CN105115100A - 基于智能优化的中央空调设备控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于智能优化的中央空调设备控制系统及方法，所述系统包括：数据采集模块，用于采集中央空调设备的控制相关参数；通讯模块，用于将采集的数据发送给智能优化模块和UI模块，以及根据智能优化模块提供的控制策略对中央空调设备进行相应的调整；智能优化模块，用于根据采集的数据进行数学建模，以及根据采集的数据对中央空调设备进行实时评估，并根据实时需求提供最优的控制策略；UI模块，用于实现采集数据和优化数据的可视化，为用户提供控制接口和相关参数控制接口。本发明利用智能优化算法对中央空调设备运行状态进行实时评估、分析，保证中央空调系统设备在满足冷量需求的同时在较高效率下运行，从而实现节能控制。

Description

基于智能优化的中央空调设备控制系统及方法

技术领域

本发明涉及一种中央空调设备控制系统，尤其是一种基于智能优化的中央空调设备控制系统及方法，属于空调设备控制技术领域。

背景技术

中央空调系统由冷热源系统和空气调节系统组成，采用液体汽化制冷的原理为空气调节系统提供所需冷量，用以抵消室内环境的冷负荷；制热系统为空气调节系统提供用以抵消室内环境热负荷的热量；制冷系统是中央空调系统至关重要的部分，其采用种类、运行方式、结构形式等直接影响了中央空调系统在运行中的经济性、高效性、合理性。

但是目前的中央空调系统设计主要以满足需求为主要控制思想，当一台设备满足不了需求时，直接增加设备数量以满足需求，忽略了设备之间的互斥或协同关系。实际运行中，由于设备之间的互相影响，多台设备同时运行时设备的性能不等于单台运行时性能的简单叠加，造成了不必要的能源消耗。

发明内容

本发明的目的是为了解决上述现有技术的缺陷，提供一种基于智能优化的中央空调设备控制系统，该系统利用智能优化算法对中央空调设备运行状态进行实时评估、分析，保证中央空调系统设备在满足冷量需求的同时在较高效率下运行，从而实现节能控制。

