CN114688685A - 一种基于云平台的洁净厂房空调系统优化调控方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于云平台的洁净厂房空调系统优化调控方法，包括云计算平台内存储系统设计参数，并根据系统设计参数和空调系统运行状态计算出满足设计工况的空调系统调节部件的运行参数，并将其赋予自动控制系统，自动控制系统设置空调系统调节部件的运行参数，空调系统按自动控制系统设置的参数运行，数据采集系统收集系统参数，并将其输送至信息显示与交互系统，云计算平台读取信息显示与交互系统中的房间实时数据，并完成房间实时数据与设计参数的对比，根据实时运行数据和设计参数的差异，判断误差是否符合精度要求，当误差精度不符合要求时，重复进行上述步骤直至精度满足要求，提高系统稳定性。

Description

一种基于云平台的洁净厂房空调系统优化调控方法
技术领域
本发明涉及洁净空调技术领域，具体为一种基于云平台的洁净厂房空调系统优化调控方法。
背景技术
现有的洁净厂房空调系统主要由空气处理机组、新风处理机组、通风管道、送排风装置、各类风阀，以及数据采集和控制系统等组成。空调系统运行时，首先需要依据系统设计时所确定的各空调房间温、湿度、风量和压差设计参数，以及通风管道和送排风装置的设计参数和阻力数据，通过自动控制系统来设置各类风机(新风机、送风机和排风机)的运行频率、以及各类风阀(新风阀、送风阀、回风阀和排风阀)的开度；然后，待系统实际运行稳定后，通过数据采集系统(各类传感器)将房间实际数据反馈信息显示系统，由操作人员进行分析；操作人员随后根据实际运行参数和设计参数的差异，重新设置各类风机运行频率和各类风阀的开度，进行系统风平衡调节，待系统稳定后，再将房间实际数据与设计参数对比；如此反复，直至房间参数最终与设计参数相符合，空调系统保持此状态后持续不间断运行。
现有的洁净厂房空调系统的运行调节方式的主要缺陷在于，系统运行参数的调节不够智能化，过渡依赖于原设计参数的准确性，各调节参数之间缺乏联动性(例如风机频率与风阀开度之间并不自动关联)，但是设计参数与实际运行工况总存在差异，这就需要工作人员根据实际情况进行风机频率和风阀开度等参数的手动调节，整个调节过程时间长、难度大；一段时间后，空调系统的运行参数又会由于阻力构件的运行参数变化同时发生改变(例如高效过滤器的阻力会随着系统运行时间的增长而不断增加)，这就要求工作人员必须及时关注数据采集系统显示的运行参数变化，并进行相应的控制参数调节，维持系统运行保持设计工况，但是人工调节总是滞后于系统参数变化，因此系统运行的稳定性受到了极大影响；最后，由于设计参数的不精确、人工调节的精度也不高，直接导致了房间控制参数不稳定、且精度低，影响生产的同时造成了能源浪费。例如，药品生产厂房中的房间压差过低，偏离GMP要求，影响药品生产工艺；房间压差过高，高于设计需求，空调系统能耗会额外增加。另外，依靠人工调节的方法，很难实现洁净厂房空调系统工作模式的切换，系统的设计节能潜力得不到利用。
因此，提升洁净厂房空调系统运行的自动和智能化，对于提升系统参数控制精度和节约系统能耗具有重要意义，为此我们提出一种基于云平台的洁净厂房空调系统优化调控方法用于解决上述问题。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于云平台的洁净厂房空调系统优化调控方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于云平台的洁净厂房空调系统优化调控方法，包括如下步骤：
(1)、云计算平台内存储系统设计参数，并根据系统设计参数和空调系统运行状态计算满足设计工况的空调系统调节部件的运行参数，并将其赋予自动控制系统；
(2)、自动控制系统根据云计算平台计算的运行参数设置空调系统调节部件的运行参数，空调系统按自动控制系统设置的参数运行；
(3)、数据采集系统收集房间实时数据，并输送至信息显示与交互系统，所述房间实时数据包括系统运行参数和房间的温度参数、湿度参数及压差参数；
(4)、所述云计算平台读取信息显示与交互系统中的房间实时数据，以将所述房间实时数据与设计参数进行对比，并判断误差是否符合精度要求；
(5)所述云计算平台根据判断结果进行调控：
A、当误差精度不符合要求时，云计算平台重新计算和调整空调系统调节部件的运行参数，并循环执行步骤(1)、步骤(2)、步骤(3)和步骤(4)以控制系统工况改变，直至房间运行参数符合与设计参数的误差精度要求；
