CN111125931B - 冷却塔自动寻优选型方法、装置 - Google Patents

冷却塔自动寻优选型方法、装置 Download PDF

Info

Publication number
CN111125931B
CN111125931B CN201911422153.4A CN201911422153A CN111125931B CN 111125931 B CN111125931 B CN 111125931B CN 201911422153 A CN201911422153 A CN 201911422153A CN 111125931 B CN111125931 B CN 111125931B
Authority
CN
China
Prior art keywords
cooling tower
intermediate variable
water flow
temperature difference
calculating
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201911422153.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111125931A (zh
Inventor
李宏波
何玉雪
韩广宇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai
Original Assignee
Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai filed Critical Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai
Priority to CN201911422153.4A priority Critical patent/CN111125931B/zh
Publication of CN111125931A publication Critical patent/CN111125931A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111125931B publication Critical patent/CN111125931B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Air Conditioning Control Device (AREA)

Abstract

本发明涉及一种冷却塔自动寻优选型方法、装置,该方法包括:接收冷却塔选型参数,其中,选型参数包括进出水温差、逼近温差以及湿球温度;根据选型参数计算冷却塔水流量;根据冷却塔水流量匹配相应的冷却塔型号。通过提高冷却塔选型的精确度,不仅能够满足空调水系统的性能要求,而且能够使成本达到最低。

