CN111271907A - 基于大数据技术的智慧空气源热泵控制系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及基于大数据技术的智慧空气源热泵控制系统及方法，该控制系统包括空气源热泵设备和空气源热泵系统监控管理平台，两者通过物联网技术进行数据交互，实现空气源热泵设备的数据采集、数据分析与计算并将动作指令下传至空气源热泵设备，实现对系统中所有空气源热泵设备实时监控。本发明解决现有空气源热泵设备由于技术限制而造成的能源消耗大的技术问题；利用准确结霜预判方法和热水循环外部加热的防结霜方式代替现有空气源热泵的逆循环除霜方式，解决现有空气源热泵设备逆循环除霜方式存在的结霜误判和能量消耗过高的问题，解决现有空气源热泵设备无法提供智能监控、实现集中式数据处理、和运行过程实时控制的问题。

Description

基于大数据技术的智慧空气源热泵控制系统及方法

技术领域

本发明涉及一种空气源热泵控制系统及方法，具体涉及一种基于大数据技术的智慧空气源热泵控制系统及方法。

背景技术

空气源热泵是一种采用电动机驱动，采用蒸气压缩制冷循环，将低品位热源空气中的热量转移到水或空气等高位热源的设备。

现有的空气源热泵存在以下不足：

一、空气源热泵使用消耗电能的方法从空气中交换热能，现有空气源设备采用单机独自控制的方式，多采用单片机实现，由于没有足够的存储空间，无法实现大量的数据存储和历史数据分析，因此均采用固定的运行策略和参数，或由人工在设备安装时设置运行参数的控制方式，空气源热泵设备按照设定的参数运行。但由于空气源热泵在实际运行过程中，使用环境(温度、湿度等)变化不受人为控制，因此固定的运行策略和参数不可能使热泵系统时刻保持最优化的运行状态，导致了效率的降低和能源消耗的增大。另外受人员本身技术水平的影响，设定的运行参数不一定最合理，也造成了设备的能源消耗的增加。空气源热泵设备的能效比(COP值)有很大的提升空间。

二、现有的空气源热泵设备存在除霜消耗过大的问题。当一定湿度空气中的水蒸气接触到低于露点温度的蒸发器表面时，就会发生相变，产生结霜现象。蒸发器表面结霜后，会降低蒸发器的热导系数，甚至会堵塞蒸发器间隙，严重降低了设备的效率。现有空气源热泵设备普遍采用逆循环除霜的方法。根据蒸发器温度和环境温度的数值，计算出除霜操作的间隔时间，定时从制热工况切换到制冷工况进行除霜。逆循环除霜方法主要存在两个方面的问题，一是除霜过程从制热状态变成吸热状态，完全为负能量状态，造成了热量的大量损失。二是仅采用温度作为判断结霜的条件，会在没有结霜的情况下产生结霜误判从而进入误除霜过程，造成无谓的能源浪费。根据测试，逆循环除霜消耗的能量约占热泵总能量消耗的20％，能量损失问题严重。

三、现有的空气源热泵设备，每套设备独立安装、运行，形成信息“孤岛”，对于大规模集中供热供冷的服务商来说，给系统信息管理造成障碍，无法实现大数据的采集、处理和优化，难以为智慧城市建设提供支持。

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种基于大数据技术的智慧空气源热泵控制系统及方法。改变了现有空气源热泵设备采用固定策略及参数的控制方式，前端设备由“控制器”的运行方式改为“采集器”+“执行器”的运行方式，控制策略的运算由后台系统实现，本发明与现有空气源热泵设备控制方式的主要对比如下。

本发明提供的一种基于5G(兼容4G)及大数据技术的智慧空气源热泵控制系统及方法，简化了前端设备的设计，提高前端设备的稳定性，降低了设备的成本，降低了人工维护的成本，扩展了大数据及人工智能技术的应用范围。

