CN118208758B - 预制集成式换热机组的控制方法、控制器及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明适用于自动控制技术领域，提供了一种预制集成式换热机组的控制方法、控制器及存储介质。本方法包括：获取待优化时段的气象数据和用户行为特征数据；根据气象数据，预测集热器温度变化序列；根据用户行为特征数据，预测用热速率变化序列；基于集热器温度变化序列和用热速率变化序列，确定并控制待优化时段内每个控制周期换热机组的热交换时间；其中，热交换时间与集热器温度和用热速率均成负相关关系。本发明能够在保证热水不间断供应的同时，实现节能最大化。
Description
技术领域
本发明属于自动控制技术领域，尤其涉及一种预制集成式换热机组的控制方法、控制器及存储介质。
背景技术
随着可再生能源应用技术的发展，利用太阳能供应生活热水技术日趋成熟，集中式太阳能热水系统逐渐成为未来主流利用形式。
然而，太阳能固有的间歇性和不确定性使得系统供能存在较大的不确定性。为了实现对用户持续、稳定的生活热水供应，当前一般通过太阳能集热器与辅助热源结合供热。对于这种系统，如何优化换热机组的运行策略，在保证热水不间断供应的同时，实现节能最大化，是当下亟需解决的问题。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供了一种预制集成式换热机组的控制方法、控制器及存储介质，以对太阳能热水系统中换热机组的运行策略进行优化，在保证热水不间断供应的同时，实现节能最大化。
本发明实施例的第一方面提供了一种预制集成式换热机组的控制方法，该方法应用于太阳能热水系统；太阳能热水系统包括集热器、换热机组和辅助热源；集热器通过换热机组加热用户侧的热水，辅助热源用于对用户侧的热水的热水进行二次加热；
该方法包括：
获取待优化时段的气象数据和用户行为特征数据；
根据气象数据，预测集热器温度变化序列；
根据用户行为特征数据，预测用热速率变化序列；
基于集热器温度变化序列和用热速率变化序列，确定并控制待优化时段内每个控制周期换热机组的热交换时间；
其中，热交换时间与集热器温度和用热速率均成负相关关系。
结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，基于集热器温度变化序列和用热速率变化序列，确定并控制待优化时段内每个控制周期换热机组的热交换时间，包括：
根据预测的每个控制周期的集热器温度，确定该集热器温度下，使用户侧的热水从预设的初始温度加热到的最高温度的预期时间；
根据用热速率，确定时间减少值；
基于预期时间和时间减少值，确定热交换时间。
结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，根据预测的每个控制周期的集热器温度，确定该集热器温度下使用户侧的热水从预设的初始温度加热到最高温度的预期时间，包括：
根据集热器温度和预设的第一关系曲线，确定预期时间；其中，在第一关系曲线中，集热器温度和预期时间成负相关关系；
根据用热速率，确定时间减少值，包括：
根据用热速率和预设的第二关系曲线，确定时间减少值；其中，在第二关系曲线中，用热速率和时间减少值成正相关关系。
结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，根据气象数据，预测集热器温度变化序列，包括：
将气象数据输入至预训练的第一预测模型中，得到集热器温度变化序列；
根据用户行为特征数据，预测用热速率变化序列，包括：
将用户行为特征数据输入至预训练的第二预测模型中，得到用热速率变化序列；
其中，第一预测模型和第二预测模型均为神经网络模型。
结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，该方法还包括：
控制辅助热源将用户侧的热水加热至预设温度阈值。
结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，该方法还包括：
在待优化时段的每个控制周期的开始时刻，获取集热器的实际温度和户内水箱的温度；
根据集热器的实际温度和用户侧的热水的温度，对当前控制周期内换热机组的热交换时间进行调整。
结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，该方法还包括：
在待优化时段的每个控制周期的开始时刻，计算集热器的实际温度和用户侧的热水的温度的差值；