本发明的另一目的在于提供一种基于智能优化的中央空调设备控制方法。

本发明的目的可以通过采取如下技术方案达到：

基于智能优化的中央空调设备控制系统，所述系统包括数据采集模块、通讯模块、智能优化模块以及UI模块；其中：

所述数据采集模块，用于采集中央空调设备的控制相关参数；所述中央空调设备包括冷冻泵、冷却泵、冷却塔和冷水机组；

所述通讯模块，用于将采集的数据发送给智能优化模块和UI模块，以及根据智能优化模块提供的控制策略对中央空调设备进行相应的调整；

所述智能优化模块，用于根据采集的数据进行数学建模，以及根据采集的数据对中央空调设备进行实时评估，并根据实时需求提供最优的控制策略；

所述UI模块，用于实现采集数据和优化数据的可视化，为用户提供控制接口和相关参数控制接口。

作为一种优选方案，所述智能优化模块包括数学建模单元、实时评估单元以及优化配置单元；其中：

所述数学建模单元，用于根据一定数量的采集数据，对中央空调设备的相关性能进行分析、学习，建立相应的特征模型；

所述实时评估单元，用于根据采集的实时数据，评估当前中央空调设备的需求；

所述优化配置单元，用于根据实时需求及设备的特征模型进行优化求解，从而提供当前的最优设备配置策略。

作为一种优选方案，所述通讯模块包括数据传输单元和命令执行单元；其中：

所述数据传输单元，用于将采集的数据发送给智能优化模块和UI模块；

所述命令执行单元，用于根据智能优化模块提供的控制策略对中央空调设备进行相应的调整。

作为一种优选方案，所述通讯模块采用串口服务器和协议转化器实现。

作为一种优选方案，所述智能优化模块和UI模块采用控制设备实现，所述控制设备通过路由器与应用服务器连接；所述应用服务器与数据库服务器连接，以实现数据的互相备份。

作为一种优选方案，所述数据库服务器还与防火墙连接。

本发明的另一目的可以通过采取如下技术方案达到：

基于智能优化的中央空调设备控制方法，所述方法包括以下步骤：

数据采集：根据不同的中央空调设备通信协议，读取中央空调设备的控制相关参数；

数学建模：根据一定数量的采集数据，对中央空调设备的相关性能进行分析、学习，建立相应的特征模型；

实时评估：根据采集的实时数据，评估当前中央空调设备的需求；

优化配置：根据中央空调设备的特征模型以及实时需求进行优化求解，从而提供当前的最优的中央空调设备配置策略；

策略调整：根据最优的中央空调设备配置策略，对中央空调设备进行相应的调整。

作为一种优选方案，所述方法还包括：

策略判断：判断当前中央空调设备的运行是否与最优的中央空调设备配置策略一致，若是，执行策略调整；若否，返回数据采集。

作为一种优选方案，所述实时评估中，根据采集的实时数据，评估当前中央空调设备的需求，具体如下：

根据冷冻水供水温度、冷冻水回水温度和冷冻水流量，利用下式确定冷水机组负荷：

(回水温度-供水温度)*流量*4.187；

根据冷冻水扬程和冷冻水流量，绘制冷冻泵性能曲线，确定冷冻泵变频；

根据冷却水供水温度和冷却水流量，绘制冷却塔性能曲线，确定冷却塔变频；

根据冷却水流量、冷却水供水温度和冷却水温差设定，绘制冷却泵性能曲线，确定冷却泵变频。

作为一种优选方案，所述优化配置中，所述根据中央空调设备的特征模型以及实时需求进行优化求解，具体为：

以能耗最小为目标函数，建立水泵优化模型如下所示：

其中，r_ij第i台水泵在第j种情形下的转速，r_i表示第i台水泵的额定转速，表示第i台水泵的流量，H_i表示第i台水泵的扬程转性能曲线，N_i表示第i台水泵的功率与流量、转速曲线，Q表示流量需求；

利用蚁群、粒子群算法进行多次求解，求的最优解即为各个水泵配置负荷，并采用相同的方法，求解冷水机组、冷却塔配置。

本发明相对于现有技术具有如下的有益效果：

1、本发明系统及方法基于中央空调设备的历史运行数据，建立中央空调设备的特征模型进行在线实时优化分析，最大程度地减少设备之间的互斥因素，充分利用设备协同性能，以较少的能耗满足较大的需求，充分利用资源，减少能源浪费、节约利用资源。

2、本发明系统及方法节省了人力资源、降低能耗，无需人工计算、实时操控，可以根据需求自动改变控制策略，从而得到最优的控制策略。

3、本发明系统及方法分层控制，保证需求，基于原有控制上层进行优化，当智能优化失效时，原有控制流程继续运行。

4、本发明系统及方法具有灵活控制，实时适应的特点，在自动优化的同时，允许人工干预，当分析、学习不充分，与实际模型有偏差时，可以接收人工干预命令，同时随着中央空调设备的损耗、性能降低时，可以重新分析、学习，以更新建立特征模型，对特征模型进行完善、优化。

附图说明

图1为本发明实施例1的中央空调设备控制系统结构原理框图。

图2为本发明实施例1的中央空调设备控制系统中通讯模块结构原理框图。

图3为本发明实施例1的中央空调设备控制系统中智能优化模块结构原理框图。

图4为本发明实施例1的中央空调设备控制方法流程图。

图5为本发明实施例1的中央空调设备控制方法中数学建模流程图。

图6为本发明实施例1的中央空调设备控制方法中实时评估流程图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步详细说明，但本发明的实施方式不限于此。

实施例1：

如图1所示，本实施例的中央空调设备控制系统包括数据采集模块、通讯模块、智能优化模块以及UI(UserInterface，用户界面)模块；其中：

所述数据采集模块采用测量设备(如温度传感器、流量传感器、压力传感器、电表等)实现，用于采集中央空调设备(如冷冻泵、冷却泵、冷却塔、冷水机组等)的控制相关参数；

所述通讯模块采用串口服务器和协议转化器实现，用于将采集的数据发送给智能优化模块和UI模块，以及根据智能优化模块提供的控制策略对中央空调设备进行相应的调整；所述通讯模块如图2所示，包括数据传输单元和命令执行单元；其中：

