CN1598427A - 中央空调冷冻水系统模糊预期控制方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种中央空调冷冻水系统模糊预期控制方法及装置，属于空调节能控制技术，旨在提供一种中央空调的节能控制方法及装置。该方法包括运行参数采集、数据处理、优化修正值预测、模糊推理、控制量输出和控制；通过对冷冻水系统供回水温度、温差、流量、压差等运行参数的采集，计算出相应运行参数的n周期平均值，根据平均值的变化趋势预测其优化修正值，然后通过模糊推理得到优化控制量，并通过变频器控制冷冻水泵转速。其装置包括模糊控制器、变频器、水温传感器、流量计、水流压差传感器以及由智能控制单元；将上述传感器、流量计与智能控制单元连接，将水泵通过变频器与智能控制单元连接，智能控制单元与模糊控制器连接。

Description

中央空调冷冻水系统模糊预期控制方法及装置

技术领域：本发明涉及一种空调冷冻水系统的节能控制方法，尤其涉及一种中央空调冷冻水系统模糊预期控制方法；本发明还涉及一种实现该方法的装置。

背景技术：中央空调系统在现代大型建筑中已被广泛采用，是现代建筑物中能耗最大的设施之一。随着世界能源供求形势的日益严峻，人们越来越重视中央空调系统节能控制技术的开发与应用。

近年来，为了降低中央空调系统的能源浪费，人们开始采用通用变频器来控制空调系统的冷冻水泵。常用的控制方法有PID或PI控制，其控制参数是冷冻水的温度或压力，即恒温差或恒压差控制；控制依据是当前某一时刻的运行参数值，控制方式为跟随控制。这种基于精确数学模型的PID或PI控制，原理简单、使用方便、成本较低，也能达到一定的节能效果，但其局限性在于：

A.中央空调是一种时滞、时变、非线性、多参量且参量间耦合很强的复杂系统，不易获得较精确的数学模型，近似的或粗糙的模型难以实现有效控制；

B.PID调节中，比例系数K_P、积分时间常数T_I和微分时间常数T_d等最重要的工程参数一旦选定之后，如果人不去调节，它是固定不变的，不可能跟随受控参量的变化而自动调整。也就是说，工程参数整定之后，就用同一种参数去对付各种不同的运行工况，因此不可能达到最佳的节能效果。其原因分析如下：

中央空调系统实现制冷的过程，是以冷冻水作为载冷介质在空调制冷机蒸发器与风机盘管、空调机组等末端装置之间不断循环实现的。由于大型建筑空调面积大，空调水系统管道结构复杂、路径长，冷冻水系统的保有水量多达数百m³，致使其热容量和热惯性很大，是一个典型的大惰性系统；另一方面，由于完成一次冷冻水循环所需时间可长达数十分钟，因此它又是一个大滞后系统。对于这种大惰性、大滞后而且具有动态突变性和高度非线性的系统，控制的最大难点在于控制效果的不确定性和高度易变性。主要表现为：控制指令发出之后，一个水循环周期尚未结束或者被控制参数还未来得及响应，系统运行环境或负荷特性可能就又发生了变化；节能控制装置采集到新的变化后，又会发出新的控制指令，从而导致系统运行紊乱或振荡，使冷冻水回水温度在较大范围内波动，长时间都不能达到设定的稳定状态，难以获得所预期的控制效果。

发明内容：为了克服现有PID或PI节能控制技术存在的不足，本发明旨在提供一种中央空调冷冻水系统模糊预期控制方法；该方法能够有效解决由于冷冻水系统自身所固有的大惰性、大滞后等特性而导致系统运行紊乱或振荡的难题，实现冷冻水回水温度的精确控制，从而既可实现对空调末端服务质量的精确控制，又可最大限度地挖掘冷冻水系统的运载节能空间，达到最佳的节能效果。本发明的目的还在于提供一种实现该方法的装置。

本发明的技术方案包括运行参数采集、数据处理、优化修正值预测、模糊推理、控制量输出和控制；通过对冷冻水系统供回水温度、温差、流量、压差四项运行参数的采集，计算出相应运行参数的n周期平均值，根据该平均值的变化趋势预测其优化修正值，然后通过模糊推理得到优化控制量，并通过变频器控制冷冻水泵转速，对冷冻水流量进行相应调节；

具体方法如下：

①运行参数采集，由安装在中央空调系统冷源侧的水温传感器、流量计以及水流压差传感器对冷冻水系统的供回水温度、供水管道中的流量、供回水管道之间的水流压差这四项运行参数进行采集；

②数据处理，智能控制单元依据所采集的上述数据计算出空调末端k时段，即当前时段所需的制冷量：

      Q_k＝λ·w·ΔT

式中，Q_k——k时段，即当前时段空调末端所需的制冷量；

      λ——与冷冻水比热、密度等相关的常数；

      W——冷冻水流量采集值；

      ΔT——冷冻水供、回水之间的温度差采集值；

同时计算出冷冻水上述四项运行参数在最近的n个冷冻水循环周期内的平均值；所述平均值为相应的参数在最近的n个冷冻水循环周期内的值逐个相加所得的和除以周期的个数n而得的值；其公式为：

$\stackrel{\‾}{x_{\mathrm{nk}}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i}{n}$

式中， ——某参数k时段，即当前时段的n周期平均值；

      x_i——某参数在第i周期的值；

      n——冷冻水循环周期的个数，n为≥5的整数；

智能控制单元将所需制冷量Q_k和所述四项运行参数的n周期平均值进行动态更新并传送给模糊控制器；

③优化修正值预测，模糊控制器根据ΔT的n周期平均值，计算出其优化修正值——偏差E_k和偏差变化率

$E_k=\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δ}{T}_{\mathrm{nk}}}-\mathrm{\Δ}{T}_0$

