CN109086447A - 热泵设备的能耗检测方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

热泵设备的能耗检测方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDF

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CN109086447A CN201810948243.6A CN201810948243A CN109086447A CN 109086447 A CN109086447 A CN 109086447A CN 201810948243 A CN201810948243 A CN 201810948243A CN 109086447 A CN109086447 A CN 109086447A
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Abstract

本申请涉及一种热泵设备的能耗检测方法、装置、计算机设备和存储介质,获取热泵设备运行时的状态数据,状态数据用于表征热泵设备当前运行的状态特征;根据状态数据和预设的能耗数据库获取热泵设备当前运行的能耗数据;预设的能耗数据库为通过获取热泵设备的样本状态数据以及对应样本状态数据的能耗数据,并根据获取得到的样本状态数据以及对应样本状态数据的能耗数据建立得到。通过获取热泵设备运行时的状态数据,根据状态数据和预设的能耗数据库获取热泵设备当前运行的能耗数据,用户只需获取热泵设备运行时的状态数据,即可获取热泵设备当前运行所消耗的具体能量情况,提高了能耗检测便利性的同时,以便用户根据具体的能耗情况采取节能措施。

Description

热泵设备的能耗检测方法、装置、计算机设备和存储介质
技术领域
本申请涉及能耗计算领域,特别是涉及一种热泵设备的能耗检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着经济的快速增长,人们生活水平得到了显著提高,能耗也随之急速上升,能源供应和消费之间的矛盾日益突显,随着近年来各种自然灾害的频发以及温室效应的影响,环境和节能减排问题得到越来越多的重视,因此,在选择各类电器时,都会首要考虑节能问题。
热泵设备通常将机组运行的制热量、功率、能效等参数记录在铭牌上,用户通过铭牌上得知机组运行的制热量、功率、能效等参数,但是铭牌上的参数都是在固定的工况下得到的,传统的热泵设备的能耗计算方法需要用户在工程中增加检测仪器如电量表、热量表、流量计等才能得知工程的能耗情况,存在能耗检测便利性低的问题。
发明内容
基于此,有必要针对上述问题,提供一种能够提高能耗检测便利性的热泵设备的能耗检测方法、装置、计算机设备和存储介质。
一种热泵设备的能耗检测方法,所述方法包括:
获取热泵设备运行时的状态数据,状态数据用于表征热泵设备当前运行的状态特征;
根据状态数据和预设的能耗数据库获取热泵设备当前运行的能耗数据;能耗数据库为通过获取热泵设备的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据,并根据获取得到的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据建立得到。
在一个实施例中,在根据状态数据和预设的能耗数据库获取热泵设备当前运行的能耗数据之前,还包括:
获取热泵设备的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据;
将样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据进行关联存储得到能耗数据库。
在一个实施例中,将样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据进行关联存储得到能耗数据库,包括:
根据样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据建立能耗计算模型;
根据能耗计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的能耗数据;预设状态范围用于表征热泵设备运行时的状态特征范围;
将预设状态范围内的状态数据以及对应的能耗数据进行关联存储得到能耗数据库。
在一个实施例中,能耗数据包括制热量、制热功率和能效比,能耗数据库包括制热量数据块、制热功率数据块和能效比数据块。
在一个实施例中,将样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据进行关联存储得到能耗数据库,包括:
将样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量进行关联存储得到制热量数据块;
将样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率进行关联存储得到制热功率数据块;
将样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比进行关联存储得到能效比数据块。
在一个实施例中,将样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量进行关联存储得到制热量数据块,包括:
根据样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量建立制热量计算模型;
根据制热量计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的制热量;
将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的制热量进行关联存储得到制热量数据块。
在一个实施例中,将样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率进行关联存储得到制热功率数据块,包括:
根据样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率建立制热功率计算模型;
根据制热功率计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的制热功率;
将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的制热功率进行关联存储得到制热功率数据块。
在一个实施例中,将样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比进行关联存储得到能效比数据块,包括:
根据样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比建立能效比计算模型;
根据能效比计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的能效比;
将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的能效比进行关联存储得到能效比数据块。
在一个实施例中,在根据所述状态数据和预设的能耗数据库获取热泵设备当前运行的能耗数据之后,还包括:
根据获取得到的热泵设备当前运行的能耗数据,得到热泵设备预设运行时间内的总能耗。
在一个实施例中,状态数据包括压力数据或温度数据。
一种热泵设备的能耗检测装置,所述装置包括:
状态数据获取模块,用于获取热泵设备运行时的状态数据,状态数据用于表征热泵设备当前运行的状态特征;