Description

冷却塔自动寻优选型方法、装置
技术领域
本发明涉及冷却塔技术领域,尤其涉及一种冷却塔自动寻优选型方法、装置。
背景技术
冷却塔设备的选型对于常规中央空调水系统的运行起着至关重要的作用,不同冷却塔厂家的冷却塔性能、参数及成本不同,目前只能通过冷却塔选型手册进行选型,容易存在误差,一旦选择的冷却塔水流量大于实际需求,不仅成本较高,而且能耗较高导致资源浪费。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种冷却塔自动寻优选型方法、装置,旨在解决现有技术中冷却塔选型存在误差,导致成本、能耗较高的技术问题。
一种冷却塔自动寻优选型方法,包括:接收冷却塔选型参数,其中,选型参数包括进出水温差、逼近温差以及湿球温度;根据选型参数计算冷却塔水流量;根据冷却塔水流量匹配相应的冷却塔型号。
其中,根据选型参数计算冷却塔水流量包括:根据进出水温差和逼近温差计算第一中间变量;根据第一中间变量和湿球温度计算第二中间变量;根据第二中间变量计算冷却塔水流量。
其中,第一中间变量与进出水温差、逼近温差的函数关系为:M=f(ΔT,ΔTb),其中,M为第一中间变量,ΔT为进出水温差,ΔTb为逼近温差;第二中间变量与第一中间变量、湿球温度的函数关系为:q=f(Twet,M),其中,q为第二中间变量,Twet为湿球温度,M为第一中间变量;冷却塔水流量与第二中间变量的函数关系为:Q=f(q),其中,Q为冷却塔水流量,q为第二中间变量。
其中,计算第一中间变量的公式如下:
M=a+b*ln(x1)+c*ln(x2)+d*ln(x1)^2+e*ln(x2)^2
+f*ln(x1)*ln(x2)+g*ln(x1)^3+h*ln(x2)^3
+i*ln(x1)*ln(x2)^2+j*ln(x1)^2*ln(x2)
其中,M为第一中间变量;x1为进出水温差;x2为逼近温差;a、b、c、d、e、f、g、h、i、j为拟合系数。
其中,计算第二中间变量的公式如下:
q=A+B*x3+C*M+D*x32+E*M2+F*x3*M+G*x3^3+H*M^3+I*x3*M^2+J*x3^2*M
其中,x3为湿球温度;M为第一中间变量;A、B、C、D、E、F、G、H、I、J为拟合系数。
其中,计算冷却塔水流量的公式为:
Q=aa*q^b
其中,Q为冷却塔水流量,q为第二中间变量,a,b为拟合系数。
其中,所述方法还包括:将匹配的冷却塔型号按照设备成本从低到高依次排序。
其中,所述方法还包括:当冷却塔的设备成本相同时,将匹配的冷却塔型号按照功耗从低到高依次排序。
一种冷却塔自动寻优选型装置,包括:接收模块:用于接收冷却塔选型参数,其中,选型参数包括进出水温差、逼近温差以及湿球温度;计算模块:用于根据选型参数计算冷却塔水流量;匹配模块:用于根据冷却塔水流量匹配相应的冷却塔型号。
其中,计算模块包括:第一中间变量计算模块:用于根据进出水温差和逼近温差计算第一中间变量;第二中间变量计算模块:用于根据第一中间变量和湿球温度计算第二中间变量;冷却塔水流量计算模块:用于根据第二中间变量计算冷却塔水流量。
上述冷却塔自动寻优选型方法、装置,根据选型参数计算冷却塔水流量,并根据冷却塔水流量匹配相应的冷却塔型号,从而使选择的冷却塔水流量对应实际需求。通过提高冷却塔选型的精确度,不仅能够满足空调水系统的性能要求,而且能够使成本达到最低。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明的一个实施例的冷却塔自动寻优选型方法的流程图。
图2是根据本发明的一个实施例的计算冷却塔水流量的步骤的流程图。
图3是根据本发明的一个实施例的冷却塔自动寻优选型方法的另一流程图。
图4是根据本发明的一个实施例的冷却塔自动寻优选型装置的结构框图。
图5是根据本发明的一个实施例的计算模块的结构框图。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而非全部实施例。基于本发明中的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,在一个实施例中,提供了一种冷却塔自动寻优选型方法,该方法具体包括如下步骤:
S102,接收冷却塔选型参数,其中,选型参数包括进出水温差、逼近温差以及湿球温度。
具体地,用户通过输入设备输入冷却塔进出水温差、逼近温差以及湿球温度。湿球温度常规的测量方法为:用湿纱布包扎普通温度计的感温部分,纱布下端浸在水中,以维持感温部位空气湿度达到饱和,在纱布周围保持一定的空气流通,使周围空气接近达到等焓。示数达到稳定后,此时温度计显示的读数近似认为湿球温度。
S104,根据选型参数计算冷却塔水流量。
具体地,计算机根据选型参数计算冷却塔水流量。
S106,根据冷却塔水流量匹配相应的冷却塔型号。
具体地,计算机根据冷却塔水流量到数据库中匹配相应的冷却塔型号,数据库中预先存储有冷却塔水流量对应的冷却塔型号、设备成本以及能耗。
举例说明:假如现在计算机根据选型参数计算冷却塔水流量为100m3/h,100m3/h对应的冷却塔型号有三台,最终计算机会在界面上显示三台冷却塔型号,以供用户选择。
在一个实施例中,根据冷却塔水流量的预设倍数匹配相应的冷却塔型号。
举例说明:假如现在计算机计算的冷却塔水流量为100m3/h,现在预设倍数为1.2倍,相当于是120m3/h,只要冷却塔水流量在100m3/h至120m3/h之间的冷却塔机型都会匹配到,从而为用户提供更多的选择。
在本实施例中,根据选型参数计算冷却塔水流量,并根据冷却塔水流量匹配相应的冷却塔型号,从而使选择的冷却塔水流量对应实际需求。通过提高冷却塔选型的精确度,不仅能够满足空调水系统的性能要求,而且能够使成本达到最低。
如图2所示,在一个实施例中,S104具体包括计算冷却塔水流量的步骤,该步骤具体包括以下内容:
S202,根据进出水温差和逼近温差计算第一中间变量。
在本实施例中,第一中间变量与进出水温差、逼近温差的函数关系为:M=f(ΔT,ΔTb),其中,M为第一中间变量,X1为进出水温差,X2为逼近温差。
具体地,计算第一中间变量的公式如下:
M=a+b*ln(x1)+c*ln(x2)+d*ln(x1)^2+e*ln(x2)^2