所述数据传输单元，用于将采集的数据发送给智能优化模块和UI模块；

所述命令执行单元，用于根据智能优化模块提供的控制策略对中央空调设备进行相应的调整。

所述智能优化模块，用于根据采集的数据进行数学建模，以及根据采集的数据对中央空调设备进行实时评估，并根据实时需求提供最优的控制策略；所述智能优化模块如图3所示，包括数学建模单元、实时评估单元以及优化配置单元；其中：

所述数学建模单元，用于根据一定数量的采集数据，对中央空调设备的相关性能进行分析、学习，建立相应的特征模型；

所述实时评估单元，用于根据采集的实时数据，评估当前中央空调设备的需求；

所述优化配置单元，用于根据实时需求及设备的特征模型进行优化求解，从而提供当前的最优设备配置策略。

所述UI模块，用于实现采集数据和优化数据的可视化，为用户提供控制接口和相关参数控制接口，当分析、学习不充分，与实际模型有偏差时，可以进行人工干预。

在本实施例中，所述智能优化模块和UI模块采用控制设备实现，所述控制设备可以由PC机和控制器组成，其通过路由器与应用服务器连接；所述应用服务器与数据库服务器连接，以实现数据的互相备份；所述数据库服务器还与防火墙连接，以保护数据的安全。

如图4所示，本实施例的中央空调设备控制方法包括以下步骤：

S1、数据采集：根据不同的中央空调设备通信协议，读取中央空调设备的控制相关参数；

S2、数学建模：根据一定数量的采集数据，对中央空调设备的相关性能进行分析、学习，建立相应的特征模型，如图5所示；该建立的模型会不断进行循环更新；

S3、实时评估：根据采集的实时数据，评估当前中央空调设备的需求，如图6所示，具体如下：

S31、根据冷冻水供水温度、冷冻水回水温度和冷冻水流量，利用下式确定冷水机组负荷：

(回水温度-供水温度)*流量*4.187；

S32、根据冷冻水扬程和冷冻水流量，绘制冷冻泵性能曲线，确定冷冻泵变频；

S33、根据冷却水供水温度和冷却水流量，绘制冷却塔性能曲线，确定冷却塔变频；

S34、根据冷却水流量、冷却水供水温度和冷却水温差设定，绘制冷却泵性能曲线，确定冷却泵变频。

S4、优化配置：根据中央空调设备的特征模型以及实时需求进行优化求解，从而提供当前的最优的中央空调设备配置策略；其中，根据中央空调设备的特征模型以及实时需求进行优化求解，具体为：

以能耗最小为目标函数，建立水泵优化模型如下所示：

表示轴功率最小；

表示满足流量的条件；

表示满足扬程的条件；

表示不大于额定功率；

其中，r_ij第i台水泵在第j种情形下的转速，r_i表示第i台水泵的额定转速，表示第i台水泵的流量，H_i表示第i台水泵的扬程转性能曲线，N_i表示第i台水泵的功率与流量、转速曲线，Q表示流量需求；

利用蚁群、粒子群算法进行多次求解，求的最优解即为各个水泵配置负荷，并采用相同的方法，求解冷水机组、冷却塔配置。

S5、策略判断：判断当前中央空调设备的运行是否与最优的中央空调设备配置策略一致，若是，执行步骤S6；若否，返回步骤S1；

S6、策略调整：根据最优的中央空调设备配置策略，对中央空调设备进行相应的调整。

上述步骤S1由数据采集模块和通讯模块完成，步骤S2～S5由智能优化模块完成，步骤S6由通讯模块完成。

综上所述，本发明系统及方法基于中央空调设备的历史运行数据，建立中央空调设备的特征模型进行在线实时优化分析，最大程度地减少设备之间的互斥因素，充分利用设备协同性能，以较少的能耗满足较大的需求，充分利用资源，减少能源浪费、节约利用资源。

以上所述，仅为本发明专利较佳的实施例，但本发明专利的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明专利所公开的范围内，根据本发明专利的技术方案及其发明专利构思加以等同替换或改变，都属于本发明专利的保护范围。

Claims (10)