能耗数据获取模块,用于根据状态数据和预设的能耗数据库获取热泵设备当前运行的能耗数据;能耗数据库为通过获取热泵设备的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据,并根据获取得到的样本状态数据以及对应样本状态数据的能耗数据建立得到。
一种计算机设备,包括处理器和存储器,存储器存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时,使得处理器执行热泵设备的能耗检测方法的步骤。
一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时,使得处理器执行热泵设备的能耗检测方法的步骤。
上述热泵设备的能耗检测方法、装置、计算机设备和存储介质,获取热泵设备运行时的状态数据,状态数据用于表征热泵设备当前运行的状态特征;根据状态数据和预设的能耗数据库获取热泵设备当前运行的能耗数据;预设的能耗数据库为通过获取热泵设备的样本状态数据以及对应样本状态数据的能耗数据,并根据获取得到的样本状态数据以及对应样本状态数据的能耗数据建立得到。通过获取热泵设备运行时的状态数据,根据状态数据和预设的能耗数据库获取热泵设备当前运行的能耗数据,从而用户只需获取热泵设备运行时的状态数据,即可获取热泵设备当前运行所消耗的具体能量情况,从而实现了在不增加额外的工程设备的情况也能获取热泵设备的具体能耗,提高了能耗检测便利性的同时,以便用户根据具体的能耗情况采取节能措施。
附图说明
图1为一个实施例中热泵设备的能耗计算方法的流程示意图;
图2为另一个实施例中热泵设备的能耗计算方法的流程示意图;
图3为再一个实施例中热泵设备的能耗计算方法的流程示意图;
图4为一个实施例中热泵设备的压缩机规格书的示意图;
图5为又一个实施例中热泵设备的能耗计算方法的流程示意图;
图6为另一个实施例中热泵设备的能耗计算方法的流程示意图;
图7为再一个实施例中热泵设备的能耗计算方法的流程示意图;
图8为又一个实施例中热泵设备的能耗计算方法的流程示意图;
图9为另一个实施例中热泵设备的能耗计算方法的流程示意图;
图10为一个实施例中热泵设备的能耗计算装置的结构框图;
图11为另一个实施例中热泵设备的能耗计算装置的结构框图;
图12为再一个实施例中热泵设备的能耗计算装置的结构框图;
图13为又一个实施例中热泵设备的能耗计算装置的结构框图;
图14为另一个实施例中热泵设备的能耗计算装置的结构框图;
图15为再一个实施例中热泵设备的能耗计算装置的结构框图;
图16为又一个实施例中热泵设备的能耗计算装置的结构框图;
图17为另一个实施例中热泵设备的能耗计算装置的结构框图;
图18为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本申请进行进一步详细说明。应当理解,此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请,并不用于限定本申请。
在一个实施例中,如图1所述,提供了一种热泵设备的能耗计算方法,所述方法包括步骤S100和步骤S400。
步骤S100,获取热泵设备运行时的状态数据。
状态数据用于表征热泵设备当前运行的状态特征,热泵设备的类型并不唯一,可以是空气能热泵热水器、热泵干燥机等热泵设备。在一个实施例中,状态数据包括压力数据或温度数据,具体地,压力数据为热泵设备运行时的蒸发压力和冷凝压力,温度数据为热泵设备运行时的蒸发温度和冷凝温度,通过获取热泵设备运行时的状态数据,即可得知热泵设备当前运行的状态。
步骤S400,根据状态数据和预设的能耗数据库获取热泵设备当前运行的能耗数据。
能耗数据库表征热泵设备的状态数据与能耗数据的对应关系。具体地,能耗数据库为通过获取热泵设备的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据,并根据获取得到的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据建立得到。具体地,样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据为热泵设备的压缩机规格书中所提供的数据,通过以热泵设备的压缩机规格书中提供的数据作为基础建立得到能耗数据库,而热泵设备的压缩机规格书中记录的数据为压缩机厂家通过试验测试和模拟得到,以此为基础建立能耗数据库可提高能耗计算的准确性。
上述热泵设备的能耗检测方法,获取热泵设备运行时的状态数据,状态数据用于表征热泵设备当前运行的状态特征;根据状态数据和预设的能耗数据库获取热泵设备当前运行的能耗数据;能耗数据库为通过获取热泵设备的样本状态数据以及对应样本状态数据的能耗数据,并根据获取得到的样本状态数据以及对应样本状态数据的能耗数据建立得到。通过获取热泵设备运行时的状态数据,根据状态数据和预设的能耗数据库获取热泵设备当前运行的能耗数据,从而用户只需获取热泵设备运行时的状态数据,即可获取热泵设备当前运行所消耗的具体能量情况,从而实现了在不增加额外的工程设备的情况也能获取热泵设备的具体能耗,提高了能耗检测便利性的同时,以便用户根据具体的能耗情况采取节能措施。
在一个实施例中,如图2所示,步骤S400之前还包括步骤S200和步骤S300。
步骤S200,获取热泵设备的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据。
不同热泵设备的压缩机的规格不同,且不同热泵设备的压缩机规格书所记录的数据数量不同,通过获取热泵设备的压缩机规格书中记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据建立能耗数据库。
步骤S300,将样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据进行关联存储得到能耗数据库。
当热泵设备的压缩机规格书中记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据足够全面时,即压缩机规格书中所记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据可表征热泵设备所有运行状态对应的数据时,即可将获取的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据进行关联存储得到能耗数据库,在获取到热泵设备运行时的状态数据时,即可根据获取的状态数据和能耗数据库获取到与状态数据对应的能耗数据,从而可获取热泵设备当前运行的能耗数据,用户可直接了解到热泵设备当前运行所消耗的能量。可以理解,步骤S200和步骤S300可在步骤S100之后,也可以与步骤S100同时进行。
在一个实施例中,如图3所示,步骤S300包括步骤S320、步骤S340和步骤S360。
步骤S320,根据样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据建立能耗计算模型。
当热泵设备的压缩机规格书中记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据只是某些样点值时,则根据获取得到的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据建立能耗计算模型,能耗计算模型用于表征状态数据以及状态数据对应的能耗数据的对应关系,具体可通过函数关系或者回归方程进行表示。如图4所示,为某一热泵设备的压缩机规格书中所记录的数据,规格书中提供的是温度数据为40、45、50、55、60、65和70时对应的能耗数据,因此需要根据所提供的样点值建立能耗计算模型,再根据所建立的能耗计算模型补全其他状态数据所对应的能耗数据。
