CN108981088B - 一种基于酒店业态分析的中央空调系统节能控制方法 - Google Patents

一种基于酒店业态分析的中央空调系统节能控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于酒店业态分析的中央空调系统节能控制方法，包括负荷预测控制系统，该系统包含负荷预测控制模块、实时负荷控制模块、网络控制器、计算机，所述负荷预测控制模块与末端控制器、室外阴面、阳面温湿度传感器相连，所述实时负荷控制模块与分水器温度、压差、回水流量传感器以及变频柜、冷水机组控制器相连，并且负荷预测控制模块和实时负荷控制模块通过网络控制器和计算机进行交互。本发明通过负荷预测控制器得出预测负荷曲线，并反馈给冷站控制系统，冷站控制系统根据预测负荷曲线的变化进行提前控制，避免负荷的突变导致主机加减载波动大甚至主机的频繁启停，从而提升中央空调系统的控制效果。

Description

一种基于酒店业态分析的中央空调系统节能控制方法
技术领域
本发明涉及中央空调系统节能控制领域，具体是应用于酒店行业的一种基于酒店业态分析的中央空调系统节能控制方法。
背景技术
现有的酒店中央空调控制系统只能监测当前末端(风机盘管、组合空调箱、新风机等)的运行参数并进行控制，不能和酒店管理系统进行交互，获取客房预定、宴会厅预定、会议室预定、KTV、健身房等活动场所的经营状况，提前预测负荷(根据天气预报信息进行修正)，并反馈给冷站控制系统，从而提升中央空调系统的控制效果。
面对冷负荷需求的变化，目前酒店中央空调控制系统只能被动的根据冷站集分水器温度、压力的变化进行变流量控制，遇到团队入住、宴会厅、会议室等负荷激增的情况，由于中央空调水系统的大滞后性，使得控制效果较差，有很大几率会导致水系统水温波动大、主机运行不稳定、频繁启停等，如果进行负荷预测，根据预测的负荷大小及变化趋势进行控制，则能有效提高节能控制效果，使得系统稳定运行。
发明内容
为了解决上述问题，本发明提供一种基于酒店业态分析的中央空调系统节能控制方法，该方法在传统变流量控制系统基础上增加和酒店管理信息系统的对接，获取团队入住、宴会、会议等酒店经营活动信息，通过负荷预测控制器得出预测负荷曲线，并反馈给冷站控制系统，冷站控制系统根据预测负荷曲线的变化进行提前控制，避免负荷的突变导致主机加减载波动大甚至主机的频繁启停，从而达到中央空调系统的最优控制。
本发明采取的技术方案是：一种基于酒店业态分析的中央空调系统节能控制方法，首先构建一负荷预测控制系统，该系统包含负荷预测控制模块、实时负荷控制模块、网络控制器、计算机，所述负荷预测控制模块与末端控制器/控制柜、室外阴面温湿度传感器、室外阳面温湿度传感器相连，所述实时负荷控制模块与分水器温度、压差、回水流量传感器以及变频柜、冷水机组控制器相连，并且负荷预测控制模块和实时负荷控制模块通过所述网络控制器和所述计算机进行交互，计算机内中央空调控制系统和酒店信息管理系统通过软件进行交互。
所述负荷预测控制系统按以下步骤进行：
步骤一：采集室外阴面和阳面的温湿度，获取天气的气温和湿度信息；
步骤二：根据历史数据绘制出历史负荷曲线；
步骤三：从酒店管理系统获取各活动场所的实际经营状况，计算出各时间点实际运行的最大负荷，即运行设备总的额定负荷：
Q′＝Qm1+Qm2+...+Qmn
Qmi——房间i空调的额定负荷(i＝1、2、…、n)
Q′——运行设备总的额定负荷；
步骤四：根据历史负荷、运行设备总的额定负荷、室外温湿度，建立多元线性回归模型，根据该模型可以根据运行设备额定负荷推算出实际负荷的大小：
Q1＝f(T、RH、Q′)
Q1——实测负荷大小；
T——室外温度；
RH——室外湿度；
Q′——运行设备总的额定负荷；
步骤五：根据酒店管理系统获取的各活动场所的经营状况，结合计算出各时间点实际运行的最大负荷，计算出预计最大负荷曲线；
步骤六：根据预计的最大负荷曲线，结合步骤四的模型，计算出预测的负荷曲线；
步骤七：根据预测的负荷和实际负荷做比较：
Figure BDA0001691255720000021
n——预测负荷偏差率；
(1)当n＞n1，并成上升趋势时，中央空调控制系统提前t1小时从传统的变流量控制模式切换至负荷预测控制模式；
(2)当n＜n2，并成下降趋势时，中央空调控制系统提前t2小时退出负荷预测控制模式恢复至传统的变流量控制模式；
进一步的，所述n1初始值取0.2，修正范围为0.1～0.5；t1初始值为0.5，修正范围0.5～2。
进一步的，所述n2初始值取0.15，修正范围为0～0.2；t2初始值为0.5，修正范围0.5～2。
本发明的有益效果是：本发明解决了当前酒店中央空调系统的负荷随着季节、天气、客流量、康乐活动等因素变化而变化，大部分建筑的全年90％的时间处于部分负荷状态运行，能源浪费严重的问题；为了实现最优控制，本发明在变流量系统的基础上对负荷进行预测，根据预测负荷的大小及变化趋势进行控制，使整个空调系统处于最佳的运行状态，从而降低酒店中央空调系统的能耗。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
图1是负荷预测控制系统结构图。
图2是基于负荷预测的控制系统流程图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。
如图1所示，一种基于酒店业态分析的中央空调系统节能控制方法，构建一负荷预测控制系统，该系统包含负荷预测控制模块、实时负荷控制模块、网络控制器、计算机，所述负荷预测控制模块与末端控制器/控制柜、室外阴面温湿度传感器、室外阳面温湿度传感器相连，所述实时负荷控制模块与分水器温度、压差、回水流量传感器以及变频柜、冷水机组控制器相连，并且负荷预测控制模块和实时负荷控制模块通过所述网络控制器和所述计算机进行交互，计算机内中央空调控制系统和酒店信息管理系统通过软件进行交互。
如图2所示，所述负荷预测控制系统按以下步骤进行：
步骤一：采集室外阴面和阳面的温湿度，获取天气的气温和湿度信息；
步骤二：根据历史数据绘制出历史负荷曲线；
步骤三：从酒店管理系统获取各活动场所的实际经营状况，计算出各时间点实际运行的最大负荷(总的运行设备的额定负荷)：
Q′＝Qm1+Qm2+...+Qmn
Qmi——房间i空调的额定负荷(i＝1、2、…、n)
Q′——运行设备总的额定负荷；
步骤四：根据历史负荷、运行设备总的额定负荷、室外温湿度，建立多元线性回归模型(实际运行负荷和总的运行设备的额定负荷的关系)，根据该模型可以根据运行设备额定负荷推算出实际负荷的大小：
Q1＝f(T、RH、Q′)
Q1——实测负荷大小；
T——室外温度；
RH——室外湿度；
Q′——运行设备总的额定负荷；
步骤五：根据酒店管理系统获取的各活动场所的经营状况，结合计算出各时间点实际运行的最大负荷，计算出预计最大负荷曲线(总的预计运行设备的额定负荷)；
步骤六：根据预计的最大负荷曲线，结合步骤四的模型，计算出预测的负荷曲线；
步骤七：根据预测的负荷和实际负荷做比较：
Figure BDA0001691255720000041
n——预测负荷偏差率；
(1)当n＞n1，并成上升趋势时，中央空调控制系统提前t1小时从传统的变流量控制模式切换至负荷预测控制模式；其中n1初始值取0.2，修正范围为0.1～0.5；t1初始值为0.5，修正范围0.5～2。
(2)当n＜n2，并成下降趋势时，中央空调控制系统提前t2小时退出负荷预测控制模式恢复至传统的变流量控制模式；其中n2初始值取0.15，修正范围为0～0.2；t2初始值为0.5，修正范围0.5～2。
负荷预测控制模式说明：根据提前预测到的负荷与实际负荷的差值大小，选择不同的方式(可以调节冷水机组运行台数、冷水机组出水温度设定值、循环水泵运行频率等)提前调节中央空调系统的供冷能力，降低水系统的波动，让设备稳定运行的同时提高末端舒适度。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和优点。本领域的普通技术人员应该了解，上述实施例不以任何形式限制本发明的保护范围，凡采用等同替换等方式所获得的技术方案，均落于本发明的保护范围内。
本发明未涉及部分均与现有技术相同或可采用现有技术加以实现。

