CN110953680A - 空调控制方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种空调控制方法及系统，所述方法包括：根据建筑空调负荷预测模型和第二天的气象预报数据对第二天的空调负荷进行预测；根据预测的第二天的空调负荷和空调能效分析模型生成空调第二天的控制策略。采用本发明的技术方案，可以使得空调的节能控制稳定。

Description

空调控制方法及系统
技术领域
本发明涉及空调领域，尤其涉及一种空调控制方法及系统。
背景技术
随着我国能源问题日益突出，节能降耗势在必行。中央空调系统控制惯性大，控制不稳定是空调系统节能控制技术的难点，如何增加有效的前馈控制环节是提升空调节能控制系统的稳定性的关键问题。
发明内容
本发明的目的是针对上述现有技术中空调系统节能控制不稳定的技术问题，提供一种节能控制稳定的空调控制方法及系统。
本发明实施例中，提供了一种空调控制方法，其包括：
根据建筑空调负荷预测模型和第二天的气象预报数据对第二天的空调负荷进行预测；
根据预测的第二天的空调负荷和空调能效分析模型生成空调第二天的控制策略。
本发明实施例中，所述的空调控制方法还包括：空调运行时，每间隔一个设定的时间进行采集空调运行的负荷数据、建筑内的电器设备运行数据、人员活动数据和气象数据，并将采集到的数据经过大数据分析模型进行分析后生成建筑空调负荷大数据存入到建筑空调负荷数据库中。
本发明实施例中，所述建筑空调负荷预测模型根据所述建筑空调负荷数据库记录的空调运行负荷数据、建筑内的电器设备运行数据、人员活动数据和气象数据进行大数据分析得到。
本发明实施例中，所述的空调控制方法还包括：空调运行时，每间隔一个设定的时间进行采集空调运行的工况数据和空调运行的负荷数据并将采集到的数据进过大数据分析模型进行分析后生成空调系统大数据存入到空调系统数据库中。
本发明实施例中，所述空调能效分析模型根据空调系统数据库记录的空调运行的工况数据和空调运行的负荷数据进行大数据分析得到。
本发明实施例中，还提供了一种空调控制系统，其包括：
建筑空调负荷预测模块，用于根据建筑空调负荷预测模型和第二天的气象预报数据对第二天的空调负荷进行预测；
空调能效分析模块，用于根据预测的第二天的空调负荷和空调能效分析模型生成第二天的空调控制策略；
空调现场控制器，用于根据所述空调能效分析模块提供的空调控制策略对空调进行控制。
本发明实施例中，所述的空调控制系统，还包括：
建筑空调负荷大数据分析模块，用于对空调运行负荷数据、建筑内的电器设备运行数据、人员活动数据和气象数据采用大数据分析模型进行分析，并生成建筑空调负荷大数据；
建筑空调负荷数据库，用于存储所述建筑空调负荷大数据分析模块生成的建筑空调负荷大数据。
本发明实施例中，所述建筑空调负荷预测模型根据所述建筑空调负荷数据库记录的空调运行负荷数据、建筑内的电器设备运行数据、人员活动数据和气象数据进行大数据分析得到。
本发明实施例中，所述的空调控制系统，还包括：
空调系统大数据分析模块，用于对空调运行的工况数据和空调运行的负荷数据采用大数据分析模型进行分析，并生成空调系统大数据；
空调系统数据库，用于存储所述空调系统大数据分析模块生成的空调系统大数据。
本发明实施例中，所述空调能效分析模型根据所述空调系统数据库记录的空调运行的工况数据和空调运行的负荷数据进行大数据分析得到。
与现有技术相比较，在本发明的空调控制方法及系统, 通过大数据分析手段，根据现场传回的大量数据建立建筑空调负荷预测模型，按照国家天气预报系统提供的第二天气象数据，对第二天的空调负荷进行在线预测，同时，根据现场传回的空调系统运行数据，通过大数据分析手段，建立空调系统能效分析模型，通过能效分析模型优化第二天空调系统节能控制策略，达到优化空调系统节能控制数据，确保现场空调系统始终高效稳定运行的目的。