为解决上述问题，本发明采取的技术方案为：基于大数据技术的智慧空气源热泵控制系统，包括安装于用户端、用于实现用户端制热制冷功能的空气源热泵设备和安装于管理中心的空气源热泵系统监控管理平台，所述的空气源热泵系统监控管理平台通过物联网技术与空气源热泵设备的中央控制器进行数据交互，实现空气源热泵设备的数据采集、数据分析与计算并将动作指令下传至空气源热泵设备，从而实现对系统中所有空气源热泵设备实时监控。

进一步，所述的空气源热泵设备的中央控制器设有输入接口、输出接口、通信接口；所述的输入接口采集空气源热泵设备的信号数据，信号数据采集后进行打包并通过通信接口发送至空气源热泵系统监控管理平台，空气源热泵系统监控管理平台进行数据分析计算后返回对空气源热泵设备的控制信号至空气源热泵设备的中央控制器，空气源热泵设备的中央控制器经输出接口输出控制信号后各执行单元执行相应的控制信号实现空气源热泵设备的优化运行。

所述的通信接口为5G兼容4G的通信接口。

本发明通过5G/4G物联网技术，实现空气源热泵设备与后台管理系统之间的传感器数据采集、采集数据上传、数据分析与计算、动作指令下传、动作执行等不断循环的流程，实现管理系统对空气源热泵设备的实时控制，解决了空气源热泵控制电路软硬件资源受限造成的无法优化运行的问题，简化了前端的软硬件设计，提高了设备的稳定性和可靠性。

进一步，所述的空气源热泵设备的中央控制器的输入接口包括外部环境监测接口、蒸发器信号采集接口、冷凝器信号采集接口、压缩机信号采集接口以及变频风机信号采集接口；所述的外部环境监测接口用于接入外部环境温度信号、外部环境湿度信号、外部环境噪声信号；所述的蒸发器信号采集接口用于接入蒸发器入口温度信号、蒸发器出口温度信号、蒸发器出口压力信号；所述的冷凝器信号采集接口用于接入冷凝器入口温度信号、冷凝器出口温度信号、冷凝器入口流量信号；所述的压缩机信号采集接口用于接入压缩机吸气温度信号、压缩机排气温度信号、压缩机排气压力信号、压缩机故障信号；所述的变频风机信号采集接口用于接入风机故障信号。

进一步，所述的空气源热泵设备的中央控制器的输出接口包括电子膨胀阀输出接口、变频风机输出接口、增焓膨胀阀输出接口、四通换向阀输出接口、压缩机输出接口、除霜循环泵输出接口；所述的电子膨胀阀输出接口用于输出电子膨胀阀步进电机控制信号；所述的变频风机输出接口用于输出风机频率控制信号；增焓膨胀阀输出接口用于输出增焓膨胀阀步进电机控制信号；所述的四通换向阀输出接口用于输出四通换向阀继电器控制信号；所述的压缩机输出接口用于输出压缩机继电器控制信号；所述的除霜循环泵输出接口用于输出除霜循环泵流量控制信号，在防结霜过程控制冷凝器中的热水流入换热管，通过变频风机使蒸发器及换热管外的空气流动，利用热空气对蒸发器表面进行加热防结霜。

本发明改变原有设备的分立运行的方式，统一管理空气源热泵设备中的压缩机、冷凝器、膨胀阀、蒸发器及配套设备的运行，使整体系统实现最佳匹配状态，提高设备的COP值。通过集中实时控制的管理方式，系统的建设更加灵活，减少了系统的建设成本、维护成本，提升了系统的运行效率和维护效率，非常适用于大范围的推广使用。

所述的空气源热泵系统监控管理平台包括外网接口、信息采集系统、数据库服务器、运行控制系统、大屏幕监控系统以及运行监控终端。

外网接口：空气源热泵系统监控管理平台通过外网接口实现和外网的连接，以连接系统中所有的智慧空气源热泵系统以及实现和智慧城市及大数据平台的数据交互。

信息采集系统：信息采集系统实现和所有的智慧空气源热泵设备的数据交换，一方面采集智慧空气源热泵设备发送来的信号数据，另一方面把运行控制系统的控制策略及参数下发至智慧空气源热泵设备，实现空气源热泵系统监控管理平台和智慧空气源热泵设备的联通和控制。

