冷却水泵智能控制器输出端口包含数字量输出端口和模拟量输出端口，其中数字量输出端口与冷却水泵控制柜面板上信号灯相连，用于向信号灯输出水泵变频器的运行/故障指令，模拟量输出端口与冷却水泵控制柜内的水泵变频器相连，用于向水泵变频器输出频率控制指令；

所述冷却水泵控制柜还安装有电表、开关电源、空气断路器和继电器，所述空气断路器经开关电源连接至冷却水泵智能控制器；

所述冷却塔智能控制器输入端口包含数字量输入端口、模拟量输入端口，其中数字量输入端口与冷却塔控制柜内的风机变频器和电表相连，用于采集风机变频器的运行/故障信号和电表电量信息，模拟量输入端口与冷却塔控制柜内的风机变频器、冷却塔进水管上的电动二通阀和旁通管上的电动二通阀相连，用于采集变频器频率信息和阀门的开度信息；所述冷却塔智能控制器输出端口包含数字量输出端口和模拟量输出端口，其中数字量输出端口与冷却塔控制柜面板上信号灯相连，用于向信号灯输出风机变频器的运行/故障指令，模拟量输出端口与冷却塔控制柜内的风机变频器冷却塔进水管上的电动二通阀和旁通管上的电动二通阀相连，用于向风机变频器输出频率控制指令、冷却塔电动二通阀开度控制指令和旁通管上的电动二通阀开度控制指令；

所述冷却塔控制柜还安装有电表、开关电源、空气断路器和继电器，所述空气断路器经开关电源连接至冷却塔智能控制器。