附图说明
图1是本发明实施例的空调控制系统的结构示意图。
图2是本发明实施例的空调控制方法的流程图。
具体实施方式
本发明实施例中，还提供了一种空调控制系统，其包括建筑空调负荷大数据分析模块1、建筑空调负荷数据库2、建筑空调负荷预测模块3、空调系统大数据分析模块4、空调系统数据库5、空调能效分析模块6及空调现场控制器7。下面分别进行说明。
所述建筑空调负荷大数据分析模块1，用于对建筑物中的空调运行的负荷数据、建筑内的电器设备运行数据、人员活动数据和气象数据采用大数据分析模型进行分析，并生成建筑空调负荷大数据。所述建筑空调负荷数据库2，用于存储所述建筑空调负荷大数据分析模块1生成的建筑空调负荷大数据。所述建筑空调负荷预测模块3，用于根据建筑空调负荷预测模型和第二天的气象预报数据对第二天空调负荷进行预测。所述建筑空调负荷预测模型根据所述建筑空调负荷数据库2记录的空调负荷数据、建筑内的电器设备运行数据、人员活动数据和气象数据进行大数据分析得到。所述空调的的负荷数据包括制冷量、运行功率。
需要说明的是，建筑空调负荷即为要为维持建筑内温度稳定所需空调提供的制冷量/制热量。对于建筑物中的空调，特别是中央空调来说，建筑物的空调负荷数据跟建筑物的面积、建筑物采用的建筑材料、建筑物中的电器设备运行情况、建筑物中的人员活动情况以及建筑物所在地的外部气象环境有关。建筑物的面积、建筑物采用的建筑材料是固定的。因此，在本发明实施例中，采集建筑内的空调运行负荷数据、电器设备运行数据、人员活动数据和气象数据，并进行大数据分析来得到建筑空调负荷预测模型。在采集数据时，可以间隔一个固定的时间（比如15分钟，30分钟或者1个小时）来采集，从而获取每天各个时段的数据。由于建筑内的电器设备运行数据、人员活动数据通常是有规律的，都是可以通过大数据手段进行预测。而每天的气象预测数据可以直接通过国家气象台发布的预测数据得到。因此，所述建筑空调负荷预测模块3可根据所述建筑空调负荷预测模型和第二天的气象预报数据对第二天的空调负荷进行预测。
所述空调系统大数据分析模块4，用于对空调运行的工况数据和空调运行的负荷数据采用大数据分析模型进行分析，并生成空调系统大数据。所述空调系统数据库5，用于存储所述空调系统大数据分析模块4生成的空调系统大数据。所述空调能效分析模块6，用于根据所述建筑空调负荷预测模块3预测的第二天的空调负荷和空调能效分析模型生成第二天的空调控制策略。所述控制策略即对空调运行的工况参数的控制方式。所述空调能效分析模型根据所述空调系统数据库5记录的空调运行的工况数据和空调运行的负荷数据进行大数据分析得到。所述空调现场控制器7，用于根据所述空调能效分析模块6提供的空调控制策略对空调进行控制。
需要说明的是，空调设备运行的工况数据包括制冷温度、风量、冷却液流量等。空调设备运行的负荷数据包括制冷量、运行功率。通过空调能效分析模型可以得出负荷数据与空调运行工况数据的关系，从而可以得到任一种负荷情况下的空调设备的最佳运行数据。根据所述建筑空调负荷预测模块3预测的第二天的空调负荷，所述空调能效分析模块6即可生成第二天空调的控制策略，使得空调在最佳能效模式中运行。
如图2所示，上述空调控制系统的控制流程如下：
在建筑物中安装好中央空调后，一开始采用人工对中央空调进行控制，每个一个设定的时间间隔对空调的运行数据、建筑内的电器设备运行数据、人员活动数据和气象数据进行采集，采集到的大数据分别进过大数据分析形成建筑空调负荷大数据和空调系统大数据；
所述建筑空调负荷预测模块3对所述建筑空调负荷大数据进行大数据分析得到建筑空调负荷预测模型，然后根据建筑空调负荷预测模型和第二天的气象预报数据对第二天空调负荷进行预测；
