CN104613602B - 一种中央空调精细化控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种中央空调精细化控制方法，包括建立空调各子系统能耗模型，确定各个子系统模型中需要辨识的参数，确定约束条件，建立全局优化控制模型的目标函数，利用遗传算法寻优。本发明对中央空调系统的能耗进行建模，并利用遗传算法降低了中央空调系统在低于额定容量的工作状态下运行时的功耗，配合多种控制策略，实现全方位的空调精细化控制,节能方案更全面，更细致，节能效果更明显。
Description
技术领域
本发明涉及一种中央空调精细化控制方法，属于空调节能领域。
背景技术
目前中央空调系统都是按照满负荷设计的，但在现实工作环境中绝大多数时间都达不到满负荷的运行状态，大都是在部分负荷下运行，即中央空调系统大部分时间都在低于额定容量的工作状态下运行，这时的热效率远低于额定负荷下的运行效率，导致大量的能源损失。因此，中央空调系统在满足相应负荷、保证系统稳定性、达到房间舒适度的条件下要着重关注节能降耗的问题，并通过控制系统实现优化控制，显著降低整个系统的能耗。
目前的节能方法主要有：1、建筑设计节能，降低冷负荷需求。2、提高空调制冷机组的工作效率。3、釆用变流量的空调制冷系统等方法，但是都没有彻底的对空调节能，空调的节能空间依然很大。
发明内容
发明目的：本发明提出一种中央空调精细化控制方法，降低中央空调系统在低于额定容量的工作状态下运行时的功耗。
技术方案：本发明采用的技术方案为一种中央空调精细化控制方法，中央空调精细化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立空调各子系统能耗模型；
确定各个子系统模型中需要辨识的参数；
确定约束条件；
建立全局优化控制模型的目标函数；
利用遗传算法寻优。
优选地，所述建立空调各子系统能耗模型包括冷水机组功率Pchiller模型、冷冻水泵功率PCHWpump模型、冷却泵功率PCWpump模型、冷却塔功率Ptfan模型、风机功率Pcfan模型。
优选地，所述确定约束条件包括：
1)冷水机组的入口水温度和出口水温度的变化范围；
2)通过冷冻泵和冷却泵的水流量；
3)空调机组及冷却塔的风量；
4)冷冻水泵、冷水机组与冷却水泵间的约束；
5)冷却水泵与冷却塔间的约束；
6)冷源系统与末端之间的约束。
优选地，所述冷冻水泵、冷水机组与冷却水泵间的约束包括：制冷机组与冷冻水泵之间的相互作用对目标函数形成制约，以及制冷机组与冷却水系之间的相互作用对目标函数形成制约。
优选地，所述冷却水泵与冷却塔间的约束包括：冷却水系与冷却塔之间的相互作用对目标函数形成制约。
优选地，所述建立的全局优化控制模型目标函数为：
minPtotal＝min(Pcfan+PCHWpump+Pchiller+PCWpump+Ptfan)
式中TCWR是冷却水回水温度，TCWS是冷却水供水温度。
有益效果：本发明对中央空调系统的能耗进行建模，并利用遗传算法降低了中央空调系统在低于额定容量的工作状态下运行时的功耗，配合多种控制策略，实现全方位的空调精细化控制,节能方案更全面，更细致，节能效果更明显。
附图说明
图1为本发明一种中央空调精细化控制方法的流程图；
图2为经过进化世代数与最优适应度关系图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等同形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
首先建立空调各子系统能耗模型，包括：
冷水机组功率Pchiller模型：
Pchiller＝(Qnom·COPnom·Tempadj)·PLRadj
其中：
Qnom-额定制冷量
COPnom-额定制冷效率
Qchiller-实际制冷量
TCHWS-冷冻水供水温度
TCWS-冷却水供水温度
制冷机组的总功率W：W＝Qnom·COPnom·Tempadj；其中Tempddj是温
度调节系数，目前空调系统都是按照满负荷设计的,但在现实工作环境中绝大多
数时问都是在部分负荷下运行。因此为了便于计算，将部分负荷下的制冷机组特
性拟合为3次多项式PLRadj，则冷水机组的能耗模型为：Pchiller＝W·PLRadj。
冷冻水泵功率PCHWpump模型：
其中：rCHW＝nCHW/nCHW,nom
nCHW-冷冻水泵实际转速
rCHW-冷冻水泵转速比
nCHW,nom-冷冻水泵额定转速
mCHW-冷冻水泵实际流量
冷却泵功率PCWpump模型：
其中
mCW——冷却水泵实际流量
mCW,nom——冷却水泵额定流量
PCWpump,nom——冷却水泵额定功率。
冷却塔功率Ptfan模型：