B、当误差精度符合要求时，系统调控完成。
优选的一种实施案例，当所述数据采集系统收集到的房间实时数据波动时，所述云计算平台更新所述运行参数，并重新赋予所述自动控制系统以调节系统运行工况，直至房间运行参数再次符合与设计参数的误差精度要求。
优选的一种实施案例，步骤(1)中，所述系统设计参数包括各空调房间温度、湿度、风量和压差、送风管道、排风管道、回风管道、以及送排风装置的设计参数和阻力数据，，所述空调系统调节部件的运行参数包括风机的运行频率和风阀的开度。
优选的一种实施案例，所述风机运行频率包括新风机运行频率、送风机运行频率、以及排风机运行频率。
优选的一种实施案例，所述风阀的开度包括新风阀开度、送风阀开度、回风阀开度、以及排风阀开度。
优选的一种实施案例，所述云计算平台连接有包括显示屏的用户终端，用于使用者预先录入系统设计参数，并根据使用情况定期对参数进行修正。
优选的一种实施案例，所述云计算平台包括风系统计算模块、管网阻力计算模块、风机联合变频模块和风阀智能调控模块，其中，
所述风系统计算模块包括空调系统的数学模型，用于分析和计算系统整体运行参数和空调房间的运行参数，完成与设计参数对比，并输出自动控制系统所需的参数设置；
所述管网阻力计算模块从风系统计算模块中获取系统变工况数据，进而计算空调系统各通风管道和阻力构件的变工况阻力特性，同时将数据反馈给风系统计算模块；
所述风机联合变频模块从风系统计算模块中获取系统变工况数据，进而计算变工况条件下满足风系统参数控制要求的各个风机的运行频率，并将数据反馈给风系统计算模块；
所述风阀智能调控模块从风系统计算模块中获取系统变工况数据，进而计算变工况条件下所需各阀门的开度，同时将并将数据反馈给风系统计算模块。
优选的一种实施案例，所述云计算平台内存储的系统设计参数包括与工作模式、非工作模式和消毒模式分别对应的设计参数，所述云计算平台通过调控所述设计参数以切换所述工作模式、非工作模式和消毒模式。
优选的一种实施案例，所述数据采集系统包括环境参数感应模块、系统状态感应模块和计时模块，所述环境参数感应模块用于感应环境参数，包括房间的温、湿度及压差参数，所述系统状态感应模块用于从空调设备中获取当前使用状态参数，所述计时模块用于对环境参数感应模块和系统状态感应模块进行数据采集间隙间进行计时，采集间隔时间为3-5分钟。
优选的一种实施案例，所述云计算平台连接有数据库，所述数据库与云计算平台进行双向通信，所述数据库内存储多对空调系统运行参数与环境参数的对应数值，便于云计算平台根据数据采集系统采集的参数快速搜索到数据库内的对应空调系统运行参数，减小计算时间，提高调控效率。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、相比于现有的洁净厂房空调系统运行调控系统的人工操作方法，能够实现风机频率、风阀开度等系统设置参数的自动化和智能化调节，进而提升空调房间运行参数的稳定性和精确度；
2、相比于现有的洁净厂房空调系统运行调控系统，本发明专利实现了风机变频和风阀开度的联合控制，避免了为达到系统运行参数要求而出现的风阀小开度、风机高频率运行的问题，有效的降低了通风系统的能耗；
3、相比于现有的洁净厂房空调系统的单一运行模式，本发明专利能够实现洁净厂房空调系统的模式(工作模式、非工作模式和消毒模式)自由切换，在工作模式以外，大幅度的降低空调系统的能耗，实现系统节能的目标。
附图说明
图1为本发明结构示意图；
图2为本发明中云计算平台示意图。
图中：S21、云计算平台；S11、自动控制系统；S12、空调系统调节部件S13、数据采集系统；S14、信息显示与交互系统；S211、风系统计算模块；S212、管网阻力计算模块；S213、风机联合变频模块；S214、风阀智能调控模块。
具体实施方式
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，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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。
请参阅图1-2，本发明提供一种技术方案：一种基于云平台的洁净厂房空调系统优化调控方法，包括如下步骤：
(1)、云计算平台S21内存储系统设计参数，并根据系统设计参数和空调系统运行状态计算满足设计工况的空调系统调节部件S12的运行参数，并将其赋予自动控制系统S11；
(2)、自动控制系统S11根据云计算平台S21计算的运行参数设置空调系统调节部件S12的运行参数，空调系统按自动控制系统S11设置的参数运行；
(3)、数据采集系统S13收集房间实时数据，并输送至信息显示与交互系统S14，房间实时数据包括系统运行参数和房间的温度参数、湿度参数及压差参数；
(4)、云计算平台S21读取信息显示与交互系统S14中的房间实时数据，以将房间实时数据与设计参数进行对比，并判断误差是否符合精度要求；
(5)云计算平台S21根据判断结果进行调控：
A、当误差精度不符合要求时，云计算平台S21重新计算和调整空调系统调节部件S12的运行参数，并循环执行步骤(1)、步骤(2)、步骤(3)和步骤(4)以控制系统工况改变，直至房间运行参数符合与设计参数的误差精度要求；
B、当误差精度符合要求时，系统调控完成。
进一步的，当数据采集系统S13收集到的房间实时数据波动时，云计算平台S21更新运行参数，并重新赋予自动控制系统S11以调节系统运行工况，直至房间运行参数再次符合与设计参数的误差精度要求。
进一步的，步骤(1)中，系统设计参数包括各空调房间温度、湿度、风量和压差、送风管道、排风管道、回风管道、以及送排风装置的设计参数和阻力数据，，空调系统调节部件S12的运行参数包括风机的运行频率和风阀的开度。
进一步的，风机运行频率包括新风机运行频率、送风机运行频率、以及排风机运行频率。
进一步的，风阀的开度包括新风阀开度、送风阀开度、回风阀开度、以及排风阀开度。
进一步的，云计算平台S21连接有包括显示屏的用户终端，用于使用者预先录入系统设计参数，并根据使用情况定期对参数进行修正。
进一步的，云计算平台S21包括风系统计算模块S211、管网阻力计算模块S212、风机联合变频模块S213和风阀智能调控模块S214，其中，
风系统计算模块S211包括空调系统的数学模型，用于分析和计算系统整体运行参数和空调房间的运行参数，完成与设计参数对比，并输出自动控制系统S11所需的参数设置；
管网阻力计算模块S212从风系统计算模块S211中获取系统变工况数据，进而计算空调系统各通风管道和阻力构件的变工况阻力特性，同时将数据反馈给风系统计算模块S211；
风机联合变频模块S213从风系统计算模块S211中获取系统变工况数据，进而计算变工况条件下满足风系统参数控制要求的各个风机的运行频率，并将数据反馈给风系统计算模块S211；
风阀智能调控模块S214从风系统计算模块S211中获取系统变工况数据，进而计算变工况条件下所需各阀门的开度，同时将并将数据反馈给风系统计算模块S211。
进一步的，云计算平台S21内存储的系统设计参数包括与工作模式、非工作模式和消毒模式分别对应的设计参数，云计算平台S21通过调控设计参数以切换工作模式、非工作模式和消毒模式。
进一步的，数据采集系统S13包括环境参数感应模块、系统状态感应模块和计时模块，环境参数感应模块用于感应环境参数，包括房间的温、湿度及压差参数，系统状态感应模块用于从空调设备中获取当前使用状态参数，计时模块用于对环境参数感应模块和系统状态感应模块进行数据采集间隙间进行计时，采集间隔时间为3-5分钟。
进一步的，云计算平台S21连接有数据库，数据库与云计算平台S21进行双向通信，数据库内存储多对空调系统运行参数与环境参数的对应数值，便于云计算平台S21根据数据采集系统S13采集的参数快速搜索到数据库内的对应空调系统运行参数，减小计算时间，提高调控效率。
工作原理：本发明使用时，云计算平台S21内存储系统设计参数，并根据系统设计参数和空调系统运行状态计算出满足设计工况的空调系统调节部件S12的运行参数，并将其赋予自动控制系统S11，自动控制系统S11根据云计算平台S21计算的运行参数设置空调系统调节部件S12的运行参数，空调系统按自动控制系统S11设置的参数运行，数据采集系统S13收集系统运行和房间的温、湿度及压差参数，并将其输送至信息显示与交互系统S14，云计算平台S21读取信息显示与交互系统S14中的房间实时数据，并自动完成房间实时数据与设计参数的对比，随后根据实时运行数据和设计参数的差异，判断误差是否符合精度要求，当误差精度不符合要求时，云计算平台S21会重新计算和调整空调系统调节部件S12的运行参数，控制系统工况改变，直至房间运行参数符合与设计参数的误差精度要求，系统调节完成，系统持续稳定运行。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (10)