1.基于智能优化的中央空调设备控制系统，其特征在于：所述系统包括数据采集模块、通讯模块、智能优化模块以及UI模块；其中：

所述数据采集模块，用于采集中央空调设备的控制相关参数；所述中央空调设备包括冷冻泵、冷却泵、冷却塔和冷水机组；

所述通讯模块，用于将采集的数据发送给智能优化模块和UI模块，以及根据智能优化模块提供的控制策略对中央空调设备进行相应的调整；

所述智能优化模块，用于根据采集的数据进行数学建模，以及根据采集的数据对中央空调设备进行实时评估，并根据实时需求提供最优的控制策略；

所述UI模块，用于实现采集数据和优化数据的可视化，为用户提供控制接口和相关参数控制接口。

2.根据权利要求1所述的基于智能优化的中央空调设备控制系统，其特征在于：所述智能优化模块包括数学建模单元、实时评估单元以及优化配置单元；其中：

所述数学建模单元，用于根据一定数量的采集数据，对中央空调设备的相关性能进行分析、学习，建立相应的特征模型；

所述实时评估单元，用于根据采集的实时数据，评估当前中央空调设备的需求；

所述优化配置单元，用于根据实时需求及设备的特征模型进行优化求解，从而提供当前的最优设备配置策略。

3.根据权利要求1所述的基于智能优化的中央空调设备控制系统，其特征在于：所述通讯模块包括数据传输单元和命令执行单元；其中：

所述数据传输单元，用于将采集的数据发送给智能优化模块和UI模块；

所述命令执行单元，用于根据智能优化模块提供的控制策略对中央空调设备进行相应的调整。

4.根据权利要求1所述的基于智能优化的中央空调设备控制系统，其特征在于：所述通讯模块采用串口服务器和协议转化器实现。

5.根据权利要求1所述的基于智能优化的中央空调设备控制系统，其特征在于：所述智能优化模块和UI模块采用控制设备实现，所述控制设备通过路由器与应用服务器连接；所述应用服务器与数据库服务器连接，以实现数据的互相备份。

6.根据权利要求5所述的基于智能优化的中央空调设备控制系统，其特征在于：所述数据库服务器还与防火墙连接。

7.基于智能优化的中央空调设备控制方法，其特征在于：所述方法包括：

数据采集：根据不同的中央空调设备通信协议，读取中央空调设备的控制相关参数；

数学建模：根据一定数量的采集数据，对中央空调设备的相关性能进行分析、学习，建立相应的特征模型；

实时评估：根据采集的实时数据，评估当前中央空调设备的需求；

优化配置：根据中央空调设备的特征模型以及实时需求进行优化求解，从而提供当前的最优的中央空调设备配置策略；

策略调整：根据最优的中央空调设备配置策略，对中央空调设备进行相应的调整。

8.根据权利要求7所述的基于智能优化的中央空调设备控制方法，其特征在于：所述方法还包括：

策略判断：判断当前中央空调设备的运行是否与最优的中央空调设备配置策略一致，若是，执行策略调整；若否，返回数据采集。

9.根据权利要求7或8所述的基于智能优化的中央空调设备控制方法，其特征在于：所述实时评估中，根据采集的实时数据，评估当前中央空调设备的需求，具体如下：

根据冷冻水供水温度、冷冻水回水温度和冷冻水流量，利用下式确定冷水机组负荷：

(回水温度-供水温度)*流量*4.187；

根据冷冻水扬程和冷冻水流量，绘制冷冻泵性能曲线，确定冷冻泵变频；

根据冷却水供水温度和冷却水流量，绘制冷却塔性能曲线，确定冷却塔变频；

根据冷却水流量、冷却水供水温度和冷却水温差设定，绘制冷却泵性能曲线，确定冷却泵变频。

10.根据权利要求7或8所述的基于智能优化的中央空调设备控制方法，其特征在于：所述优化配置中，所述根据中央空调设备的特征模型以及实时需求进行优化求解，具体为：

以能耗最小为目标函数，建立水泵优化模型如下所示：

其中，r_ij表示第i台水泵在第j种情形下的转速，r_i表示第i台水泵的额定转速，表示第i台水泵的流量，H_i表示第i台水泵的扬程转性能曲线，N_i表示第i台水泵的功率与流量、转速曲线，Q表示流量需求；

利用蚁群、粒子群算法进行多次求解，求的最优解即为各个水泵配置负荷，并采用相同的方法，求解冷水机组、冷却塔配置。