CN115200167A - 空调智能调节控制方法及装置方法、空调、存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种空调智能调节控制方法及装置方法、空调。其中空调智能调节控制方法，包括：每个调节周期内计算房间内的实时热负荷、实时湿负荷以及实时湿热比；根据实时湿热比以及预置的空气焓湿曲线，确定当前送风温度；根据当前送风温度计算对应的运行参数的取值；根据对应的运行参数的取值对空调进行调节控制。本发明根据房间内的实时负荷来对空调进行控制，可以使得空调的控制策略与实际负荷相匹配。
Description
技术领域
本发明涉及空调控制的技术领域，尤其涉及一种空调智能调节控制方法。
背景技术
目前空调运行时，不同风挡的风速均是固定的，实际使用时依据用户的设定，运行在用户感觉舒适的档位，全凭用户感受和习惯。
即便现有的空调具备自动模式，在自动模式下，空调也只是监控当前室内环境温度与设定的目标温度的偏差按以下类似控制策略运行，不与实际负荷相匹配。
在制热模式时：
（1）若T环≥T设，为低速，T环为室内环境温度，T设为设定的目标温度；
（2）若T设-Δp℃≤T环＜T设，为中速，Δp为允许的温度偏差；
（3）若T环＜T设-Δp℃，为高速。
在制冷模式时：
（1）若T环≤T设，为低速；
（2）若T设＜T环≤T设+Δp℃，为中速；
（3）若T环＞T设+Δp℃，为高速。
现有技术中空调对送风温度点也均不作控制，与舒适性空调选型之初依据室内负荷而确定的送风量和送风温度点存在偏差，不是以最大温差送风（即不是以最小风量），整机运行能耗偏高，存在能源浪费。
并且实际使用环境的空调的负荷是适时变化的（例如人员变化，日照强度变化等），现有运行控制策略并不能主动适应这些变化，调节相对滞后。
因而如果提供一种符合当前空调负荷（实时热负荷、实时湿负荷）的调节控制策略是业界亟待解决的技术问题。
发明内容
为了解决现有技术中空调的控制策略未与空调的实时负荷匹配的技术问题，本发明提出了空调智能调节控制方法及装置方法、空调。
本发明提出的空调智能调节控制方法，包括：
每个调节周期内计算房间内的实时热负荷、实时湿负荷以及实时湿热比；
根据实时湿热比以及预置的空气焓湿曲线，确定当前送风温度；
根据当前送风温度计算对应的运行参数的取值；
根据对应的运行参数的取值对空调进行调节控制。
进一步，所述房间内的实时
进一步，所述建筑墙体传热负荷通过建筑墙体传热系数*房间面积*（室外温度-目标温度）计算得到。
进一步，所述辐射负荷通过窗户面积*太阳辐射冷负荷强度计算得到。
进一步，所述房间内发热负荷通过房间内人数*房间类别系数*单人显热散热量+灯具功率*使用时长计算得到。
进一步，所述人体潜热负荷通过房间内人数*房间类别系数*单人潜热散热量计算得到。
进一步，所述房间内的实时湿负荷包括人体散湿量、渗透空气带入湿量当中的至少一项。
进一步，所述人体散湿量通过房间内人数*房间类别系数*单人散湿量计算得到。
进一步，所述渗透空气带入湿量通过渗透空气总量*（室外空气含湿量-房间内空气含湿量）计算得到。
进一步，所述实时热负荷、实时湿负荷的相关计算参数通过用户设置、实时采集以及通过实时采集的数据查找对应表得到。
进一步，所述当前送风温度通过以下步骤得到：
根据实时湿热比和目标温度，得到满足该湿热比的温度变化曲线；
选择含湿量最大的空气焓湿曲线与满足该湿热比的温度变化曲线的交点所对应的温度作为当前送风温度。
进一步，所述对应的运行参数包括风机的运行参数和压缩机的运行参数。
本发明提出的空调智能调节控制装置，采用上述技术方案所述的空调智能调节控制方法对空调进行控制，包括：
参数获取模块，获取用于计算所述实时热负荷、实时湿负荷的相关计算参数；
计算模块，根据所述相关计算参数计算当前送风温度对应的运行参数的取值；
控制模块，根据当前送风温度对应的运行参数的取值对空调进行控制。