步骤S340,根据能耗计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的能耗数据。
预设状态范围用于表征所述热泵设备运行时的状态特征范围,不同热泵设备的所能达到的状态范围不同,且获得的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据只能代表热泵设备的某一部分状态,因此,需要根据建立的能耗计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的能耗数据,即需要补全预设状态范围内所有的状态数据对应的能耗数据,以便热泵设备运行时对应的任何一种状态都能在能耗数据库中找到对应的能耗数据,计算的方法具体可包括插值法或多元回归方程等。具体地,插值法是利用函数f(x)在某区间中已知的若干点的函数值,做出适当的特定函数,在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f(x)的近似值。多元回归是反映一种现象或事物的数量依多现象或事物的数量的变动而相应的变动的规律,建立多个变量之间线性或非线性数学模型数量关系式的统计方法,由于不同的热泵设备的状态数据与状态数据对应的能耗数据不同,因此状态数据与能耗数据的对应关系也会有所不同,因此在建立能耗计算模型时,可选择最能准确反映状态数据与能耗数据之间对应关系的方法,以更准确地补全预设状态范围内所有的状态数据对应的能耗数据。
步骤S360,将预设状态范围内的状态数据以及对应的能耗数据进行关联存储得到能耗数据库。
计算得到预设状态范围内的状态数据以及对应的能耗数据后,将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的能耗数据进行关联存储得到能耗数据库,从而当获取到热泵设备运行时的状态数据时,即可从能耗数据库中获取对应的能耗数据,用户可根据获取到的能耗数据了解当前热泵设备运行时的能耗。
在一个实施例中,能耗数据包括制热量、制热功率和能效比,能耗数据库包括制热量数据块、制热功率数据块和能效比数据块,如图5所示,步骤S300包括步骤S310、步骤S330和步骤S350。
步骤S310,将样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量进行关联存储得到制热量数据块。
能耗数据具体包括制热量、制热功率和能效比,因此对应建立能耗数据库时,需根据状态数据与对应的能耗数据进行建立,具体地,能耗数据库包括制热量数据块、制热功率数据块和能效比数据块,当热泵设备的压缩机规格书中记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量足够全面时,即压缩机规格书中所记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量可表征热泵设备所有运行状态对应的数据时,即可将获取的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量进行关联存储得到制热量数据块,在获取到热泵设备运行时的状态数据时,即可根据获取的状态数据和制热量数据块获取到与状态数据对应的制热量,从而可获取热泵设备当前运行的制热量。
步骤S330,将样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率进行关联存储得到制热功率数据块。
当热泵设备的压缩机规格书中记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率足够全面时,即压缩机规格书中所记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率可表征热泵设备所有运行状态对应的数据时,即可将获取的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率进行关联存储得到制热功率数据块,在获取到热泵设备运行时的状态数据时,即可根据获取的状态数据和制热功率数据块获取到与状态数据对应的制热功率,从而可获取热泵设备当前运行的制热功率。
步骤S350,将样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比进行关联存储得到能效比数据块。
当热泵设备的压缩机规格书中记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比足够全面时,即压缩机规格书中所记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比可表征热泵设备所有运行状态对应的数据时,即可将获取的样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比进行关联存储得到能效比数据块,在获取到热泵设备运行时的状态数据时,即可根据获取的状态数据和能效比数据块获取到与状态数据对应的能效比,从而可获取热泵设备当前运行的能效比。
可以理解,对应地,步骤S400中根据状态数据和预设的能耗数据库获取热泵设备当前运行的能耗数据为根据状态数据和预设的制热量数据块、制热功率数据块和能效比数据块获取热泵设备当前运行的制热量、制热功率和能效比。即获取到热泵设备运行时的状态数据后,可从制热量数据块、制热功率数据块和能效比数据块中获取到对应状态数据的制热量、制热功率和能效比,所获取得到的制热量、制热功率和能效比用于表征热泵设备当前运行所消耗的具体能耗。
在一个实施例中,如图6所示,步骤S310包括步骤S312、步骤S314和步骤S316。
步骤S312,根据样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量建立制热量计算模型。
当热泵设备的压缩机规格书中记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量只是某些样点值时,则根据获取得到的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量建立制热量计算模型,制热量计算模型用于表征状态数据以及状态数据对应的制热量的对应关系,具体可通过函数关系或者回归方程进行表示。
步骤S314,根据制热量计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的制热量。
不同热泵设备的所能达到的状态范围不同,且获得的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量只能代表热泵设备的某一部分状态,因此,需要根据建立的能耗计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的制热量,即需要补全预设状态范围内所有可能的状态数据对应的制热量,以便热泵设备运行时对应的任何一种状态都能在制热量数据块中找到对应的制热量,计算的方法具体可包括插值法或多元回归方程等。
步骤S316,将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的制热量进行关联存储得到制热量数据块。
计算得到预设状态范围内的状态数据以及对应的制热量后,将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的制热量进行关联存储得到制热量数据块,从而当获取到热泵设备运行时的状态数据时,即可从制热量数据块中获取对应的制热量。