若差值小于预设的差值阈值，则关闭换热机组。
本发明实施例的第二方面提供了一种预制集成式换热机组的控制装置，该装置应用于太阳能热水系统；太阳能热水系统包括集热器、换热机组和辅助热源；集热器通过换热机组加热用户侧的热水，辅助热源用于对用户侧的热水进行二次加热；
该装置包括：
获取模块，用于获取待优化时段的气象数据和用户行为特征数据；
第一预测模块，用于根据气象数据，预测集热器温度变化序列；
第二预测模块，用于根据用户行为特征数据，预测用热速率变化序列；
控制模块，用于基于集热器温度变化序列和用热速率变化序列，确定并控制待优化时段内每个控制周期换热机组的热交换时间；其中，热交换时间与集热器温度和用热速率均成负相关关系。
本发明实施例的第三方面提供了一种控制器，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述第一方面或第一方面的任意一种实现方式中的预制集成式换热机组的控制方法的步骤。
本发明实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，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实现如上述第一方面或第一方面的任意一种实现方式中的预制集成式换热机组的控制方法的步骤。
本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
本发明实施例通过预测集热器温度变化和用户的用热速率变化，动态调控换热机组的热交换时间。具体的，集热器温度用于确定一个初始的热交换时间，用热速率用于调控该初始的热交换时间。当用热速率较小时，说明用户用热水的需求小，可以设置较大的热交换时间，多利用太阳能加热，实现系统节能。当用热速率较大时，说明用户用热水的需求大，由于太阳能加热慢，可以设置较小的热交换时间，太阳能不进行完全加热，而是利用辅助热源二次加热，使热水达到需求温度，辅助热源加热速率快，能够保证热水供应。因此，本发明实施例能够在保证热水不间断供应的同时，实现节能最大化。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，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，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的太阳能热水系统的结构示意图一；
图2是本发明实施例提供的预制集成式换热机组的控制方法的实现流程示意图；
图3是本发明实施例提供的太阳能热水系统的结构示意图二；
图4是本发明实施例提供的预制集成式换热机组的控制装置的结构示意图；
图5是本发明实施例提供的控制器的结构示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。
为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
太阳能热水系统由集热系统、输配系统、控制系统、末端设备等关键环节组成，输配系统和控制系统是整个系统的“耦合剂”，对系统发挥出其应用价值至关重要。就目前行业发展而言，集热系统和末端设备已形成趋于成熟，控制系统未能匹配上技术发展要求，让整个系统变得不协调、不对等，让系统效果未能充分展现。控制系统是太阳能热水系统的“心脏”，当前太阳能热水控制系统普遍存在控制逻辑不合理、控制程序故障以及数据采集设备精度和广度不够等问题，严重限制了太阳能热水技术发展。
本发明实施例提出了一种预制集成式换热机组的控制方法，适用于太阳能集热器与辅助热源结合供热的太阳能热水系统，通过优化换热机组的运行策略，来实现热水稳定供应和系统节能。
示例性的，参见图1所示，太阳能热水系统包括集热器和换热机组。在系统集热环路中，集热器将集取的太阳能转化为热能，并由内部高温换能液的流动，与换热机组进行换热，高温换能液温度降低后，流回集热器吸热，如此循环。换热机组对用户侧的热水进行加热，辅助热源用于对用户侧的热水进行二次加热，提高系统的稳定性。
当前系统中，一般换热机组进行完全换热，虽然能有效利用太阳能资源，但由于太阳能加热效率低，当用户的用热需求大时，难以保证热水供应。图2是本实施例提出的预制集成式换热机组的控制方法的实现流程示意图，参见图2所示，该方法包括：
步骤S201，获取待优化时段的气象数据和用户行为特征数据。