Claims (3)

1.一种基于酒店业态分析的中央空调系统节能控制方法，其特征在于构建一负荷预测控制系统，该系统包含负荷预测控制模块、实时负荷控制模块、网络控制器、计算机，所述负荷预测控制模块与末端控制器/控制柜、室外阴面温湿度传感器、室外阳面温湿度传感器相连，所述实时负荷控制模块与分水器温度、压差、回水流量传感器以及变频柜、冷水机组控制器相连，并且负荷预测控制模块和实时负荷控制模块通过所述网络控制器和所述计算机进行交互，计算机内中央空调控制系统和酒店信息管理系统通过软件进行交互；所述的负荷预测控制系统按以下步骤进行：
步骤一：采集室外阴面和阳面的温湿度，获取天气的气温和湿度信息；
步骤二：根据历史数据绘制出历史负荷曲线；
步骤三：从酒店管理系统获取各活动场所的实际营业状况，计算出各时间点实际运行的最大负荷，即运行设备总的额定负荷：
Q′＝Qm1+Qm2+…+Qmn
Qmi——房间i空调的额定负荷(i＝1、2、…、n)
Q′——运行设备总的额定负荷；
步骤四：根据历史负荷、运行设备总的额定负荷、室外温湿度，建立多元线性回归模型，根据该模型可以根据运行设备额定负荷推算出实际负荷的大小：
Q1＝f(T、RH、Q′)
Q1——实测负荷大小；
T——室外温度；
RH——室外湿度；
Q′——运行设备总的额定负荷；
步骤五：根据酒店管理系统获取的各活动场所的营业状况，结合计算出各时间点实际运行的最大负荷，计算出预计最大负荷曲线；
步骤六：根据预计的最大负荷曲线，结合步骤四的模型，计算出预测的负荷曲线；
步骤七：根据预测的负荷和实际负荷做比较：
Figure FDA0002547137620000011
n——预测负荷偏差率；
(1)当n＞n1，并成上升趋势时，中央空调控制系统提前t1小时从传统的变流量控制模式切换至负荷预测控制模式；
(2)当n＜n2，并成下降趋势时，中央空调控制系统提前t2小时退出负荷预测控制模式恢复至传统的变流量控制模式。
2.根据权利要求1所述的一种基于酒店业态分析的中央空调系统节能控制方法，其特征在于所述n1初始值取0.2，修正范围为0.1～0.5；t1初始值为0.5，修正范围0.5～2。
3.根据权利要求1所述的一种基于酒店业态分析的中央空调系统节能控制方法，其特征在于所述n2初始值取0.15，修正范围为0～0.2；t2初始值为0.5，修正范围0.5～2。
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