+f*ln(x1)*ln(x2)+g*ln(x1)^3+h*ln(x2)^3
+i*ln(x1)*ln(x2)^2+j*ln(x1)^2*ln(x2)
其中,M为第一中间变量;x1为进出水温差;x2为逼近温差;a、b、c、d、e、f、g、h、i、j为拟合系数。
S204,根据第一中间变量和湿球温度计算第二中间变量。
在本实施例中,第二中间变量与第一中间变量、湿球温度的函数关系为:q=f(Twet,M),其中,q为第二中间变量,Twet为湿球温度,M为第一中间变量。
具体地,计算第二中间变量的公式如下:
q=A+B*x3+C*M+D*x32+E*M2+F*x3*M+G*x3^3+H*M^3+I*x3*M^2+J*x3^2*M
其中,x3为湿球温度;M为第一中间变量;A、B、C、D、E、F、G、H、I、J为拟合系数。
S206,根据第二中间变量计算冷却塔水流量。
在本实施例中,冷却塔水流量与第二中间变量的函数关系为:Q=f(q),其中,Q为冷却塔水流量,q为第二中间变量。
具体地,计算冷却塔水流量的公式如下:
Q=a*q^b
其中,Q为冷却塔水流量,q为第二中间变量,a,b为拟合系数。
在本实施例中,该方法具体还包括如下步骤:将匹配的冷却塔型号按照设备成本从低到高依次排序。
具体地,每个厂家的冷却塔型号都有对应的设备成本范围,通过取平均值,从而确定冷却塔的设备成本。使用前,预先将每个厂家的冷却塔型号以及对应的设备成本存储到数据库中,使用时,计算机从数据库中获取所有匹配的冷却塔型号,并根据设备成本从低到高依次排序。
举例说明:假如现在计算机计算的冷却塔水流量为100m3/h,现有三台冷却塔匹配,第一台的设备成本范围为5000-6000RMB,第二台的设备成本范围为5500-6500RMB,第三台的设备成本范围为4500-5500RMB,取平均值,则第一台的设备成本为5500RMB,第二台的设备成本为6000RMB,第三台的设备成本为5000RMB。根据设备成本从低到高的排序,所以设备成本为5000RMB的第三台冷却塔机型排在第一行,平均值为5500RMB的第一台冷却塔机型排在第二行,平均值为6000RMB的第二台冷却塔机型排在第三行。
在本实施例中,冷却塔自动寻优选型方法具体还包括如下步骤:当冷却塔的设备成本相同时,将匹配的冷却塔型号按照功耗从低到高依次排序。
举例说明:假如现在计算机计算的冷却塔水流量为100m3/h,现有三台冷却塔匹配,第一台的设备成本为5000RMB、功耗为4KW,第二台的设备成本为5500RMB、功耗为4.2KW,第三台的设备成本为5000RMB、功耗为3.8KW。所以设备成本为5000RMB、功耗为3.8KW的第三台冷却塔机型排在第一行,设备成本为5000RMB、功耗为4KW的第一台冷却塔机型排在第二行,设备成本为5500RMB、功耗为4.2KW的第二台冷却塔机型排在第三行。
如图3所示,提供了一种冷却塔自动寻优选型方法,该方法具体包括如下步骤:
第一步:开始选型。
第二步:输入冷却塔进出水温差、逼近温差以及湿球温度。
第三步:根据进出水温差和逼近温差计算第一中间变量。
第四步:根据第一中间变量和湿球温度计算第二中间变量。
第五步:根据第二中间变量计算冷却塔水流量。
第六步:根据冷却塔水流量匹配冷却塔型号。
第七步:将匹配的冷却塔型号按照设备成本从低到高依次排序。
第八步:选型结束。
应该理解的是,各流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示,但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明,这些步骤的执行并没有严格的顺序限制,这些步骤可以以其它的顺序执行。而且,各流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段,这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成,而是可以在不同的时刻执行,这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行,而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
如图4所示,在一个实施例中,提供一种冷却塔自动寻优选型装置10,该装置具体包括以下内容:接收模块11、计算模块12、匹配模块13。
接收模块11,用于接收冷却塔选型参数,其中,选型参数包括进出水温差、逼近温差以及湿球温度。
计算模块12,用于根据选型参数计算冷却塔水流量。
匹配模块13,用于根据冷却塔水流量匹配相应的冷却塔型号。
如图5所示,在一个实施例中,计算模块12具体包括以下内容:第一中间变量计算模块121、第二中间变量计算模块122以及冷却塔水流量计算模块123。
第一中间变量计算模块121,用于根据进出水温差和逼近温差计算第一中间变量。
第二中间变量计算模块122,用于根据第一中间变量和湿球温度计算第二中间变量;
冷却塔水流量计算模块123,用于根据第二中间变量计算冷却塔水流量。
需要说明的,本发明实施例的冷却塔自动寻优选型装置的具体实现过程与冷却塔自动寻优选型方法部分相同,具体可参见方法部分实施例,此处不再赘述。
在一个实施例中,提供了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,使得处理器执行上述冷却塔自动寻优选型方法的步骤。此处冷却塔自动寻优选型方法的步骤可以是上述各个实施例的冷却塔自动寻优选型方法中的步骤。
在一个实施例中,提供了一种计算机设备,包括存储器和处理器,存储器存储有计算机程序,计算机程序被处理器执行时,使得处理器执行上述冷却塔自动寻优选型方法的步骤。此处冷却塔自动寻优选型方法的步骤可以是上述各个实施例的冷却塔自动寻优选型方法中的步骤。
集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
以上为对本发明所提供的一种冷却塔自动寻优选型方法、装置的描述,对于本领域的技术人员,依据本发明实施例的思想,在具体实施例及应用范围上均会有改变之处,综上,本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (6)