本实施例中首先提出考虑用户行为习惯的需求侧预测算法，计算未来的热水需求，与此同时结合气象数据预测，提出针对太阳能+辅助热源的热水系统预测控制。这里，待优化时段可以是未来的一天、一个小时等。
气象数据包括但不限于环境温度、环境湿度、风速和太阳辐照强度等。
用户行为特征数据包括但不限于时间因素、季节因素、区域因素等，可以对建筑中的生活热水用量进行监测，筛选影响热水用量的相关因素，根据这些相关因素，可以有效地预测用户的热水需求。
例如本实施例通过对大量样本进行调查、分析发现：
（1）时间因素是影响用户热水用量的主要因素之一。一般在早晨和晚上会各出现一次生活热水的用水高峰，说明用户的用水量与时间的相关性较高。工作日与休息日对生活热水整体用量具有一定的影响，具体表现为在工作日热水用量较少、周末或节假日等非工作日的热水用量较多。
（2）季节因素同样是影响用户热水用量的重要因素之一。由于季节变化，包括环境温度、湿度、天气在内的诸多因素都会发生变化。一般的，在寒冷月份热水用量增加，在温暖月份热水用量减少。例如，通过对某地区房屋的热水用量分析发现，在寒冷季节热水用量比全年平均值高6.8%，而在温暖季节比全年平均值低0.96%。
步骤S202，根据气象数据，预测集热器温度变化序列。
可选的，可以将气象数据输入至预训练的第一预测模型中，得到集热器温度变化序列；第一预测模型为神经网络模型。
机器学习是研究机器如何通过历史经验或数据自动获取新知识、以改进性能的一类方法的总称。利用机器学习算法进行预测就是希望通过对已有的数据集中分析、获得变化规律、进而推算未知的数据。本实施例通过采集不同气象数据下集热器温度，抽取70%的数据作为训练集，训练模型权重，剩余30%的数据作为验证集，用以验证预测模型的准确性。将每个控制周期的气象数据输入训练好的神经网络模型中，输出集热器温度变化序列，例如一天中24个小时的集热器温度，每1小时为一个控制周期。
步骤S203，根据用户行为特征数据，预测用热速率变化序列。
可选的，可以将用户行为特征数据输入至预训练的第二预测模型中，得到用热速率变化序列；第二预测模型为神经网络模型。
同理，本实施例将每个控制周期的时间、季节等因素输入训练好的神经网络模型中，输出用热速率变化，例如一天中24个小时的用热速率，此处的用热速率为单位时间内的热水用量，代表用户的用热需求。
步骤S204，基于集热器温度变化序列和用热速率变化序列，确定并控制待优化时段内每个控制周期换热机组的热交换时间。
在本实施例中，热交换时间与集热器温度和用热速率均成负相关关系。集热器温度越高，加热速率越快，因此需要的热交换时间越短，这是热交换时间与集热器温度的负相关关系。用热速率越快，说明用户的热水需求越高，此时减少部分热交换时间，换热机组不进行完全换热，由辅助热源进行二次加热到需求温度，辅助热源的加热效率快，能够保证用户的热水需求，避免因长时间等待换热机组换热缺乏热水，这是热交换时间与用热速率的负相关关系。
这里，如果换热机组是流动换热，可以将高温换能液的流动速率看作是热交换时间，流动速率越高相当于热交换时间越短，流动速率越低相当于热交换时间越长。
本发明实施例通过预测集热器温度变化和用户的用热速率变化，动态调控换热机组的热交换时间。具体的，集热器温度用于确定一个初始的热交换时间，用热速率用于调控该初始的热交换时间。当用热速率较小时，说明用户用热水的需求小，可以设置较大的热交换时间，多利用太阳能加热，实现系统节能。当用热速率较大时，说明用户用热水的需求大，由于太阳能加热慢，可以设置较小的热交换时间，太阳能不进行完全加热，而是利用辅助热源二次加热，使热水达到需求温度，辅助热源加热速率快，能够保证热水供应。因此，本发明实施例能够在保证热水不间断供应的同时，实现节能最大化。
可选的，基于集热器温度变化序列和用热速率变化序列，确定并控制待优化时段内每个控制周期换热机组的热交换时间，包括：
根据预测的每个控制周期的集热器温度，确定该集热器温度下，使用户侧的热水从预设的初始温度加热到的最高温度的预期时间；
根据用热速率，确定时间减少值；
基于预期时间和时间减少值，确定热交换时间。
根据预测的每个控制周期的集热器温度，确定该集热器温度下使用户侧的热水从预设的初始温度加热到最高温度的预期时间，包括：
根据集热器温度和预设的第一关系曲线，确定预期时间；其中，在第一关系曲线中，集热器温度和预期时间成负相关关系；
根据用热速率，确定时间减少值，包括：
根据用热速率和预设的第二关系曲线，确定时间减少值；其中，在第二关系曲线中，用热速率和时间减少值成正相关关系。