进一步，所述参数获取模块包括参数设置模块、参数采集模块。
本发明提出的空调，包括控制器，所述控制器采用了上述技术方案所述的空调智能调节控制方法对空调进行控制。
本发明提出的计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，所述计算机程序运行时执行上述技术方案所述的空调智能调节控制方法。
本发明通过实时计算房间内的负荷，然后根据实时负荷来得到最佳的送风温度点，使得送风量最小，降低空调机组的运行能耗，降低碳排放，提升绿色节能水平，而且主动提前调节温度，舒适性更优，提升用户使用体验。本发明通过采集关键数据（相关计算参数对应的数据），对建筑中空调的负荷实时监控，对后期空调的运营策略优化提供第一手数据。
附图说明
下面结合实施例和附图对本发明进行详细说明，其中：
图1是本发明的一实施例的流程图。
图2是本发明的送风温度点的求取原理图。
图3是本发明的一实施例的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
由此，本说明书中所指出的一个特征将用于说明本发明的一个实施方式的其中一个特征，而不是暗示本发明的每个实施方式必须具有所说明的特征。此外，应当注意的是本说明书描述了许多特征。尽管某些特征可以组合在一起以示出可能的系统设计，但是这些特征也可用于其他的未明确说明的组合。由此，除非另有说明，所说明的组合并非旨在限制。
本发明的空调智能调节控制方法，通过计算房间内的实时负荷，然后选择达到用户舒适性要求的能效最高的控制方式对空调进行控制。
如图1所示，本发明的空调智能调节控制方法在每个调节周期内计算房间内的实时热负荷以及实时湿负荷，再根据实时热负荷和实时湿负荷计算得到实时湿热比。
根据实时湿热比以及预置的空气焓湿曲线，确定当前送风温度。
在一个实施例中，选择距离目标温度为最大温差的温度作为当前送风温度，之所以选择距离目标温度为最大温差的温度作为当前送风温度，是因为在最大温差下，空调的室内机的送风风量最小，室内机的风机功耗小、节能，且风感最小，人体舒适度高。在其他实施例中，也可以根据情况选择适合的当前送风温度。
接着根据当前送风温度计算对应的运行参数的取值，最后根据对应的运行参数的取值对空调进行调节控制。本发明所指的对应的运行参数包括风机的运行参数和/或压缩机的运行参数。
上述技术方案中，房间内的实时热负荷包括建筑墙体传热负荷、辐射负荷、房间内发热负荷、人体潜热负荷当中的至少一项。
在一个实施例中，房间内的实时热负荷可以包括建筑墙体传热负荷、辐射负荷、房间内发热负荷、人体潜热负荷。例如在办公区，在空调开启的时间段内，基本上都有人活动，因而房间内的实时热负荷为建筑墙体传热负荷、辐射负荷、房间内发热负荷与人体潜热负荷的总和。在其他实施例中，根据房间的具体用途不同，房间内的实时热负荷的具体计算内容也不同，例如，在会议室，那么在有些调节周期或许当前没有人使用会议室，那么此时该会议室的房间内的实时热负荷为建筑墙体传热负荷、辐射负荷、房间内发热负荷的总和。再例如，当夜晚温度较低时，此时建筑墙体传热负荷、辐射负荷的影响较小，那么此时房间内的实时热负荷可能就主要是房间内发热负荷、人体潜热负荷的总和。无论采用哪一种，本领域内技术人员都可以根据房间的实际使用情况来进行调整。
上述技术方案中，房间内的实时湿负荷包括人体散湿量、渗透空气带入湿量当中的至少一项。
在一个实施例中，房间内的实时湿负荷可以为人体散湿量、渗透空气带入湿量的总和。例如在办公区，在空调开启的时间段内，基本上都有人活动，因而房间内的实时湿负荷为人体散湿量、渗透空气带入湿量的总和。例如在会议室，在有些调节周期内或许当前没有人使用会议室，则房间内的实时湿负荷主要为渗透空气带入湿量。无论采用哪一种，本领域内技术人员也都可以根据房间的实际使用情况来进行调整。