运行控制系统：空气源热泵运行控制系统实现对采集的智慧空气源热泵设备的信号数据的处理，实现对每台智慧空气源热泵的结霜过程的判断，实现对历史数据的大数据分析，计算优化的控制策略，实现多台热泵设备的均衡策略，完成对所有智慧空气源热泵设备控制策略的自动和人工调整。

数据库服务器：数据库服务器实现系统中所有数据的存储功能，包括采集信息、控制策略指令、指令执行情况、系统维护信息、系统运行信息等。随着系统业务开展和装机量的不断增加，也可以通过云平台构建系统。

大屏幕监控系统：大屏幕监控系统实现对系统中各智慧空气源热泵设备的集中监控，实时显示智慧空气源热泵设备的运行状态、报警信息等，实现对各智慧空气源热泵设备的直观、快捷、集中的管理。

大屏幕采用拼接屏的方式，可以根据实际工作的需求，实现全屏拼接显示、任意组合显示、单屏单独显示、单屏分割显示等多种显示方式。采用工业控制行业通用的组态软件直观显示出各个智慧空气源热泵及机组的采样信息、运行状态、报警信息，视频监控各智慧空气源热泵的运行环境。

运行监控终端：运行监控终端由系统运行维护人员使用，用来管理各自管辖区域的单台或多台智慧空气源热泵机组。主要实现设备信息维护、运行状态监控、运行环境视频监控、查询统计报表等功能。

基于大数据技术的智慧空气源热泵控制方法，包括如下步骤：

步骤一、空气源热泵设备的中央控制器初始化；

步骤二、空气源热泵设备的中央控制器经输入接口采集空气源热泵设备的信号数据；

步骤三、测试空气源热泵设备的中央控制器与空气源热泵系统监控管理平台之间的数据连接是否正常；若否，则进入步骤四；若是，则进入步骤五；

步骤四、空气源热泵设备的中央控制器使用其内置运行策略，进行设备故障判断和结霜状态判断，并根据判断结果输出控制信号，各执行单元执行相应的控制信号实现空气源热泵设备的优化运行并返回步骤三；

步骤五、空气源热泵设备的中央控制器对采集的信号数据打包并通过5G兼容4G通信接口发送至空气源热泵系统监控管理平台；

步骤六、空气源热泵系统监控管理平台是否接收到空气源热泵设备的中央控制器所发送的信号数据，若否，空气源热泵系统监控管理平台继续执行步骤六；若是，则进入步骤七；

步骤七、空气源热泵系统监控管理平台保存接收到的信号数据，进行设备故障判断、大数据运算、结霜状态判断及防结霜控制、设备均衡计算、制冷/制热曲线计算，并根据判断、计算结果输出控制信号；

步骤八、空气源热泵设备的中央控制器使用5G/4G通信接口接收控制信号，各执行单元执行相应的控制信号实现空气源热泵设备的优化运行并返回步骤三。

进一步，步骤二中所述的空气源热泵设备的中央控制器经输入接口采集的信号数据包括：蒸发器入口温度信号、蒸发器出口温度信号、蒸发器出口压力信号；冷凝器入口温度信号、冷凝器出口温度信号、冷凝器入口流量信号；压缩机吸气温度信号、压缩机排气温度信号、压缩机排气压力信号、压缩机故障信号；风机故障信号。

进一步，步骤四及步骤七中所述的控制信号包括：电子膨胀阀步进电机控制信号、风机频率控制信号、增焓膨胀阀步进电机控制信号、四通换向阀继电器控制信号、压缩机继电器控制信号、除霜循环泵流量控制信号。

本发明使用结霜预判的防结霜方法代替了现有空气源热泵系统定时除霜的过程。通过对环境温度、环境湿度、蒸发器温度等传感器数据的采样分析计算、对历史工作数据的大数据运算、对每次防结霜过程的自学习，实现对蒸发器结霜的准确预判，从而可以使用很小的能源消耗就可以防止结霜现象的发生。从根本上解决目前存在的除霜能耗大和误除霜等问题。