在本实施例中，初始温度和最高温度可以自行设置。例如初始温度为0℃，最高温度要高于初始温度，例如70℃、80℃、与集热器相同温度等。可以理解的是，集热器温度越高，加热用户侧的热水所需的预期时间越短；用热速率增大，应减小热交换时间，多利用辅助热源。本实施例通过大量的数据观察，拟合确定了第一关系曲线、第二关系曲线，来确定合适的热交换时间。
作为一种可能的实现方式，该方法还包括：
控制辅助热源将用户侧的热水加热至预设温度阈值。
由于太阳能是一种间歇性资源，导致仅利用太阳能生产热水的热水系统在应用上存在一些问题：首先，太阳能集热器的集热量受天气变化影响较大，在阴雨天时太阳能资源较少，不足以将热水加热到所需温度，无法实现稳定、持续的供水；其次，太阳能集热器生产热水所需时间较长，在一些热水需求波动较大、较为随机的场景常常出现供应不及时的问题，无法实现24小时的热水供应。为了解决上述问题，实现对用户持续、稳定的生活热水供应，本实施例通过辅助热源实现两种热源联合供热的热水系统形式。常见的辅助热源形式包括消耗化石能源、生物质能或电能生产热水的各类热水锅炉，也包括利用制冷逆循环进行加热的热泵系统。在太阳能热水系统中加热辅助热源，一方面能够保持利用太阳能降低系统运行能耗的优势，另一方面在太阳能不足时由辅助热源提供热量，保证生活热水的及时、足量、适温供应。
作为一种可能的实现方式中，该方法还包括：
在待优化时段的每个控制周期的开始时刻，获取集热器的实际温度和用户侧的热水的温度；
根据集热器的实际温度和用户侧的热水的温度，对当前控制周期内换热机组的热交换时间进行调整。
在本实施例中，由于预测可能具备一定的误差，本实施例可以在每个控制周期的开始时刻，获取集热器的实际温度，通过实际温度与预测温度的差值，来修正热交换时间，具体修正过程不再详述。另外，还可以通过用户侧的热水温度适应性调整热交换时间，例如用户侧的热水温度过低时，适当增加热交换时间，用户侧的热水温度过高时，适当减小热交换时间等等，本实施例不作具体限定。
作为一种可能的实现方式中，该方法还包括：
在待优化时段的每个控制周期的开始时刻，计算集热器的实际温度和用户侧的热水的温度的差值；
若差值小于预设的差值阈值，则关闭换热机组。
这里，当差值小于预设的差值阈值例如3℃，说明集热器已经无法加热用户侧的热水。可能是阴天的原因，也可能是用户侧的热水的温度已经达到足够的高度且热水没有被用户使用。此时可以关闭换热机组，不再进行换热循环。如果是阴天的情况，当天气转晴后，集热器温度升高，集热器的实际温度和用户侧的热水的温度的差值大于8℃，则重新开启换热循环。如果是用户侧的热水没有被用户使用，当用户使用热水后，温度降低，从而集热器的实际温度和用户侧的热水的温度的差值大于8℃，则重新开启换热循环。
在一个更具体的实施例中，太阳能热水系统的结构可以参见图3所示。该系统还具有自动补液和过压保护等功能。
在太阳能系统中，集热循环泵组与集热器通过管道连接，用于集热器侧循环介质的循环；供热循环泵组与户内水箱换热盘管通过管道连接，用于供热循环侧介质的循环；换热机组分别与集热侧和供热侧管道连接，用于集热侧和供热侧热量交换；压力传感器、温度传感器和热量表安装在管道上，压力传感器、温度传感器和热量表通过电缆与控制柜连接；膨胀水箱通过管道与供热循环泵组连接；定压罐通过管道与集热循环泵组连接。
太阳能热水系统数据采集设备主要包括温度传感器、压力传感器、超声波热量表、超声波水表等等。温度传感器用于采集太阳能热水系统中防冻液或热水的温度，主要设置在集热器出口位置，通过三芯线缆与电源和控制器连接，数据传输至控制器进行处理、计算，参与温差控制。压力传感器用于采集集热泵和供热泵的进出口压力，分别设置于循环泵的进出口位置，通过三芯线缆与电源和控制器连接，数据传输至控制器后进行处理，压力数据用于显示屏和信息化平台展示，参与压力报警控制。超声波热量表主要用于采集太阳能热水系统的热量、流量和管道供回水温度，主要设置在集热侧供水管路和供热侧回水管路上，采用485通讯协议，通过线缆连接至控制柜进行供电和数据传输，数据传输至控制器后进行处理，流量数据和热量数据直接用于展示，供热侧回水温度参与温差控制。超声波水表主要采集补水量，采用485通讯协议。数据传输至控制器后进行处理，补水量和补水温度用于展示。