在一个实施例中,如图7所示,步骤S330包括步骤S332、步骤S334和步骤S336。
步骤S332,根据样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率建立制热功率计算模型。
当热泵设备的压缩机规格书中记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率只是某些样点值时,则根据获取得到的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率建立制热功率计算模型,制热功率计算模型用于表征状态数据以及状态数据对应的制热功率的对应关系,具体可通过函数关系或者回归方程进行表示。
步骤S334,根据制热功率计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的制热功率。
不同热泵设备的所能达到的状态范围不同,且获得的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率只能代表热泵设备的某一部分状态,因此,需要根据建立的能耗计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的制热功率,即需要补全预设状态范围内所有可能的状态数据对应的制热功率,以便热泵设备运行时对应的任何一种状态都能在制热功率数据块中找到对应的制热功率,计算的方法具体可包括插值法或多元回归方程等。
步骤S336,将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的制热功率进行关联存储得到制热功率数据块。
计算得到预设状态范围内的状态数据以及对应的制热功率后,将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的制热功率进行关联存储得到制热功率数据块,从而当获取到热泵设备运行时的状态数据时,即可从制热功率数据块中获取对应的制热功率。
在一个实施例中,如图8所示,步骤S350包括步骤S352、步骤S354和步骤S356。
步骤S352,根据样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比建立能效比计算模型。
当热泵设备的压缩机规格书中记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比只是某些样点值时,则根据获取得到的样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比建立能效比计算模型,能效比计算模型用于表征状态数据以及状态数据对应的能效比的对应关系,具体可通过函数关系或者回归方程进行表示。
步骤S354,根据能效比计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的能效比。
不同热泵设备的所能达到的状态范围不同,且获得的样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比只能代表热泵设备的某一部分状态,因此,需要根据建立的能效比计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的能效比,即需要补全预设状态范围内所有可能的状态数据对应的能效比,以便热泵设备运行时对应的任何一种状态都能在能效比数据块中找到对应的能效比,计算的方法具体可包括插值法或多元回归方程等。
步骤S356,将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的能效比进行关联存储得到能效比数据块。
计算得到预设状态范围内的状态数据以及对应的能效比后,将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的能效比进行关联存储得到能效比数据块,从而当获取到热泵设备运行时的状态数据时,即可从能效比数据块中获取对应的能效比。
在一个实施例中,如图9所示,在步骤S400之后,该方法还包括步骤S500。
步骤S500,根据获取得到的热泵设备当前运行的能耗数据,计算热泵设备预设运行时间内的总能耗。
通过获取热泵设备运行时的状态数据,即可从预设的能耗数据库中获取热泵设备当前运行的能耗数据,因此,为了计算出热泵设备的整个运行时间的能耗只需要计算每个时刻的能耗和持续时间,再把所有的瞬时能耗求和就可以得到整个运行周期的能耗,具体地,热泵设备的运行时间可根据用户的需要自行设定,获取热泵设备运行时的状态数据的时间间隔也可根据用户实际需求而定,在一个实施例中,获取热泵设备运行时的状态数据的时间间隔精确到秒级。
在一个实施例中,如图10所示,提供了一种热泵设备的能耗监测装置,所述装置包括状态数据获取模块100和能耗数据获取模块400。
状态数据获取模块100,用于获取热泵设备运行时的状态数据。状态数据用于表征热泵设备当前运行的状态特征,热泵设备的类型并不唯一,可以是空气能热泵热水器、热泵干燥机等热泵设备。在一个实施例中,状态数据包括压力数据或温度数据,具体地,压力数据为热泵设备运行时的蒸发压力和冷凝压力,温度数据为热泵设备运行时的蒸发温度和冷凝温度,通过获取热泵设备运行时的状态数据,即可得知热泵设备当前运行的状态。
能耗数据获取模块400,用于根据状态数据和预设的能耗数据库获取热泵设备当前运行的能耗数据。能耗数据库表征热泵设备的状态数据与能耗数据的对应关系。具体地,能耗数据库为通过获取热泵设备的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据,并根据获取得到的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据建立得到。
上述热泵设备的能耗检测装置,通过获取热泵设备运行时的状态数据,根据状态数据和预设的能耗数据库获取热泵设备当前运行的能耗数据,从而用户只需获取热泵设备运行时的状态数据,即可获取热泵设备当前运行所消耗的具体能量情况,从而实现了在不增加额外的工程设备的情况也能获取热泵设备的具体能耗,提高了能耗检测便利性的同时,以便用户根据具体的能耗情况采取节能措施。
在一个实施例中,如图11所示,该装置还包括样本数据获取模块200和第一关联存储模块300。
样本数据获取模块200用于获取热泵设备的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据。不同热泵设备的压缩机的规格不同,且不同热泵设备的压缩机规格书所记录的数据数量不同,通过获取热泵设备的压缩机规格书中记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据建立能耗数据库。
第一关联存储模块300用于将样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据进行关联存储得到能耗数据库。当热泵设备的压缩机规格书中记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据足够全面时,即压缩机规格书中所记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据可表征热泵设备所有运行状态对应的数据时,即可将获取的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据进行关联存储得到能耗数据库。
在一个实施例中,如图12所示,第一关联存储模块300包括能耗计算模型建立模块320、能耗数据计算模块340、第二关联存储模块360。