上述技术方案中的实时热负荷、实时湿负荷的相关计算参数可以通过用户设置、实时采集以及通过实时采集的数据查找对应表得到，也就是说，上述建筑墙体传热负荷、辐射负荷、房间内发热负荷、人体潜热负荷，以及人体散湿量、渗透空气带入湿量的计算参数可以通过用户设置、实时采集以及通过实时采集的数据查找对应表得到。
在一个实施例中，建筑墙体传热负荷通过建筑墙体传热系数*房间面积*（室外温度-目标温度）计算得到。其中建筑墙体传热系数可以根据建筑墙体的材质、材料预先进行设置，以便控制程序可以随时读取。目标温度和房间面积也可以预设进行设置。室外温度可以通过传感器实时采集到，或者是通过网络实时采集到，例如通过网络获取实时的气象数据，就可以得到实时的室外温度。在其他实施例中，例如当房间为仓库时，房间面积可能与房间本身的面积不同，需要考虑到货物所占用的面积等影响。
在一个实施例中，辐射负荷通过窗户面积*太阳辐射冷负荷强度计算得到，这里所指的窗户面积主要指的是可被太阳照射到的窗户的面积，其具体的取值可以预设进行设置，太阳辐射冷负荷强度可以通过气象数据得到的实时的室外温度、室外湿度、太阳紫外线强度，来查找对应表，获取该室外温度、室外湿度、太阳紫外线强度对应的太阳辐射冷负荷强度。
在一个实施例中，房间内发热负荷通过房间内人数*房间类别系数*单人显热散热量+灯具功率*使用时长计算得到。其中，房间内的人数可以通过对应的传感器进行实时采集更新，房间类别系数是根据房间的具体用途，可以进行预先设置，例如房间为办公区时，可设置对应的房间类别系数，房间为会议室时，可设置对应的房间类别系数。单人显热散热量可以通过传感器采集个人的体温，例如通过红外热成像传感器采集房间内的每个人的体温，然后再查找对应表，来获取每个体温对应的单人显热散热量。灯具功率也可以预先设置，使用时长可以通过计时器等装置进行采集。在其他实施例中，房间内的发热负荷还可以受其他因素影响，例如房间内除了人以外，还有一些发热量较大的宠物存在，那么也是需要进行考虑的。再例如，当房间被用作机房时，那么房间内发热负荷也需要考虑到多台主机的散热。
在一个实施例中，人体潜热负荷通过房间内人数*房间类别系数*单人潜热散热量计算得到。房间内人数、房间类别系数可以通过上述技术方案获得，单人潜热散热量同样也可以通过采集房间内的每个人的体温，然后再查找对应表，来获取每个体温对应的单人潜热散热量。
在一个实施例中，人体散湿量通过房间内人数*房间类别系数*单人散湿量计算得到。房间内人数、房间类别系数可以通过上述技术方案获得，单人散湿量可以根据房间的类别，预先设置好对应的值，例如房间类别为运动室，可以根据实验数据事先预置好对应的单人散湿量，如果房间类别为普通的居家室或者是办公室，同样也可以根据实验数据事先预置好对应的单人散湿量。
在一个实施例中，渗透空气带入湿量通过渗透空气总量*（室外空气含湿量-房间内空气含湿量）计算得到。其中，渗透空气总量与房间类别以及房间的门窗面积有一定的关联性，可以根据实验数据事先预置好对应房间类别以及房间门窗面积的渗透空气总量，以便计算时调用，室外空气含湿量可以通过传感器实时采集到，或者是通过网络实时采集到，例如通过网络获取实时的气象数据，就可以得到实时的室外空气含湿量。房间内空气含湿量可以通过传感器实时采集到。
下面详细说明一下一个实施例中本发明的当前送风温度的获取方法。
如图2所示，当用户通过上述技术方案计算得到实时热负荷和实时湿负荷以后，根据实时热负荷和实时湿负荷可以计算得到湿热比，湿热比=实时热负荷/实时湿负荷。根据实时湿热比和目标温度，得到满足该湿热比的温度变化曲线，也就是说，以当前的湿热比，可以找到目标温度N在湿热比的温度变化曲线上的位置。计算出来的热湿比可以这样理解，是图2中焓÷湿的比值，代表一个斜率，空调送的风到室内后，其状态变化，必然是沿着这条热湿比线，到达目标温度N所在点。