本发明采用热水循环外部加热的防结霜方法，代替现有空气源热泵设备的逆循环除方法。基于本发明对结霜的准确预判，使用热水循环外部加热的防结霜方法，利用少量的热水旁通，通过风机的空气循环，在蒸发器的表面即将结霜的时候，对蒸发器进行加热处理。相对于逆循环除霜的方法，由于没有霜层造成的热导系数降低，每次防结霜的工作过程时间更短，能量消耗大大减少。并且在运行过程中不改变整个热泵系统的制热循环，对用户的舒适度没有影响。根据计算和实际试验，采用结霜预判和热水循环外部加热的防结霜方法，防结霜的能量消耗占总消耗的5％以下，相对于现有技术的20％左右的除霜能量消耗，节能效果显著。

所述的空气源热泵系统监控管理平台建立大数据处理数学模型，通过信号数据采集、数据存取、数据处理、统计分析、数据挖掘、数据预测，实现对空气源热泵设备各个执行单元的优化控制，包括：结霜预判、防结霜控制、温度控制、变频控制、增焓控制；通过AI的自学习功能，在基于5G(兼容4G)及大数据技术的智慧空气源热泵控制系统运行的过程中，持续对空气源热泵设备的运行策略进行优化。随着空气源热泵系统的持续运行，运行策略和参数将持续逐渐优化，实现最优化的的节能效果。

本发明建设了一套“智慧空气源+物联网智能监控系统管理平台”，利用最新的5G通信技术(兼容4G技术)，对系统范围中安装的所有热泵机组进行实时监控。在实时监控的基础上，利用大数据分析等手段，进一步优化热泵机组的制冷制热效率。优化的控制策略通过5G/4G通信网络下发至智能监控设备，优化的结霜预判和热水外部防结霜方式大大减少了热泵系统的能量损失，使机组在保证制冷制热效果的前提下，进一步降低能源消耗。借用5G(兼容4G)的数据传输速度，系统采用了多项安全技术，后台系统和智慧空气源热泵设备之间采用加密的安全传输方式，系统的关键控制设备使用热备份的方式，保证了系统运行的安全性和可靠性。

另外，在使用权限的允许下，在后台管理系统实现对热泵机组的远程控制，实现控制参数及策略的调整、实现手动开启和关停机组等功能。通过后台管理系统，对系统中使用的智慧空气源热泵机组进行智能分组，实现多机组的协同工作，由于机组数量可以任意组合，因此系统能适应不同规模的用户。同时，多机组的协同工作，可以根据情况关停部分机组，从而进一步提高工作效率，增长产品寿命。利用大屏幕方式，实时显示各智慧空气源热泵机组的运行状态、报警信息等，实现对各智慧空气源热泵系统的直观、快捷、集中的管理。

最后，系统实现大数据采集和处理，可为“智慧城市”建设提供数据支撑。

本发明与现有技术相比具有以下显著的优点：

①采用5G兼容4G物联网技术、大数据技术和人工智能技术，实现对空气源热泵机组的优化实时控制，解决现有空气源热泵设备由于技术限制而造成的能源消耗大的技术问题。

②用准确结霜预判方法和热水循环外部加热的防结霜方式代替现有空气源热泵的逆循环除霜方式，解决现有空气源热泵设备逆循环除霜方式存在的结霜误判和能量消耗过高的问题。

③将监控的每一台空气源热泵设备作为物联网的一个节点，解决现有空气源热泵设备无法提供智能监控、实现集中式数据处理、运行参数实时设定和运行过程实时控制、实现信息化管理的问题。