1.一种冷却塔自动寻优选型方法,其特征在于,包括:
接收冷却塔选型参数,其中,选型参数包括进出水温差、逼近温差以及湿球温度;
根据选型参数计算冷却塔水流量,包括:根据进出水温差和逼近温差计算第一中间变量;根据第一中间变量和湿球温度计算第二中间变量;根据第二中间变量计算冷却塔水流量;
根据冷却塔水流量匹配相应的冷却塔型号;
计算第一中间变量的公式如下:
M=a+b*ln(x1)+c*ln(x2)+d*ln(x1)^2+e*ln(x2)^2+f*ln(x1)*ln(x2)+g*ln(x1)^3+h*ln(x2)^3+i*ln(x1)*ln(x2)^2+j*ln(x1)^2*ln(x2)
其中,M为第一中间变量;x1为进出水温差;x2为逼近温差;a、b、c、d、e、f、g、h、i、j为拟合系数;
计算第二中间变量的公式如下:
q=A+B*x3+C*M+D*x32+E*M2+F*x3*M+G*x3^3+H*M^3+I*x3*M^2+J*x3^2*M
其中,x3为湿球温度;M为第一中间变量;A、B、C、D、E、F、G、H、I、J为拟合系数。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,计算冷却塔水流量的公式如下:
Q=a*q^b
其中,Q为冷却塔水流量,q为第二中间变量,a,b为拟合系数。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
将匹配的冷却塔型号按照设备成本从低到高依次排序。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当冷却塔的设备成本相同时,将匹配的冷却塔型号按照功耗从低到高依次排序。
5.一种冷却塔自动寻优选型装置,其特征在于,包括:
接收模块:用于接收冷却塔选型参数,其中,选型参数包括进出水温差、逼近温差以及湿球温度;
计算模块:用于根据选型参数计算冷却塔水流量;
匹配模块:用于根据冷却塔水流量匹配相应的冷却塔型号。
6.根据权利要求5所述的装置,其特征在于,计算模块包括:
第一中间变量计算模块:用于根据进出水温差和逼近温差计算第一中间变量;
第二中间变量计算模块:用于根据第一中间变量和湿球温度计算第二中间变量;
冷却塔水流量计算模块:用于根据第二中间变量计算冷却塔水流量。
CN201911422153.4A 2019-12-31 2019-12-31 冷却塔自动寻优选型方法、装置 Active CN111125931B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911422153.4A CN111125931B (zh) 2019-12-31 2019-12-31 冷却塔自动寻优选型方法、装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911422153.4A CN111125931B (zh) 2019-12-31 2019-12-31 冷却塔自动寻优选型方法、装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111125931A CN111125931A (zh) 2020-05-08
CN111125931B true CN111125931B (zh) 2021-09-14