1.一种基于云平台的洁净厂房空调系统优化调控方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)、云计算平台内存储系统设计参数，并根据系统设计参数和空调系统运行状态计算满足设计工况的空调系统调节部件的运行参数，并将其赋予自动控制系统；
(2)、自动控制系统根据云计算平台计算的运行参数设置空调系统调节部件的运行参数，空调系统按自动控制系统设置的参数运行；
(3)、数据采集系统收集房间实时数据，并输送至信息显示与交互系统，所述房间实时数据包括系统运行参数和房间的温度参数、湿度参数及压差参数；
(4)、所述云计算平台读取信息显示与交互系统中的房间实时数据，以将所述房间实时数据与设计参数进行对比，并判断误差是否符合精度要求；
(5)所述云计算平台根据判断结果进行调控：
A、当误差精度不符合要求时，云计算平台重新计算和调整空调系统调节部件的运行参数，并循环执行步骤(1)、步骤(2)、步骤(3)和步骤(4)以控制系统工况改变，直至房间运行参数符合与设计参数的误差精度要求；
B、当误差精度符合要求时，系统调控完成。
2.根据权利要求1所述的一种基于云平台的洁净厂房空调系统优化调控方法，其特征在于：当所述数据采集系统收集到的房间实时数据波动时，所述云计算平台更新所述运行参数，并重新赋予所述自动控制系统以调节系统运行工况，直至房间运行参数再次符合与设计参数的误差精度要求。
3.根据权利要求1所述的一种基于云平台的洁净厂房空调系统优化调控方法，其特征在于：步骤(1)中，所述系统设计参数包括各空调房间温度、湿度、风量和压差、送风管道、排风管道、回风管道、以及送排风装置的设计参数和阻力数据，所述空调系统调节部件的运行参数包括风机的运行频率和风阀的开度。
4.根据权利要求3所述的一种基于云平台的洁净厂房空调系统优化调控方法，其特征在于：所述风机运行频率包括新风机运行频率、送风机运行频率、以及排风机运行频率。
5.根据权利要求3所述的一种基于云平台的洁净厂房空调系统优化调控方法，其特征在于：所述风阀的开度包括新风阀开度、送风阀开度、回风阀开度、以及排风阀开度。
6.根据权利要求1所述的一种基于云平台的洁净厂房空调系统优化调控方法，其特征在于：所述云计算平台连接有包括显示屏的用户终端，用于使用者预先录入系统设计参数，并根据使用情况定期对参数进行修正。
7.根据权利要求1所述的一种基于云平台的洁净厂房空调系统优化调控方法，其特征在于：所述云计算平台包括风系统计算模块、管网阻力计算模块、风机联合变频模块和风阀智能调控模块，其中，
所述风系统计算模块包括空调系统的数学模型，用于分析和计算系统整体运行参数和空调房间的运行参数，完成与设计参数对比，并输出自动控制系统所需的参数设置；
所述管网阻力计算模块从风系统计算模块中获取系统变工况数据，进而计算空调系统各通风管道和阻力构件的变工况阻力特性，同时将数据反馈给风系统计算模块；
所述风机联合变频模块从风系统计算模块中获取系统变工况数据，进而计算变工况条件下满足风系统参数控制要求的各个风机的运行频率，并将数据反馈给风系统计算模块；
所述风阀智能调控模块从风系统计算模块中获取系统变工况数据，进而计算变工况条件下所需各阀门的开度，同时将并将数据反馈给风系统计算模块。
8.根据权利要求1所述的一种基于云平台的洁净厂房空调系统优化调控方法，其特征在于：所述云计算平台内存储的系统设计参数包括与工作模式、非工作模式和消毒模式分别对应的设计参数，所述云计算平台通过调控所述设计参数以切换所述工作模式、非工作模式和消毒模式。
9.根据权利要求1所述的一种基于云平台的洁净厂房空调系统优化调控方法，其特征在于：所述数据采集系统包括环境参数感应模块、系统状态感应模块和计时模块，所述环境参数感应模块用于感应环境参数，包括房间的温、湿度及压差参数，所述系统状态感应模块用于从空调设备中获取当前使用状态参数，所述计时模块用于对环境参数感应模块和系统状态感应模块进行数据采集间隙间进行计时，采集间隔时间为3-5分钟。
10.根据权利要求1所述的一种基于云平台的洁净厂房空调系统优化调控方法，其特征在于：所述云计算平台连接有数据库，所述数据库与云计算平台进行双向通信，所述数据库内存储多对空调系统运行参数与环境参数的对应数值，便于云计算平台根据数据采集系统采集的参数快速搜索到数据库内的对应空调系统运行参数，减小计算时间，提高调控效率。
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