附图说明

图1为基于大数据技术的智慧空气源热泵控制系统结构示意图；

图2为基于大数据技术的智慧空气源热泵设备构成框图；

图3为基于大数据技术的智慧空气源热泵控制方法流程图；

图4为基于5G及大数据技术的系统监控管理平台结构示意图。

具体实施方式

基于大数据技术的智慧空气源热泵控制系统，如图1所示，包括安装于用户端、用于实现用户端制热制冷功能的空气源热泵设备和安装于管理中心的空气源热泵系统监控管理平台，所述的空气源热泵系统监控管理平台通过5G/4G物联网技术与空气源热泵设备的中央控制器进行数据交互，实现空气源热泵设备的数据采集、数据分析与计算并将动作指令下传至空气源热泵设备，从而实现对系统中所有空气源热泵设备实时监控。如图4所示，所述的空气源热泵系统监控管理平台包括外网接口、信息采集系统、数据库服务器、运行控制系统、大屏幕监控系统以及运行监控终端。

进一步，所述的空气源热泵设备的中央控制器设有输入接口、输出接口、5G兼容4G通信接口；所述的输入接口采集空气源热泵设备的信号数据，信号数据采集后进行打包并通过5G兼容4G通信接口发送至空气源热泵系统监控管理平台，空气源热泵系统监控管理平台进行数据分析计算后返回对空气源热泵设备的控制信号至空气源热泵设备的中央控制器，空气源热泵设备的中央控制器经输出接口输出控制信号后各执行单元执行相应的控制信号实现空气源热泵设备的优化运行。

进一步，所述的空气源热泵设备的中央控制器的输入接口包括外部环境监测接口、蒸发器信号采集接口、冷凝器信号采集接口、压缩机信号采集接口以及变频风机信号采集接口；所述的外部环境监测接口用于接入外部环境温度信号、外部环境湿度信号、外部环境噪声信号；所述的蒸发器信号采集接口用于接入蒸发器入口温度信号、蒸发器出口温度信号、蒸发器出口压力信号；所述的冷凝器信号采集接口用于接入冷凝器入口温度信号、冷凝器出口温度信号、冷凝器入口流量信号；所述的压缩机信号采集接口用于接入压缩机吸气温度信号、压缩机排气温度信号、压缩机排气压力信号、压缩机故障信号；所述的变频风机信号采集接口用于接入风机故障信号。

如图2所示，所述的空气源热泵设备的中央控制器的输出接口包括电子膨胀阀输出接口、变频风机输出接口、增焓膨胀阀输出接口、四通换向阀输出接口、压缩机输出接口、除霜循环泵输出接口；所述的电子膨胀阀输出接口用于输出电子膨胀阀步进电机控制信号；所述的变频风机输出接口用于输出风机频率控制信号；增焓膨胀阀输出接口用于输出增焓膨胀阀步进电机控制信号；所述的四通换向阀输出接口用于输出四通换向阀继电器控制信号；所述的压缩机输出接口用于输出压缩机继电器控制信号；所述的除霜循环泵输出接口用于输出除霜循环泵流量控制信号，在防结霜过程控制冷凝器中的热水流入换热管，通过变频风机使蒸发器及换热管外的空气流动，利用热空气对蒸发器表面进行加热防结霜。

如图3所示，基于大数据技术的智慧空气源热泵控制方法，包括如下步骤：

步骤一、空气源热泵设备的中央控制器初始化；

步骤二、空气源热泵设备的中央控制器经输入接口采集空气源热泵设备的信号数据，包括：蒸发器入口温度信号、蒸发器出口温度信号、蒸发器出口压力信号；冷凝器入口温度信号、冷凝器出口温度信号、冷凝器入口流量信号；压缩机吸气温度信号、压缩机排气温度信号、压缩机排气压力信号、压缩机故障信号；风机故障信号；

步骤三、测试空气源热泵设备的中央控制器与空气源热泵系统监控管理平台之间的数据连接是否正常；若否，则进入步骤四；若是，则进入步骤五；

步骤四、空气源热泵设备的中央控制器使用其内置运行策略，进行设备故障判断和结霜状态判断，并根据判断结果输出控制信号，各执行单元执行相应的控制信号实现空气源热泵设备的优化运行并返回步骤三；控制信号包括：电子膨胀阀步进电机控制信号、风机频率控制信号、增焓膨胀阀步进电机控制信号、四通换向阀继电器控制信号、压缩机继电器控制信号、除霜循环泵流量控制信号；