Family

ID=70507031

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911422153.4A Active CN111125931B (zh) 2019-12-31 2019-12-31 冷却塔自动寻优选型方法、装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111125931B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112597563A (zh) * 2020-11-20 2021-04-02 中国建筑一局(集团)有限公司 一种冷却塔施工优化方法和系统
CN112730516B (zh) * 2020-12-30 2023-07-25 新奥数能科技有限公司 一种冷却塔湿球温度逼近度实时监测方法及装置
CN112818527B (zh) * 2021-01-21 2022-07-29 中国科学院合肥物质科学研究院 面向用户端的闭式冷却塔冷却水出口温度预测方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103216912A (zh) * 2013-04-22 2013-07-24 河南理工大学 利用冷却塔获取低冷幅冷却水的方法
CN106979717A (zh) * 2016-11-04 2017-07-25 深圳达实智能股份有限公司 冷却塔供水温度设定值的控制方法及装置
CN109595747A (zh) * 2018-12-24 2019-04-09 珠海格力电器股份有限公司 空调系统的能耗仿真方法、装置

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10753830B2 (en) * 2013-03-18 2020-08-25 Dean Carroll Method and apparatus for controlling sampling of events involving a fluid control
CN106066893B (zh) * 2016-06-22 2020-06-30 珠海格力电器股份有限公司 一种空调选型方法及装置
CN110210929A (zh) * 2019-05-10 2019-09-06 珠海格力电器股份有限公司 电器设备选型方法和装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103216912A (zh) * 2013-04-22 2013-07-24 河南理工大学 利用冷却塔获取低冷幅冷却水的方法
CN106979717A (zh) * 2016-11-04 2017-07-25 深圳达实智能股份有限公司 冷却塔供水温度设定值的控制方法及装置
CN109595747A (zh) * 2018-12-24 2019-04-09 珠海格力电器股份有限公司 空调系统的能耗仿真方法、装置

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
冷却塔的选型和配管设计;高克复等;《暖通空调》;20060115;第36卷(第1期);第85页 *
空调冷却塔的建模与优化控制;刘平等;《暖通空调》;20110315;第41卷(第3期);第153-154页 *
空调系统冷却塔优化运行方式研究;王亮等;《暖通空调》;20110715;第41卷(第7期);第142页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN111125931A (zh) 2020-05-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111125931B (zh) 冷却塔自动寻优选型方法、装置
CN112577161B (zh) 空调能耗模型训练方法与空调系统控制方法
US10684598B1 (en) Building management system with efficient model generation for system identification
US20200218991A1 (en) Building control system with automated kalman filter parameter initiation and system identification
CN113111589B (zh) 预测模型的训练方法、预测供热温度的方法、装置和设备
CN114279121B (zh) 除霜控制方法、装置、电子设备和存储介质
CN109284939B (zh) 综合能源系统的热电联合随机生产模拟方法、装置及设备
CN112288139A (zh) 基于混沌时间序列的空调能耗预测方法、系统及存储介质
JP6582755B2 (ja) 熱源機器ネットワークの運転計画を最適化するための方法及びシステム、及びプログラム
CN106068590A (zh) 设备运转设定装置以及设备运转设定值决定程序
CN116502373B (zh) 流道计算网格生成方法及装置
CN115982918B (zh) 阻力特性辨识方法、装置、设备及存储介质
CN110826196B (zh) 一种工业设备运行数据的处理方法及装置
CN104850711B (zh) 一种机电产品设计标准选择方法
CN111145045A (zh) 一种考虑VaR的电力大用户柔性负荷评估方法及系统
CN115654668A (zh) 一种空调系统及空调系统的负荷预测方法
CN115906467A (zh) 基于换电站的数据处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN116070516A (zh) 一种电缆温度的预测方法及装置
CN110991745B (zh) 一种电力负荷的预测方法、装置、可读介质及电子设备
CN109086447A (zh) 热泵设备的能耗检测方法、装置、计算机设备和存储介质
CN114881465A (zh) 生产管理方法、系统、设备及存储介质
CN114036723A (zh) 综合能源系统运行状态预测方法、装置、设备及存储介质
CN113610556A (zh) 用于用电负荷预测的方法、装置及终端
CN114357700B (zh) 热水供应系统的设备选型方法及相关装置
CN115511047B (zh) Softmax模型的量化方法、装置、设备及介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant