CN108332346A - 一种基于负荷预测和模糊控制的中央空调优化控制方法 - Google Patents

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Inventor
陈霈
臧峰
李兵
牛洪海
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NR Electric Co Ltd
NR Engineering Co Ltd
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NR Electric Co Ltd
NR Engineering Co Ltd
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Abstract

本发明公开了一种基于负荷预测和模糊控制的中央空调优化控制方法，包括对历史冷冻水负荷进行曲线拟合，获得冷冻水负荷预测曲线；根据冷冻水负荷预测曲线预测下一周期冷冻水负荷的平均值；采用模糊推理修正预测的冷冻水负荷平均值，得到下一周期冷冻水流量给定值；将冷冻水流量控制在冷冻水流量给定值范围内。

Description

一种基于负荷预测和模糊控制的中央空调优化控制方法
技术领域
本发明涉及一种基于负荷预测和模糊控制的中央空调优化控制方法，属于中央空调的节能优化控制领域。
背景技术
大型中央空调系统的自动控制水平不仅影响室内环境控制效果，还直接影响着空调系统的能耗。中央空调系统在设计时通常用最大负荷来确定空调主机的装机容量和空调水系统的流量，然而在实际运行中仅有极短时间会出现极端的负荷情况，大部分时间中央空调系统都在部分负荷下运行，有巨大的节能潜力。
冷冻水系统是中央空调进行热交换的介质，由于冷冻水系统具有较大热惯性，且容易受末端负荷影响，具有多变量、非线性、大纯滞后等特点，采用常规的PID控制方法难以达到理想的控制效果，特别是当负荷发生波动时，常规的控制方法会不停下发控制指令，容易导致系统振荡。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种基于负荷预测和模糊控制的中央空调优化控制方法。
为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：
一种基于负荷预测和模糊控制的中央空调优化控制方法，包括，
对历史冷冻水负荷进行曲线拟合，获得冷冻水负荷预测曲线；
根据冷冻水负荷预测曲线预测下一周期冷冻水负荷的平均值；
采用模糊推理修正预测的冷冻水负荷平均值，得到下一周期冷冻水流量给定值；
将冷冻水流量控制在冷冻水流量给定值范围内。
采集冷冻水供/回水温度和冷冻水流量，计算出冷冻水负荷，并按时间顺序将冷冻水负荷存历史，将历史冷冻水负荷以时间轴为横坐标进行曲线拟合，从而获得冷冻水负荷预测曲线。
采用最小二乘法曲线拟合的方式对历史冷冻水负荷进行曲线拟合。
设置预测周期，将冷冻水负荷预测曲线按预测周期进行划段，预测下一周期冷冻水负荷的平均值。
模糊推理采用二维模糊推理，以上一周期冷冻水供/回水温差设定值和温差实际值之间的偏差平均值、偏差变化率平均值作为模糊推理前件。
冷冻水流量的给定值为周期更新。
本发明所达到的有益效果：本发明可以实现冷冻水的恒温差控制，节省水泵出力，实现中央空调节能，同时由于采用了流量平均值为给定值进行分时段控制，可以有效避免冷冻水的振荡，提高了系统运行稳定性。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为模糊推理过程示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1所示，一种基于负荷预测和模糊控制的中央空调优化控制方法，包括以下步骤：
步骤1，采集冷冻水供/回水温度和冷冻水流量，计算出冷冻水负荷，并按时间顺序将冷冻水负荷存历史，将历史冷冻水负荷以时间轴为横坐标进行曲线拟合，从而获得冷冻水负荷预测曲线。
由于冷冻水系统是闭式系统，根据能量守恒定律，冷冻水进出口热量的变化就是中央空调系统的换热量，即是中央空调系统的冷冻水负荷。
根据换热量计算公式有：
Q＝C·q·Δt