所述空调能效分析模块6对所述空调系统大数据进行大数据分析得到空调能效分析模型，然后根据所述建筑空调负荷预测模块3预测的第二天的空调负荷和空调能效分析模型生成第二天的空调控制策略；
根据上述过程，由于数据的不断积累，所述建筑空调负荷预测模型和所述空调能效分析模型也在不断的更新，生成的控制策略也越来越有效。
综上所述，在本发明的空调控制方法及系统, 通过大数据分析手段，根据现场传回的大量数据建立建筑空调负荷预测模型，按照国家天气预报系统提供的第二天气象数据，对第二天的空调负荷进行在线预测，同时，根据现场传回的空调系统运行数据，通过大数据分析手段，建立空调系统能效分析模型，通过能效分析模型优化第二天空调系统节能控制策略，达到优化空调系统节能控制数据，确保现场空调系统始终高效稳定运行的目的。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种空调控制方法，其特征在于，包括：
根据建筑空调负荷预测模型和第二天的气象预报数据对第二天的空调负荷进行预测；
根据预测的第二天的空调负荷和空调能效分析模型生成空调第二天的控制策略。
2.如权利要求1所述的空调控制方法，其特征在于，还包括：空调运行时，每间隔一个设定的时间进行采集空调运行的负荷数据、建筑内的电器设备运行数据、人员活动数据和气象数据，并将采集到的数据经过大数据分析模型进行分析后生成建筑空调负荷大数据存入到建筑空调负荷数据库中。
3.如权利要求2所述的空调控制方法，其特征在于，所述建筑空调负荷预测模型根据所述建筑空调负荷数据库记录的空调运行负荷数据、建筑内的电器设备运行数据、人员活动数据和气象数据进行大数据分析得到。
4.如权利要求1所述的空调控制方法，其特征在于，还包括：空调运行时，每间隔一个设定的时间进行采集空调运行的工况数据和空调运行的负荷数据并将采集到的数据进过大数据分析模型进行分析后生成空调系统大数据存入到空调系统数据库中。
5.如权利要求1所述的空调控制方法，其特征在于，所述空调能效分析模型根据空调系统数据库记录的空调运行的工况数据和空调运行的负荷数据进行大数据分析得到。
6.一种空调控制系统，其特征在于，包括：
建筑空调负荷预测模块，用于根据建筑空调负荷预测模型和第二天的气象预报数据对第二天的空调负荷进行预测；
空调能效分析模块，用于根据预测的第二天的空调负荷和空调能效分析模型生成第二天的空调控制策略；
空调现场控制器，用于根据所述空调能效分析模块提供的空调的控制数据对空调进行控制。
7.如权利要求6所述的空调控制系统，其特征在于，还包括：
建筑空调负荷大数据分析模块，用于对空调运行负荷数据、建筑内的电器设备运行数据、人员活动数据和气象数据采用大数据分析模型进行分析，并生成建筑空调负荷大数据；
建筑空调负荷数据库，用于存储所述建筑空调负荷大数据分析模块生成的建筑空调负荷大数据。
8.如权利要求7所述的空调控制系统，其特征在于，所述建筑空调负荷预测模型是所述建筑空调负荷预测模块根据所述建筑空调负荷数据库记录的空调运行负荷数据、建筑内的电器设备运行数据、人员活动数据和气象数据进行大数据分析得到。
9.如权利要求6所述的空调控制系统，其特征在于，还包括：
空调系统大数据分析模块，用于对空调运行的工况数据和空调运行的负荷数据采用大数据分析模型进行分析，并生成空调系统大数据；
空调系统数据库，用于存储所述空调系统大数据分析模块生成的空调系统大数据。
10.如权利要求9所述的空调控制系统，其特征在于，
所述空调能效分析模型是所述空调能效分析模块根据所述空调系统数据库记录的空调运行的工况数据和空调运行的负荷数据进行大数据分析得到。
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