能耗计算模型建立模块320用于根据样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据建立能耗计算模型。当热泵设备的压缩机规格书中记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据只是某些样点值时,则根据获取得到的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据建立能耗计算模型,能耗计算模型用于表征状态数据以及状态数据对应的能耗数据的对应关系。
能耗数据计算模块340用于根据能耗计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的能耗数据。预设状态范围用于表征所述热泵设备运行时的状态特征范围,不同热泵设备的所能达到的状态范围不同,且获得的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据只能代表热泵设备的某一部分状态,因此,需要根据建立的能耗计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的能耗数据。
第二关联存储模块360用于将预设状态范围内的状态数据以及对应的能耗数据进行关联存储得到能耗数据库。计算得到预设状态范围内的状态数据以及对应的能耗数据后,将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的能耗数据进行关联存储得到能耗数据库,从而当获取到热泵设备运行时的状态数据时,即可从能耗数据库中获取对应的能耗数据,用户可根据获取到的能耗数据了解当前热泵设备运行时的能耗。
在一个实施例中,能耗数据具体包括制热量、制热功率和能效比,因此对应建立能耗数据库时,需根据状态数据与对应的能耗数据进行建立,具体地,能耗数据库包括制热量数据块、制热功率数据块和能效比数据块,如图13所示,第一关联存储模块300包括制热量数据处理模块310、制热功率数据处理模块330和能效比数据处理模块350。
制热量数据处理模块310用于将样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量进行关联存储得到制热量数据块。当热泵设备的压缩机规格书中记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量足够全面时,即压缩机规格书中所记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量可表征热泵设备所有运行状态对应的数据时,即可将获取的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量进行关联存储得到制热量数据块。
制热功率数据处理模块330用于将样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率进行关联存储得到制热功率数据块。当热泵设备的压缩机规格书中记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率足够全面时,即压缩机规格书中所记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率可表征热泵设备所有运行状态对应的数据时,即可将获取的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率进行关联存储得到制热功率数据块。
能效比数据处理模块350用于将样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比进行关联存储得到能效比数据块。当热泵设备的压缩机规格书中记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比足够全面时,即压缩机规格书中所记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比可表征热泵设备所有运行状态对应的数据时,即可将获取的样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比进行关联存储得到能效比数据块。
在一个实施例中,如图14所示,制热量数据处理模块310包括制热量模型建立模块312、制热量计算模块314和制热量关联存储模块316。
制热量模型建立模块312用于根据样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量建立制热量计算模型。当热泵设备的压缩机规格书中记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量只是某些样点值时,则根据获取得到的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量建立制热量计算模型,制热量计算模型用于表征状态数据以及状态数据对应的制热量的对应关系,具体可通过函数关系或者回归方程进行表示。
制热量计算模块314用于根据制热量计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的制热量。不同热泵设备的所能达到的状态范围不同,且获得的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量只能代表热泵设备的某一部分状态,因此,需要根据建立的能耗计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的制热量。
制热量关联存储模块316用于将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的制热量进行关联存储得到制热量数据块。计算得到预设状态范围内的状态数据以及对应的制热量后,将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的制热量进行关联存储得到制热量数据块,从而当获取到热泵设备运行时的状态数据时,即可从制热量数据块中获取对应的制热量。
在一个实施例中,如图15所示,制热功率数据处理模块330包括制热功率模型建立模块332、制热功率计算模块334和制热功率关联存储模块336。
制热功率模型建立模块332用于根据样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率建立制热功率计算模型。当热泵设备的压缩机规格书中记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率只是某些样点值时,则根据获取得到的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率建立制热功率计算模型,制热功率计算模型用于表征状态数据以及状态数据对应的制热功率的对应关系,具体可通过函数关系或者回归方程进行表示。
制热功率计算模块334用于根据制热功率计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的制热功率。不同热泵设备的所能达到的状态范围不同,且获得的样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率只能代表热泵设备的某一部分状态,因此,需要根据建立的能耗计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的制热功率。