其中：Q为换热量即冷冻水负荷，单位为kJ/s，C为水的比热容，为4.2kJ/(kg·℃)，q为流体流量，单位为kg/s，Δt为供/回水温差，单位为℃。
将计算得到的冷冻水负荷存历史，并根据历史冷冻水负荷进行最小二乘法曲线拟合。
以时间轴为X轴，历史冷冻水负荷为Y轴，采样周期t为步长，可以获得需拟合的原始数据点Pi(Xi，Yi)，其中i＝1，2，3，…，n，n为采样点个数。拟合曲线则拟合曲线在Pi(Xi，Yi)点处的偏差δi为：
按偏差平方和最小的原则选取拟合曲线，并且采取最小二乘法多项式拟合曲线，使得
经过推导可以得到超静定方程矩阵：
简写成矩阵为：
X×A＝Y
因此，可以得到系数矩阵A的解为：
A＝(XT×X)-1×XT×Y
其中，XT表示矩阵X的转置。
求得系数矩阵A后即可得到拟合曲线，从而可以按步长t为单位对冷冻水负荷进行预测。
步骤2，设置预测周期T，将冷冻水负荷预测曲线按预测周期进行划段，预测下一周期冷冻水负荷的平均值。
由于冷冻水负荷预测曲线步长为t，则需预测K步：
其中，[]为取整计算。
因此可以得到下一周期T内冷冻水负荷平均值Qpj为：
其中，i′∈[n+1,n+K]。
步骤3，采用模糊推理修正预测的冷冻水负荷平均值，得到下一周期冷冻水流量给定值。
模糊推理采用二维模糊推理，以冷冻水供/回水温差设定值和温差实际值之间的偏差、偏差变化率作为模糊推理前件，偏差、偏差变化率采用上一周期的平均值。
设置冷冻水供/回水温差给定值ΔT，则可以得到温差给定值ΔT和温差实际值Δt之间的偏差e及偏差变化率ec：
e＝ΔT-Δt
其中，d/dt表示对时间取微分计算。
在上一周期的偏差平均值epj和偏差变化率平均值ecpj为：
其中，Δti是指在第i次采样时冷冻水供/回水温差的实际值。
以上一周期的偏差平均值epj和偏差变化率平均值ecpj为模糊推理前件，采用直接型二维模糊推理方法得到模糊修正系数u，模糊推理过程如图2所示，其中Ke、Kec为偏差和偏差变化率的量化因子，Ku为模糊修正系数的比例因子，E、Ec、U为模糊集合，u为模糊推理后件。
因此可以得到下一周期的流量给定值FSet：
步骤4，通过调整冷冻水泵运行频率将冷冻水流量控制在冷冻水流量给定值范围内，即在[FSet-ΔF,FSet+ΔF]范围内，ΔF为一设定的阈值，同时开启计时，当本周期计时结束后，重复以上述步骤，即冷冻水流量的给定值为周期更新，将冷冻水流量控制在新的给定值范围内，如此循环。
上述方法可以实现冷冻水的恒温差控制，节省水泵出力，实现中央空调节能，同时由于采用了流量平均值为给定值进行分时段控制，可以有效避免冷冻水的振荡，提高了系统运行稳定性。
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变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于负荷预测和模糊控制的中央空调优化控制方法，其特征在于：包括，
对历史冷冻水负荷进行曲线拟合，获得冷冻水负荷预测曲线；
根据冷冻水负荷预测曲线预测下一周期冷冻水负荷的平均值；
采用模糊推理修正预测的冷冻水负荷平均值，得到下一周期冷冻水流量给定值；
将冷冻水流量控制在冷冻水流量给定值范围内。
2.根据权利要求1所述的一种基于负荷预测和模糊控制的中央空调优化控制方法，其特征在于：采集冷冻水供/回水温度和冷冻水流量，计算出冷冻水负荷，并按时间顺序将冷冻水负荷存历史，将历史冷冻水负荷以时间轴为横坐标进行曲线拟合，从而获得冷冻水负荷预测曲线。
3.根据权利要求2所述的一种基于负荷预测和模糊控制的中央空调优化控制方法，其特征在于：采用最小二乘法曲线拟合的方式对历史冷冻水负荷进行曲线拟合。
4.根据权利要求1所述的一种基于负荷预测和模糊控制的中央空调优化控制方法，其特征在于：设置预测周期，将冷冻水负荷预测曲线按预测周期进行划段，预测下一周期冷冻水负荷的平均值。
5.根据权利要求1所述的一种基于负荷预测和模糊控制的中央空调优化控制方法，其特征在于：模糊推理采用二维模糊推理，以上一周期冷冻水供/回水温差设定值和温差实际值之间的偏差平均值、偏差变化率平均值作为模糊推理前件。
6.根据权利要求1所述的一种基于负荷预测和模糊控制的中央空调优化控制方法，其特征在于：冷冻水流量的给定值为周期更新。
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