本实施例的控制设备在传统的控制设备上进行优化升级选取高质量的设备进行数据采集和传输，增加太阳能热水系统监控点位，全面监控太阳能热水运行状态，控制设备包括供电电源、电能仪表、变压器、集热泵、供热泵开关、控制器、数据存储模块、数据远传模块、显示屏、温湿度和噪声监测器等组成。供电电源为控制系统和泵组以及超声波热量表等设备供电，利用变压器将交流的220V电压转换成12-25V的直流电压为控制器和数据远传模块提供电源，控制柜内设置插座为机房临时用电预留接口。电能表实时记录机房内用电情况，并将用电量、电压和电流等信息实时传输到控制器，由CPU进行信号转换后传递到数据远传模块，对接到太阳能热水系统监控平台，同时传导到机房的显示界面，进行数据实时展示。集热泵和供热泵开关接收控制信号后控制相应的循环泵启停。
系统基本的控制策略包括：
系统通过温差控制器监测集热器出口的温度和用户侧的水温。
当两者之间的温差小于第一设定值3℃时，集热环路水泵关闭。
当温差大于第二设定值8℃时，水泵再次开启。
当集热器的进出口压力低于一定值时进行补液；当集热泵进口压力P1≤0.1bar或供热泵进口压力P2≤0.15bar时关闭所有水泵并报警。
本发明实施例提出了适用于太阳能+辅助热源热水系统形式的预测控制方法，通过分析天气和用户侧需求，动态调整太阳能供热的占比，实现系统能耗降低、运行费用减少、功率峰值下降等效果，在实现24小时热水供应的同时，最大化利用太阳能，减少系统的运行能耗，提高系统效率。提出的太阳能预制集成式换热一体化机组专为太阳能热利用设计，由集热循环泵组，供热循环泵组，换热机组，压力、温度、热量等传感器，定压罐（或膨胀水箱）和控制柜等组成，在工厂完成预制组装的新型集成式换热模块。该机组首次将建筑集成式和装配预制式的概念引入到太阳能热水系统中，打破传统太阳能机房设计思维，强调并优化了工艺质量及运行维护等方面系统设计。一体化机组采用电脑3D建模、自动机加工数据生成、激光切割下料、自动化焊接等工艺制造。该产品占地面积小、加工精度高、质量可靠、外形美观、控制系统高效节能，可充分解决设备机房安装质量差、易渗漏、运行噪音大等问题。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
图4是本发明实施例提供的预制集成式换热机组的控制装置40的结构示意图，该装置应用于太阳能热水系统；太阳能热水系统包括集热器、换热机组和辅助热源；集热器通过换热机组加热用户侧的热水，辅助热源用于对用户侧的热水进行二次加热。
如图4所示，该装置包括：
获取模块41，用于获取待优化时段的气象数据和用户行为特征数据；
第一预测模块42，用于根据气象数据，预测集热器温度变化序列；
第二预测模块43，用于根据用户行为特征数据，预测用热速率变化序列；
控制模块44，用于基于集热器温度变化序列和用热速率变化序列，确定并控制待优化时段内每个控制周期换热机组的热交换时间；其中，热交换时间与集热器温度和用热速率均成负相关关系。
作为一种可能的实现方式，控制模块44具体用于：
根据预测的每个控制周期的集热器温度，确定该集热器温度下，使用户侧的热水从预设的初始温度加热到的最高温度的预期时间；
根据用热速率，确定时间减少值；
基于预期时间和时间减少值，确定热交换时间。
作为一种可能的实现方式，控制模块44具体用于：
根据集热器温度和预设的第一关系曲线，确定预期时间；其中，在第一关系曲线中，集热器温度和预期时间成负相关关系；
根据用热速率，确定时间减少值，包括：
根据用热速率和预设的第二关系曲线，确定时间减少值；其中，在第二关系曲线中，用热速率和时间减少值成正相关关系。
作为一种可能的实现方式，第一预测模块42用于：
将气象数据输入至预训练的第一预测模型中，得到集热器温度变化序列；
作为一种可能的实现方式，第二预测模块43用于：
将用户行为特征数据输入至预训练的第二预测模型中，得到用热速率变化序列；
其中，第一预测模型和第二预测模型均为神经网络模型。
作为一种可能的实现方式，控制模块44还用于：
控制辅助热源将用户侧的热水加热至预设温度阈值。
作为一种可能的实现方式，控制模块44还用于：
在待优化时段的每个控制周期的开始时刻，获取集热器的实际温度和用户侧的热水的温度；
根据集热器的实际温度和用户侧的热水的温度，对当前控制周期内换热机组的热交换时间进行调整。
作为一种可能的实现方式，控制模块44还用于：
在待优化时段的每个控制周期的开始时刻，计算集热器的实际温度和用户侧的热水的温度的差值；
若差值小于预设的差值阈值，则关闭换热机组。