由于每台空调都可预置对应的空气焓湿曲线，当用户设置了目标温度时，在预置的空气焓湿图中可以唯一确定符合当前负荷和目标温度（N点）的最佳空气处理路线（沿热湿比对应的温度变化曲线），最佳的舒适度就是利用最大的温差送风。
而需要最大的温差送风，即需要找到距离目标温度为最大温差的温度，已知目标温度N所在的点，有热湿比的温度变化曲线（斜率），那送风的温度点就必然在这条线上，而送风的温度点的相对湿度是有极限的，最大只能是90%，也就是可以选择含湿量最大的空气焓湿曲线与满足该湿热比的温度变化曲线的交点所对应的温度作为当前送风温度，从而确定最大温差的送风温度点，这时需要的风量就是最小的。如果送风温度点沿斜线上移动，与目标温度N所在的点的距离越近，则所需风量就越大。
在其他实施例中，因为一些情况也可能选择其他的相对湿度，因而本发明并不限于仅仅只选择90%的空气焓湿曲线这一种方式，也可以是其他的空气焓湿曲线与对应湿热比的温度变化曲线的交点来作为当前送风温度。
图2中送风温度点S1所在的湿热比的温度变化曲线和送风温度点S2所在的湿热比的温度变化曲线分别代表不同时间的湿热比，例如一天之中，中午12点至下午14点的热负荷通常最大，此时会有对应的送风温度点和送风量，而到了晚上，室外温度下降，热负荷通常变小，热湿比也会发生变化，此时送风温度点和送风量就变了。
从图2中可以看出一旦距离目标温度最大温差的送风温度点确定了，就可以确定室内机的风机的最小送风量，（房间内实时热负荷除以送风温度点的温度和目标温度的焓差）求出最小送风风量后，从预置的风机性能曲线中，计算出在对应的风机转速，该风机转速就是需要控制的对应的运行参数中的风机的运行参数。除了风机的运行参数以外，还可以根据送风温度点来计算得到需要控制的压缩机的运行参数，如压缩机的运行频率等。例如制冷时当前的送风温度距离计算出来的送风温度点的温度偏高，则可以加大压缩机的运行频率，如果当前的送风温度距离计算出来的送风温度点的温度偏低，则可以降低压缩机的运行频率。
从图2可以看出，房间内实时负荷（实时热负荷、实时湿负荷）变化时候，热湿比随之发生变化，送风温度也会发生变化，所以要及时调整到最佳的送风温度，才能保证室内温度的波动最小。
本发明还保护空调智能调节控制装置，该空调智能调节控制装置采用上述技术方案中的空调智能调节控制方法对空调进行控制。
如图3所示，该空调智能调节控制装置包括参数获取模块、计算模块和控制模块。
参数获取模块主要是用来获取上述技术方案中的相关计算参数，即用于计算实时热负荷、实时湿负荷的相关计算参数。
参数获取模块可以包括空调使用环境参数设定模块，用户通过该空调使用环境参数设定模块可以输入房间的面积大小、可被日光照射到的窗户的面积、建筑墙体传热系数、房间内的灯具等设备的功率等参数。参数获取模块还可以包括空调使用环境参数采集模块，该空调使用环境参数采集模块可以通过温度传感器采集房间内的实时温度，通过湿度传感器采集房间内的实时湿度，通过红外热成像传感器等采集房间内每个人的体温等，通过室外温度传感器采集室外的环境温度，通过室外湿度传感器采集室外的环境湿度等。本发明根据实际空间环境布局和控制精度、温度场均匀性要求，可以在房间内布置一个或多个温度传感、湿度传感器，然后集中连接到“空调使用环境参数采集模块”，动态采集实时数据发送给计算模块。
计算模块则根据相关计算参数计算当前送风温度对应的运行参数的取值。
控制模块根据当前送风温度对应的运行参数的取值对空调进行控制。
在图3中的实施例中，还包括一个物联网云上传输模块，该物联网云上传输模块可以具备数据采集的功能，如前面技术方案所说的通过网络采集气象数据，就可以通过该物联网云上传输模块来联网获取实时的气象参数，如室外温度、室外湿度、室外的紫光线强度等。
在一个实施例中，控制模块可以采用空调本身的控制器，在图3的实施例中，还可以通过一个建筑控制中心来对空调进行控制。
本发明还保护空调，该空调包括控制器，该控制器采用上述技术方案中的了空调智能调节控制方法对空调进行控制。也就是说，不采用图3的结构，可以通过预置程序配合对应的传感器等，来使得空调本身实现上述空调智能调节控制方法。