步骤五、空气源热泵设备的中央控制器对采集的信号数据打包并通过5G兼容4G通信接口发送至空气源热泵系统监控管理平台；

步骤六、空气源热泵系统监控管理平台是否接收到空气源热泵设备的中央控制器所发送的信号数据，若否，空气源热泵系统监控管理平台继续执行步骤六；若是，则进入步骤七；

步骤七、空气源热泵系统监控管理平台保存接收到的信号数据，进行设备故障判断、大数据运算、结霜状态判断及防结霜控制、设备均衡计算、制冷/制热曲线计算，并根据判断、计算结果输出控制信号；

步骤八、空气源热泵设备的中央控制器使用5G兼容4G通信接口接收控制信号，各执行单元执行相应的控制信号实现空气源热泵设备的优化运行并返回步骤三。

进一步，步骤七中所述的空气源热泵设备的结霜状态判断及防结霜控制方法主要为：空气源热泵系统监控管理平台接收到空气源热泵设备的中央控制器所发送的信号数据，并对历史数据和实时数据进行数学计算，计算除霜循环泵的控制流量和变频风机的控制转速；预判室外机冷媒结霜温度门限和防结霜结束温度门限，进行AI试错调整，微调室外机冷媒结霜温度和防结霜结束温度的控制门限，判断热泵当前的运行状态处于制热状态还是防结霜状态，并根据判断结果输出控制信号。

进一步，所述的空气源热泵系统监控管理平台建立大数据处理数学模型，通过信号数据采集、数据存取、数据处理、统计分析、数据挖掘、数据预测，实现对空气源热泵设备各个执行单元的优化控制，包括：的结霜预判、防结霜控制、温度控制、变频控制、增焓控制；通过AI的自学习功能，在基于5G兼容4G及大数据技术的智慧空气源热泵控制系统运行的过程中，持续对空气源热泵设备的运行策略进行优化。

Claims (10)

1.基于大数据技术的智慧空气源热泵控制系统，其特征在于：包括安装于用户端、用于实现用户端制热制冷功能的空气源热泵设备和安装于管理中心的空气源热泵系统监控管理平台，所述的空气源热泵系统监控管理平台通过物联网技术与空气源热泵设备的中央控制器进行数据交互，实现空气源热泵设备的数据采集、数据分析与计算并将动作指令下传至空气源热泵设备，从而实现对系统中所有空气源热泵设备实时监控。

2.根据权利要求1所述的基于大数据技术的智慧空气源热泵控制系统，其特征在于：所述的空气源热泵设备的中央控制器设有输入接口、输出接口、通信接口；所述的输入接口采集空气源热泵设备的信号数据，信号数据采集后进行打包并通过通信接口发送至空气源热泵系统监控管理平台，空气源热泵系统监控管理平台进行数据分析计算后返回对空气源热泵设备的控制信号至空气源热泵设备的中央控制器，空气源热泵设备的中央控制器经输出接口输出控制信号后各执行单元执行相应的控制信号实现空气源热泵设备的优化运行。

3.根据权利要求2所述的基于大数据技术的智慧空气源热泵控制系统，其特征在于：所述的空气源热泵设备的中央控制器的输入接口包括外部环境监测接口、蒸发器信号采集接口、冷凝器信号采集接口、压缩机信号采集接口以及变频风机信号采集接口；所述的外部环境监测接口用于接入外部环境温度信号、外部环境湿度信号、外部环境噪声信号；

所述的蒸发器信号采集接口用于接入蒸发器入口温度信号、蒸发器出口温度信号、蒸发器出口压力信号；所述的冷凝器信号采集接口用于接入冷凝器入口温度信号、冷凝器出口温度信号、冷凝器入口流量信号；所述的压缩机信号采集接口用于接入压缩机吸气温度信号、压缩机排气温度信号、压缩机排气压力信号、压缩机故障信号；所述的变频风机信号采集接口用于接入风机故障信号。