制热功率关联存储模块336用于将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的制热功率进行关联存储得到制热功率数据块。计算得到预设状态范围内的状态数据以及对应的制热功率后,将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的制热功率进行关联存储得到制热功率数据块,从而当获取到热泵设备运行时的状态数据时,即可从制热功率数据块中获取对应的制热功率。
在一个实施例中,如图16所示,能效比数据处理模块350包括能效比模型建立模块352、能效比计算模块354和能效比关联存储模块356。
能效比模型建立模块352用于根据样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比建立能效比计算模型。当热泵设备的压缩机规格书中记录的样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比只是某些样点值时,则根据获取得到的样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比建立能效比计算模型,能效比计算模型用于表征状态数据以及状态数据对应的能效比的对应关系,具体可通过函数关系或者回归方程进行表示。
能效比计算模块354用于根据能效比计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的能效比。不同热泵设备的所能达到的状态范围不同,且获得的样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比只能代表热泵设备的某一部分状态,因此,需要根据建立的能效比计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的能效比。
能效比关联存储模块356用于将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的能效比进行关联存储得到能效比数据块。
计算得到预设状态范围内的状态数据以及对应的能效比后,将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的能效比进行关联存储得到能效比数据块,从而当获取到热泵设备运行时的状态数据时,即可从能效比数据块中获取对应的能效比。
在一个实施例中,该装置还包括总能耗计算模块500。
总能耗计算模块500用于根据获取得到的热泵设备当前运行的能耗数据,计算热泵设备预设运行时间内的总能耗。
通过获取热泵设备运行时的状态数据,即可从预设的能耗数据库中获取热泵设备当前运行的能耗数据,因此,为了计算出热泵设备的整个运行时间的能耗只需要计算每个时刻的能耗和持续时间,再把所有的瞬时能耗求和就可以得到整个运行周期的能耗。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,计算机设备可以是服务器,其内部结构图可以如图18所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中,该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储热泵设备的状态数据、状态数据对应的制热量、状态数据对应的制热功率以及状态数据对应的能效比等。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种热泵设备的能耗检测方法。
本领域技术人员可以理解,图18中示出的结构,仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图,并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定,具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括处理器和存储器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,计算机程序被处理器执行时,使得处理器执行以下步骤:获取热泵设备运行时的状态数据;根据状态数据和预设的能耗数据库获取热泵设备当前运行的能耗数据。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:获取热泵设备的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据;将样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据进行关联存储得到能耗数据库。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:根据样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据建立能耗计算模型;根据能耗计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的能耗数据;将预设状态范围内的状态数据以及对应的能耗数据进行关联存储得到能耗数据库。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:将样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量进行关联存储得到制热量数据块;将样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率进行关联存储得到制热功率数据块;将样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比进行关联存储得到能效比数据块。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:根据样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量建立制热量计算模型;根据制热量计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的制热量;将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的制热量进行关联存储得到制热量数据块。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:根据样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率建立制热功率计算模型;根据制热功率计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的制热功率;将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的制热功率进行关联存储得到制热功率数据块。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:根据样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比建立能效比计算模型;根据能效比计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的能效比;将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的能效比进行关联存储得到能效比数据块。