本发明还保护计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，该计算机程序运行时执行本发明上述技术方案的空调智能调节控制方法。
本发明通过上述技术方案，可以得出当前房间内的实时负荷需求，最优送风风量和送风温度点，基于最优送风风量和送风温度点，空调主机可以根据目标风机转速和目标送风温度去调节室内机风机的运行风速和压缩机的运行频率。
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 (16)
1.一种空调智能调节控制方法，其特征在于，包括：
每个调节周期内计算房间内的实时热负荷、实时湿负荷以及实时湿热比；
根据实时湿热比以及预置的空气焓湿曲线，确定当前送风温度；
根据当前送风温度计算对应的运行参数的取值；
根据对应的运行参数的取值对空调进行调节控制。
2.如权利要求1所述的空调智能调节控制方法，其特征在于，所述房间内的实时热负荷包括建筑墙体传热负荷、辐射负荷、房间内发热负荷、人体潜热负荷当中的至少一项。
3.如权利要求2所述的空调智能调节控制方法，其特征在于，所述建筑墙体传热负荷通过建筑墙体传热系数*房间面积*（室外温度-目标温度）计算得到。
4.如权利要求2所述的空调智能调节控制方法，其特征在于，所述辐射负荷通过窗户面积*太阳辐射冷负荷强度计算得到。
5.如权利要求2所述的空调智能调节控制方法，其特征在于，所述房间内发热负荷通过房间内人数*房间类别系数*单人显热散热量+灯具功率*使用时长计算得到。
6.如权利要求2所述的空调智能调节控制方法，其特征在于，所述人体潜热负荷通过房间内人数*房间类别系数*单人潜热散热量计算得到。
7.如权利要求1所述的空调智能调节控制方法，其特征在于，所述房间内的实时湿负荷包括人体散湿量、渗透空气带入湿量当中的至少一项。
8.如权利要求7所述的空调智能调节控制方法，其特征在于，所述人体散湿量通过房间内人数*房间类别系数*单人散湿量计算得到。
9.如权利要求7所述的空调智能调节控制方法，其特征在于，所述渗透空气带入湿量通过渗透空气总量*（室外空气含湿量-房间内空气含湿量）计算得到。
10.如权利要求1至9任意一项所述的空调智能调节控制方法，其特征在于，所述实时热负荷、实时湿负荷的相关计算参数通过用户设置、实时采集以及通过实时采集的数据查找对应表得到。
11.如权利要求1至9任意一项所述的空调智能调节控制方法，其特征在于，所述当前送风温度通过以下步骤得到：
根据实时湿热比和目标温度，得到满足该湿热比的温度变化曲线；
选择含湿量最大的空气焓湿曲线与满足该湿热比的温度变化曲线的交点所对应的温度作为当前送风温度。
12.如权利要求1至9任意一项所述的空调智能调节控制方法，其特征在于，所述对应的运行参数包括风机的运行参数和压缩机的运行参数。
13.一种空调智能调节控制装置，其特征在于，采用如权利要求1至12任意一项所述的空调智能调节控制方法对空调进行控制，包括：
参数获取模块，获取用于计算所述实时热负荷、实时湿负荷的相关计算参数；
计算模块，根据所述相关计算参数计算当前送风温度对应的运行参数的取值；
控制模块，根据当前送风温度对应的运行参数的取值对空调进行控制。
14.如权利要求13所述的空调智能调节控制装置，其特征在于，所述参数获取模块包括参数设置模块、参数采集模块。
15.一种空调，包括控制器，其特征在于，所述控制器采用了如权利要求1至12任意一项所述的空调智能调节控制方法对空调进行控制。
16.一种计算机可读存储介质，用于存储计算机程序，其特征在于，所述计算机程序运行时执行如权利要求1至12任意一项所述的空调智能调节控制方法。
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