其中：
Ptfan,nom-冷却塔风机泵额定功率
ma-冷却塔风机实际空气流量
ma,nom-冷却塔风机额定风量
风机功率Pcfan模型:
其中：rSA＝nSA/nSA,nom
rSA-风机转速比
nSA-风机实际转速
nSA,nom-风机额定转速
mSA-风机实际风量
接着确定系统模型中需要辨识的参数，系统建模阶段需要确定的参数有：a0～a2，b0～b5，d0～d3，e0～e3，g0～g3和h0～h3，利用最小二乘法进行估计。
确定约束条件包括：
①冷水机组的入口水温度和出口水温度的变化范围
②通过冷冻泵和冷却泵的水流量
③空调机组及冷却塔的风量
④冷冻水泵、冷水机组与冷却水泵间的约束
制冷机组与冷冻水泵之间的相互作用对目标函数形成制约。这个传热过程主要依据能量平衡原则,如下:
Qchiller＝mCHW·cpw·(TCHWR-TCHWS)
其中cpw是水的比热，mCHW是冷冻水泵实际流量，TCHWR是冷冻水回水温度，TCHWS是冷冻水供水温度。
这个约束条件是在能量守恒的原则下,描述了制冷机组向冷冻水回路的风机盘管热传递的最大制冷量。
制冷机组与冷却水系之间的相互作用对目标函数形成制约。这个传热过程主要依据能量平衡原则,如下:
Pchiller+Qchiller＝mCW·cpw·(TCWR-TCWS)
其中TCWR是冷却水回水温度，TCWS是冷却水供水温度。
这个约束条件是在能量守恒的原则下,描述了冷却水带走的热量,其由制冷机组的能耗和冷负荷构成。也可以理解为冷凝器传递热量到冷却塔。
⑤冷却水泵与冷却塔间的约束
冷却水系与冷却塔之间的相互作用对目标函数形成制约，表现为冷却塔的传热模型，冷却塔的换热量如下:
其中Twb是室外饱和湿球温度,cc1～cc3是相应的参数。
⑥冷源系统与末端之间的约束(末端供冷需求和除湿二方面要求，可表示为冷冻供水温度和冷冻水流量约束)
建立空调全局优化控制模型的目标函数：
minPtotal＝min(Pcfan+PCHWpump+Pchiller+PCWpump+Ptfan)
上式中Ptotal是中央空调机组的总功率。
最后利用遗传算法寻优：
①群体初始化
对于每个个体，首先根据蓄电池容量约束条件判断出蓄电池充放电功率大小范围，再根据功率平衡条件求出逆变器功率大小范围，该值即为初始值，构成初始群体Pinv(i)。
②适应度函数fitness计算
上式中，K2取值为这样可保证总功率最小时，适应度函数取最大值，使适应度值fitness为0～1之间的一个数。
③选择
采用数值比例法，是目前遗传算法中常用的选择方法，这个方法中，每个个体的选择概率与它的适应度值成比例，若某个个体，被选取的选择概率Psi表示为：
上式中，Fi为个体i的适应度函数值，N为群体中的个体数目。尽管选择过程是随机的，但是每个个体被选择的机会都直接与其适应度函数值成比例。那些没有被选中的个体则从群体中被淘汰出去。
④交叉
交叉是将两个染色体重新组合的操作，交叉操作可以产生新的个体，从而需要检测搜索空间中新的点。交叉操作产生两个相互不同且与父代也不同的子代个体，但是都包含父代个体的遗传物质，可让群体中较优个体得到继承。交叉操作分为一点交叉、多点交叉和一致交叉等，本文采用多点交叉方式，即在个体二进制编码中随机设置了一个交叉点，然后从这个交叉点开始，按照以下方式进行算术交叉。
Pit'←(1-α)Pit+αPit'
Pit←αPit+(1-α)Pit'
⑤变异
变异是以一很小的概率从群体中随机选取若干个体，对于选中的个体又随机选取染色体中的某一位或多位进行数码翻转，对于本文中的二进制编码就是某一位置开始，值1变为0或值0变为1。
在已知Qchiller，Twb(空气湿球温度)的条件下，选并根据机组之间的约束条件，优化过程为：
1)根据和TCHWS(冷冻水供水温度)，TCWS(冷却水供水温度)，mCHWS，mCWS计算冷水机组功率；并确定TCHWR(冷冻水回水温度)；
2)根据TCHWR(冷冻水回水温度)确定冷冻水泵频率，并计算冷冻水泵功率；
3)根据冷却水机组的约束条件以及独立变量mCW确定TCWR(冷却水回水温度)，并计算冷却水泵功率；
4)根据冷却泵和冷却塔之间的约束关系确定冷却塔流量，并计算冷却塔功率；
5)系统总能耗Ptotal＝Pchiller+PCHWpump+Ptfan+PCWpump。
当适应度函数定义为fitness＝(600-Ptotal)/600，Qchiller＝1200kW，Twb＝37℃时的优化变量为TCWS＝32,TCHWS＝12,mCHWS＝220,mCWS＝0.72。如图2所示，经遗传算法寻优后得出最大适应度FMAX为0.3842时，对应的Ptotal为369.48kW。