在一个实施例中,处理器执行计算机程序时还实现以下步骤:根据获取得到的热泵设备当前运行的能耗数据,得到热泵设备预设运行时间内的总能耗。
在一个实施例中,提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:获取热泵设备运行时的状态数据;根据状态数据和预设的能耗数据库获取热泵设备当前运行的能耗数据。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:获取热泵设备的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据;将样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据进行关联存储得到能耗数据库。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:根据样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据建立能耗计算模型;根据能耗计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的能耗数据;将预设状态范围内的状态数据以及对应的能耗数据进行关联存储得到能耗数据库。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:将样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量进行关联存储得到制热量数据块;将样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率进行关联存储得到制热功率数据块;将样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比进行关联存储得到能效比数据块。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:根据样本状态数据以及样本状态数据对应的制热量建立制热量计算模型;根据制热量计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的制热量;将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的制热量进行关联存储得到制热量数据块。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:根据样本状态数据以及样本状态数据对应的制热功率建立制热功率计算模型;根据制热功率计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的制热功率;将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的制热功率进行关联存储得到制热功率数据块。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:根据样本状态数据以及样本状态数据对应的能效比建立能效比计算模型;根据能效比计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的能效比;将预设状态范围内的所有状态数据以及对应的能效比进行关联存储得到能效比数据块。
在一个实施例中,计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤:根据获取得到的热泵设备当前运行的能耗数据,得到热泵设备预设运行时间内的总能耗。
上述热泵设备的能耗检测计算机设备和存储介质,通过获取热泵设备运行时的状态数据,根据状态数据和预设的能耗数据库获取热泵设备当前运行的能耗数据,从而用户只需获取热泵设备运行时的状态数据,即可获取热泵设备当前运行所消耗的具体能量情况,从而实现了在不增加额外的工程设备的情况也能获取热泵设备的具体能耗,提高了能耗检测便利性的同时,以便用户根据具体的能耗情况采取节能措施。
以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合,为使描述简洁,未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述,然而,只要这些技术特征的组合不存在矛盾,都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式,其描述较为具体和详细,但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是,对于本领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明构思的前提下,还可以做出若干变形和改进,这些都属于本申请的保护范围。因此,本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (13)

1.一种热泵设备的能耗检测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取热泵设备运行时的状态数据,所述状态数据用于表征所述热泵设备当前运行的状态特征;
根据所述状态数据和预设的能耗数据库获取所述热泵设备当前运行的能耗数据;所述能耗数据库为通过获取所述热泵设备的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据,并根据获取得到的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据建立得到。
2.根据权利要求1所述的热泵设备的能耗检测方法,其特征在于,所述根据所述状态数据和预设的能耗数据库获取所述热泵设备当前运行的能耗数据之前,还包括:
获取所述热泵设备的样本状态数据以及所述样本状态数据对应的能耗数据;
将所述样本状态数据以及所述样本状态数据对应的能耗数据进行关联存储得到能耗数据库。
3.根据权利要求2所述的热泵设备的能耗检测方法,其特征在于,所述将所述样本状态数据以及所述样本状态数据对应的能耗数据进行关联存储得到能耗数据库,包括:
根据所述样本状态数据以及所述样本状态数据对应的能耗数据建立能耗计算模型;
根据所述能耗计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的能耗数据;所述预设状态范围用于表征所述热泵设备运行时的状态特征范围;
将所述预设状态范围内的所有状态数据以及对应的能耗数据进行关联存储得到能耗数据库。
4.根据权利要求3所述的热泵设备的能耗检测方法,其特征在于,所述能耗数据包括制热量、制热功率和能效比,所述能耗数据库包括制热量数据块、制热功率数据块和能效比数据块。
5.根据权利要求4所述的热泵设备的能耗检测方法,其特征在于,所述将所述样本状态数据以及所述样本状态数据对应的能耗数据进行关联存储得到能耗数据库,包括:
将所述样本状态数据以及所述样本状态数据对应的制热量进行关联存储得到制热量数据块;
将所述样本状态数据以及所述样本状态数据对应的制热功率进行关联存储得到制热功率数据块;
将所述样本状态数据以及所述样本状态数据对应的能效比进行关联存储得到能效比数据块。
6.根据权利要求4所述的热泵设备的能耗检测方法,其特征在于,所述将所述样本状态数据以及所述样本状态数据对应的制热量进行关联存储得到制热量数据块,包括:
根据所述样本状态数据以及所述样本状态数据对应的制热量建立制热量计算模型;