本发明实施例通过预测集热器温度变化和用户的用热速率变化，动态调控换热机组的热交换时间。具体的，集热器温度用于确定一个初始的热交换时间，用热速率用于调控该初始的热交换时间。当用热速率较小时，说明用户用热水的需求小，可以设置较大的热交换时间，多利用太阳能加热，实现系统节能。当用热速率较大时，说明用户用热水的需求大，由于太阳能加热慢，可以设置较小的热交换时间，太阳能不进行完全加热，而是利用辅助热源二次加热，使热水达到需求温度，辅助热源加热速率快，能够保证热水供应。因此，本发明实施例能够在保证热水不间断供应的同时，实现节能最大化。
图5是本发明一实施例提供的控制器50的示意图。如图5所示，该实施例的控制器50包括：处理器51、存储器52以及存储在存储器52中并可在处理器51上运行的计算机程序53，例如预制集成式换热机组的控制程序。处理器51执行计算机程序53时实现上述各个预制集成式换热机组的控制方法实施例中的步骤，例如图2所示的步骤S201至S204。或者，处理器51执行计算机程序53时实现上述各装置实施例中各模块的功能，例如图4所示模块41至44的功能。
示例性的，计算机程序53可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器52中，并由处理器51执行，以完成本发明。一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述计算机程序53在控制器50中的执行过程。
控制器50可包括，但不仅限于，处理器51、存储器52。本领域技术人员可以理解，图5仅仅是控制器50的示例，并不构成对控制器50的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如控制器50还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器51可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
存储器52可以是控制器50的内部存储单元，例如控制器50的硬盘或内存。存储器52也可以是控制器50的外部存储设备，例如控制器50上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card, SMC），安全数字（Secure Digital, SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，存储器52还可以既包括控制器50的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器52用于存储计算机程序以及控制器50所需的其他程序和数据。存储器52还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
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或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/控制器和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/控制器实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的模块/单元如果以软件功能单元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，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (9)
1.一种预制集成式换热机组的控制方法，其特征在于，所述方法应用于太阳能热水系统；所述太阳能热水系统包括集热器、换热机组和辅助热源；所述集热器通过所述换热机组加热用户侧的热水，所述辅助热源用于对所述用户侧的热水进行二次加热；
所述方法包括：
获取待优化时段的气象数据和用户行为特征数据；其中，所述用户行为特征数据包括时间因素和季节因素；
根据所述气象数据，预测集热器温度变化序列；
根据所述用户行为特征数据，预测用热速率变化序列；其中，用热速率为单位时间内的热水用量；
基于所述集热器温度变化序列和所述用热速率变化序列，确定并控制所述待优化时段内每个控制周期所述换热机组的热交换时间；
其中，所述热交换时间与集热器温度和用热速率均成负相关关系；
所述基于所述集热器温度变化序列和所述用热速率变化序列，确定并控制所述待优化时段内每个控制周期所述换热机组的热交换时间，包括：