4.根据权利要求2所述的基于大数据技术的智慧空气源热泵控制系统，其特征在于：所述的空气源热泵设备的中央控制器的输出接口包括电子膨胀阀输出接口、变频风机输出接口、增焓膨胀阀输出接口、四通换向阀输出接口、压缩机输出接口、除霜循环泵输出接口；所述的电子膨胀阀输出接口用于输出电子膨胀阀步进电机控制信号；所述的变频风机输出接口用于输出风机频率控制信号；增焓膨胀阀输出接口用于输出增焓膨胀阀步进电机控制信号；所述的四通换向阀输出接口用于输出四通换向阀继电器控制信号；所述的压缩机输出接口用于输出压缩机继电器控制信号；所述的除霜循环泵输出接口用于输出除霜循环泵流量控制信号。

5.根据权利要求1所述的基于大数据技术的智慧空气源热泵控制系统，其特征在于：所述的空气源热泵系统监控管理平台包括外网接口、信息采集系统、数据库服务器、运行控制系统、大屏幕监控系统以及运行监控终端。

6.根据权利要求2所述的基于大数据技术的智慧空气源热泵控制系统，其特征在于：所述的通信接口为5G兼容4G通信接口。

7.基于大数据技术的智慧空气源热泵控制方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一、空气源热泵设备的中央控制器初始化；

步骤二、空气源热泵设备的中央控制器经输入接口采集空气源热泵设备的信号数据；

步骤三、测试空气源热泵设备的中央控制器与空气源热泵系统监控管理平台之间的数据连接是否正常；若否，则进入步骤四；若是，则进入步骤五；

步骤四、空气源热泵设备的中央控制器使用其内置运行策略，进行设备故障判断和结霜状态判断，并根据判断结果输出控制信号，各执行单元执行相应的控制信号实现空气源热泵设备的优化运行并返回步骤三；

步骤五、空气源热泵设备的中央控制器对采集的信号数据打包并通过5G兼容4G通信接口发送至空气源热泵系统监控管理平台；

步骤六、空气源热泵系统监控管理平台是否接收到空气源热泵设备的中央控制器所发送的信号数据，若否，空气源热泵系统监控管理平台继续执行步骤六；若是，则进入步骤七；

步骤七、空气源热泵系统监控管理平台保存接收到的信号数据，进行设备故障判断、大数据运算、结霜状态判断及防结霜控制、设备均衡计算、制冷/制热曲线计算，并根据判断、计算结果输出控制信号；

步骤八、空气源热泵设备的中央控制器使用5G兼容4G通信接口接收控制信号，各执行单元执行相应的控制信号实现空气源热泵设备的优化运行并返回步骤三。

8.根据权利要求7所述的基于大数据技术的智慧空气源热泵控制方法，其特征在于，步骤二中所述的空气源热泵设备的中央控制器经输入接口采集的信号数据包括：蒸发器入口温度信号、蒸发器出口温度信号、蒸发器出口压力信号；冷凝器入口温度信号、冷凝器出口温度信号、冷凝器入口流量信号；压缩机吸气温度信号、压缩机排气温度信号、压缩机排气压力信号、压缩机故障信号；风机故障信号。

9.根据权利要求7所述的基于大数据技术的智慧空气源热泵控制方法，其特征在于，步骤四及步骤七中所述的控制信号包括：电子膨胀阀步进电机控制信号、风机频率控制信号、增焓膨胀阀步进电机控制信号、四通换向阀继电器控制信号、压缩机继电器控制信号、除霜循环泵流量控制信号。

10.根据权利要求7所述的基于大数据技术的智慧空气源热泵控制方法，其特征在于，所述的空气源热泵系统监控管理平台建立大数据处理数学模型，通过信号数据采集、数据存取、数据处理、统计分析、数据挖掘、数据预测，实现对空气源热泵设备各个执行单元的优化控制，包括：优化的结霜预判、防结霜控制、温度控制、变频控制、增焓控制；通过AI的自学习功能，在基于5G/4G及大数据技术的智慧空气源热泵控制系统运行的过程中，持续对空气源热泵设备的运行策略进行优化。

Images