若随机选取TCWS＝35,TCHWS＝5,mCHWS＝230,mCWS＝0.7，则运行功率为463.34kW。
Claims (6)
1.一种中央空调精细化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立空调各子系统能耗模型；
确定各个子系统模型中需要辨识的参数；
确定约束条件；
建立全局优化控制模型的目标函数；
利用遗传算法寻优，包括以下步骤：
①群体初始化
对于每个个体，首先根据蓄电池容量约束条件判断出蓄电池充放电功率大小范围，再根据功率平衡条件求出逆变器功率大小范围，该逆变器功率大小范围值即为初始值，构成初始群体Pinv(i)；
②适应度函数fitness计算
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上式中，K2取值为这样可保证总功率最小时，适应度函数取最大值，使适应度值fitness为0～1之间的一个数；
③选择
采用数值比例法，是目前遗传算法中常用的选择方法，这个方法中，每个个体的选择概率与它的适应度值成比例，若某个个体，被选取的选择概率Psi表示为：
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上式中，Fi为个体i的适应度函数值，N为群体中的个体数目，尽管选择过程是随机的，但是每个个体被选择的机会都直接与其适应度函数值成比例，那些没有被选中的个体则从群体中被淘汰出去；
④交叉
采用多点交叉方式，即在个体二进制编码中随机设置了一个交叉点，然后从这个交叉点开始，按照以下方式进行算术交叉，
Pit'←(1-α)Pit+αPit'
Pit←αPit+(1-α)Pit'
⑤变异
二进制编码就是某一位置开始，值1变为0或值0变为1。
2.根据权利要求1所述的中央空调精细化控制方法，其特征在于，所述建立空调各子系统能耗模型包括：
冷水机组功率Pchiller模型
Pchiller＝(Qnom·COPnom·Tempadj)·PLRadj
其中：
Qnom-额定制冷量
COPnom-额定制冷效率
Qchiller-实际制冷量
TCHWS-冷冻水供水温度
TCWS-冷却水供水温度；
冷冻水泵功率模型
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其中：
nCHW-冷冻水泵实际转速
rCHW-冷冻水泵转速比
-冷冻水泵额定转速
mCHW-冷冻水泵实际流量；
冷却泵功率模型
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其中
mCW——冷却水泵实际流量
——冷却水泵额定流量
——冷却水泵额定功率；
冷却塔功率Ptfan模型
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其中：
Ptfan,nom-冷却塔风机泵额定功率
ma-冷却塔风机实际空气流量
ma,nom-冷却塔风机额定风量；
风机功率Pcfan模型
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其中：
rSA-风机转速比
nSA-风机实际转速
-风机额定转速
mSA-风机实际风量。
3.根据权利要求1所述的中央空调精细化控制方法，其特征在于，所述确定约束条件包括：
1)冷水机组的入口水温度和出口水温度的变化范围；
2)通过冷冻泵和冷却泵的水流量；
3)空调机组及冷却塔的风量；
4)冷冻水泵、冷水机组与冷却水泵间的约束；
5)冷却水泵与冷却塔间的约束；
6)冷源系统与末端之间的约束。
4.根据权利要求3所述的中央空调精细化控制方法，其特征在于，所述冷冻水泵、冷水机组与冷却水泵间的约束包括：
制冷机组与冷冻水泵之间的相互作用对目标函数形成制约，
Qchiller＝mCHW·cpw·(TCHWR-TCHWS)
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其中cpw是水的比热，mCHW是冷冻水泵实际流量，TCHWR是冷冻水回水温度，TCHWS是冷冻水供水温度；
制冷机组与冷却水系之间的相互作用对目标函数形成制约
Pchiller+Qchiller＝mCW·cpw·(TCWR-TCWS)
其中TCWR是冷却水回水温度，TCWS是冷却水供水温度。
5.根据权利要求3所述的中央空调精细化控制方法，其特征在于，所述冷却水泵与冷却塔间的约束包括：冷却水系与冷却塔之间的相互作用对目标函数形成制约。
6.根据权利要求1所述的中央空调精细化控制方法，其特征在于，所述建立的全局优化控制模型目标函数为：
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