根据预测的每个控制周期的集热器温度，确定该集热器温度下，使所述用户侧的热水从预设的初始温度加热到的最高温度的预期时间；
根据所述用热速率，确定时间减少值；
基于所述预期时间和所述时间减少值，确定所述热交换时间。
2.如权利要求1所述的预制集成式换热机组的控制方法，其特征在于，所述根据预测的每个控制周期的集热器温度，确定该集热器温度下使所述用户侧的热水从预设的初始温度加热到最高温度的预期时间，包括：
根据所述集热器温度和预设的第一关系曲线，确定所述预期时间；其中，在所述第一关系曲线中，集热器温度和预期时间成负相关关系；
所述根据所述用热速率，确定时间减少值，包括：
根据所述用热速率和预设的第二关系曲线，确定所述时间减少值；其中，在所述第二关系曲线中，用热速率和时间减少值成正相关关系。
3.如权利要求1所述的预制集成式换热机组的控制方法，其特征在于，所述根据所述气象数据，预测集热器温度变化序列，包括：
将所述气象数据输入至预训练的第一预测模型中，得到所述集热器温度变化序列；
所述根据所述用户行为特征数据，预测用热速率变化序列，包括：
将所述用户行为特征数据输入至预训练的第二预测模型中，得到所述用热速率变化序列；
其中，所述第一预测模型和所述第二预测模型均为神经网络模型。
4.如权利要求1至3任一项所述的预制集成式换热机组的控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
控制所述辅助热源将所述用户侧的热水加热至预设温度阈值。
5.如权利要求1至3任一项所述的预制集成式换热机组的控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述待优化时段的每个控制周期的开始时刻，获取所述集热器的实际温度和所述用户侧的热水的温度；
根据所述集热器的实际温度和所述用户侧的热水的温度，对当前控制周期内所述换热机组的热交换时间进行调整。
6.如权利要求5所述的预制集成式换热机组的控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述待优化时段的每个控制周期的开始时刻，计算所述集热器的实际温度和所述用户侧的热水的温度的差值；
若所述差值小于预设的差值阈值，则关闭所述换热机组。
7.一种预制集成式换热机组的控制装置，其特征在于，所述装置应用于太阳能热水系统；所述太阳能热水系统包括集热器、换热机组和辅助热源；所述集热器通过所述换热机组加热用户侧的热水，所述辅助热源用于对所述用户侧的热水进行二次加热；
所述装置包括：
获取模块，用于获取待优化时段的气象数据和用户行为特征数据；其中，所述用户行为特征数据包括时间因素和季节因素；
第一预测模块，用于根据所述气象数据，预测集热器温度变化序列；其中，用热速率为单位时间内的热水用量；
第二预测模块，用于根据所述用户行为特征数据，预测用热速率变化序列；
控制模块，用于基于所述集热器温度变化序列和所述用热速率变化序列，确定并控制所述待优化时段内每个控制周期所述换热机组的热交换时间；其中，所述热交换时间与集热器温度和用热速率均成负相关关系；
所述基于所述集热器温度变化序列和所述用热速率变化序列，确定并控制所述待优化时段内每个控制周期所述换热机组的热交换时间，包括：
根据预测的每个控制周期的集热器温度，确定该集热器温度下，使所述用户侧的热水从预设的初始温度加热到的最高温度的预期时间；
根据所述用热速率，确定时间减少值；
基于所述预期时间和所述时间减少值，确定所述热交换时间。
8.一种控制器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述方法的步骤。
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| CN105698412A (zh) * | 2015-12-24 | 2016-06-22 | 沈丰 | 一种利用天气预报的集中式太阳能热水系统的控制方法 |
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Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| CN105698412A (zh) * | 2015-12-24 | 2016-06-22 | 沈丰 | 一种利用天气预报的集中式太阳能热水系统的控制方法 |
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