根据所述制热量计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的制热量;
将所述预设状态范围内的所有状态数据以及对应的制热量进行关联存储得到制热量数据块。
7.根据权利要求4所述的热泵设备的能耗检测方法,其特征在于,所述将所述样本状态数据以及所述样本状态数据对应的制热功率进行关联存储得到制热功率数据块,包括:
根据所述样本状态数据以及所述样本状态数据对应的制热功率建立制热功率计算模型;
根据所述制热功率计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的制热功率;
将所述预设状态范围内的所有状态数据以及对应的制热功率进行关联存储得到制热功率数据块。
8.根据权利要求4所述的热泵设备的能耗检测方法,其特征在于,所述将所述样本状态数据以及所述样本状态数据对应的能效比进行关联存储得到能效比数据块,包括:
根据所述样本状态数据以及所述样本状态数据对应的能效比建立能效比计算模型;
根据所述能效比计算模型计算预设状态范围内所有状态数据对应的能效比;
将所述预设状态范围内的所有状态数据以及对应的能效比进行关联存储得到能效比数据块。
9.根据权利要求1所述的热泵设备的能耗检测方法,其特征在于,在所述根据所述状态数据和预设的能耗数据库获取所述热泵设备当前运行的能耗数据之后,还包括:
根据获取得到的所述热泵设备当前运行的能耗数据,得到所述热泵设备预设运行时间内的总能耗。
10.根据权利要求1所述的热泵设备的能耗检测方法,其特征在于,所述状态数据包括压力数据或温度数据。
11.一种热泵设备的能耗检测装置,其特征在于,所述装置包括:
状态数据获取模块,用于获取热泵设备运行时的状态数据,所述状态数据用于表征所述热泵设备当前运行的状态特征;
能耗数据获取模块,用于根据所述状态数据和预设的能耗数据库获取所述热泵设备当前运行的能耗数据;所述能耗数据库为通过获取所述热泵设备的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据,并根据获取得到的样本状态数据以及样本状态数据对应的能耗数据建立得到。
12.一种计算机设备,包括处理器和存储器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被所述处理器执行时,使得所述处理器执行权利要求1至10中任一项所述方法的步骤。
13.一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时,使得所述处理器执行权利要求1至10中任一项所述方法的步骤。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112115025A (zh) * 2020-09-07 2020-12-22 青岛聚好联科技有限公司 一种分布式设备的能耗确定方法及装置
EP4375592A1 (en) 2022-11-24 2024-05-29 FERROLI S.p.A. Energy monitoring system for a heat pump

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102057756A (zh) * 2008-06-11 2011-05-11 皇家飞利浦电子股份有限公司 能耗降低的传感器设备和包括这种传感器设备的照明系统
CN103868182A (zh) * 2013-06-08 2014-06-18 李隆 低能耗全功能热泵空调系统及其方法
CN104456856A (zh) * 2014-12-23 2015-03-25 珠海格力电器股份有限公司 水冷冷风机的控制方法及控制装置
CN105276883A (zh) * 2015-11-02 2016-01-27 珠海格力电器股份有限公司 一种电子膨胀阀控制方法、控制装置及空调系统
CN106152401A (zh) * 2016-07-01 2016-11-23 福建工程学院 制冷工况下的风冷热泵协同变频运行方法
CN106288377A (zh) * 2015-05-29 2017-01-04 青岛海尔新能源电器有限公司 热泵热水器的控制方法、热泵热水器及热泵机组
CN106765932A (zh) * 2016-12-14 2017-05-31 深圳达实智能股份有限公司 中央空调系统制冷主机的能效比预测方法及装置
CN107797581A (zh) * 2017-09-04 2018-03-13 任升莲 一种暖通大数据节能系统
CN107977794A (zh) * 2017-12-14 2018-05-01 方物语(深圳)科技文化有限公司 工业产品的数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN108875590A (zh) * 2018-05-25 2018-11-23 平安科技(深圳)有限公司 Bmi预测方法、装置、计算机设备和存储介质

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102057756A (zh) * 2008-06-11 2011-05-11 皇家飞利浦电子股份有限公司 能耗降低的传感器设备和包括这种传感器设备的照明系统
CN103868182A (zh) * 2013-06-08 2014-06-18 李隆 低能耗全功能热泵空调系统及其方法
CN104456856A (zh) * 2014-12-23 2015-03-25 珠海格力电器股份有限公司 水冷冷风机的控制方法及控制装置
CN106288377A (zh) * 2015-05-29 2017-01-04 青岛海尔新能源电器有限公司 热泵热水器的控制方法、热泵热水器及热泵机组
CN105276883A (zh) * 2015-11-02 2016-01-27 珠海格力电器股份有限公司 一种电子膨胀阀控制方法、控制装置及空调系统
CN106152401A (zh) * 2016-07-01 2016-11-23 福建工程学院 制冷工况下的风冷热泵协同变频运行方法
CN106765932A (zh) * 2016-12-14 2017-05-31 深圳达实智能股份有限公司 中央空调系统制冷主机的能效比预测方法及装置
CN107797581A (zh) * 2017-09-04 2018-03-13 任升莲 一种暖通大数据节能系统
CN107977794A (zh) * 2017-12-14 2018-05-01 方物语(深圳)科技文化有限公司 工业产品的数据处理方法、装置、计算机设备及存储介质
CN108875590A (zh) * 2018-05-25 2018-11-23 平安科技(深圳)有限公司 Bmi预测方法、装置、计算机设备和存储介质

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112115025A (zh) * 2020-09-07 2020-12-22 青岛聚好联科技有限公司 一种分布式设备的能耗确定方法及装置
CN112115025B (zh) * 2020-09-07 2024-04-02 青岛聚好联科技有限公司 一种分布式设备的能耗确定方法及装置
EP4375592A1 (en) 2022-11-24 2024-05-29 FERROLI S.p.A. Energy monitoring system for a heat pump

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