式中，E_k——k时段，即当前时段冷冻水系统的温差偏差；

——k时段，即当前时段冷冻水系统的n周期平均温差值；

      ΔT₀——冷冻水系统的温差设定值；

${\stackrel{\·}{E}}_k=E_k-E_{k-1}$

式中，

——k时段，即当前时段冷冻水系统温差偏差的变化率；

      E_k-1——k的前1时段冷冻水系统的温差偏差；

④模糊推理，模糊控制器将温差ΔT优化修正值，即偏差E_k和偏差变化率

进行A/D转换并作模糊化处理，再经模糊推理得到模糊控制量u_k，将该模糊控制量进行清晰化处理及D/A转换，得到优化控制量U_k并传给智能控制单元；

偏差E_k、偏差变化率

和优化控制量u_k的模糊子集论域取：

$\left\{E_k\right\}=\left\{{\stackrel{\·}{E}}_k\right\}=\left\{u_k\right\}=\{-3,-2,-\mathrm{1,0,1,2,3}\}$

控制规则表示为：

$u_k=-[\mathrm{\α}{E}_k+(1-\mathrm{\α}){\stackrel{\·}{E}}_k]E_k=\±\mathrm{1,0}$

$u_k=-[\mathrm{\β}{E}_k+(1-\mathrm{\β}){\stackrel{\·}{E}}_k]E_k=\±2,\±3$

式中，α，β∈(0，1)

⑤控制量的输出和控制，智能控制单元将优化控制量U_k转换成变频器的控制信号，通过变频器调节冷冻水循环水泵转速以改变冷冻水系统的流量。

为了实现上述方法，本发明所采用的装置包括模糊控制器、变频器、水温传感器、流量计、水流压差传感器以及由控制处理器电路、存储器电路、网络通讯接口电路、模拟量输入电路、模拟量输出电路和电源电路所构成的智能控制单元；在旁通阀的两端安装水流压差传感器，在二次泵的出水端安装流量计，在盈亏管上安装流量计，在空调制冷机组的冷冻水出水端安装水温传感器、回水端安装水温传感器；水流压差传感器、流量计、水温传感器分别通过通信线与智能控制单元连接；一次水泵和二次水泵通过变频器和通信线分别与智能控制单元连接，旁通阀通过通信线与智能控制单元连接；智能控制单元分别通过通信线与模糊控制器连接。

与现有技术比较，本发明将采集到的连续n个冷冻水循环周期的运行参数值相加得出相应的平均值，反映了若干周期内的平均参数。由于所统计计算的参数是随着过程移动的，所以计算得到的平均参数也是一个动态的参数，能较好地反映过程的变化；另一方面，由于采集了n个周期的参数值，因其累积时间远远大于1个周期的时间，所以能够较好地消除系统惰性和滞后的不良影响。

本发明对于实现中央空调冷冻水系统的节能并提高系统运行的稳定性及适应能力具有显著的效果和实际意义。

附图说明：

图1是中央空调冷冻水系统模糊预期控制装置原理图；

图2是智能控制单元的电路图；

图3是现有技术中冷冻水回水温度变化图；

图4是本发明冷冻水回水温度变化图。

附图中：模糊控制器1  智能控制单元2、3  变频器4  旁通阀5水流压差传感器6  流量计7、13  二次水泵8  水温传感器9、11  空调制冷机组10  一次水泵12  控制处理器电路14  存储器电路15网络通讯接口电路16  模拟量输入电路17  模拟量输出电路18  电源电路19

具体实施方式：下面结合附图和具体的实施例对本发明作进一步说明：

本发明所提供的中央空调冷冻水系统模糊预期控制方法是这样实现的：

①运行参数采集，当空调末端负荷变化时，由安装在冷冻水系统中的水温传感器、流量计和压差传感器对冷冻水系统中的供回水温度、供水流量以及供回水管道之间的水流压差等运行参数进行采集。

②数据处理，智能控制单元依据所采集的数据计算出空调末端k时段，即当前所需的制冷量：

      Q_k＝λ·w·ΔT

式中，Q_k——k时段，即当前空调末端所需的制冷量；

      λ——与冷冻水比热、密度等相关的常数；

      w——冷冻水流量采集值；

      ΔT——冷冻水供、回水之间的温度差采集值；

同时计算出冷冻水温差、压差或流量等运行参数在最近的n个冷冻水循环周期内的平均值。所述平均值为相应的参数在最近的n个冷冻水循环周期内的值逐个相加所得的和除以周期的个数n而得的值；其数学公式为：

$\stackrel{\‾}{x_{\mathrm{nk}}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i}{n}$

式中，

——某参数k时段(即当前)的n周期平均值；

      x_i——某参数在第i周期的值；

      n——冷冻水循环周期的个数，n为≥5的整数；

用上述方法可以得到冷冻水相关运行参数，如：温差、压差或流量等n周期平均值。随着时间的推移，这些n周期平均值也将随着改变，因此也称为n周期移动平均值；当然，也可将其分别标示在以时间为横坐标的图上或表格中，得到相应参数的移动平均线或移动平均表。智能控制单元将所需制冷量Q_k和相关运行参数的n周期移动平均值进行动态更新并传送给模糊控制器。

③优化修正值预测，在所需制冷量Q_k确定的情况下，为了寻求最佳节能运行状态，可以对冷冻水系统的运行参数进行调节，即进行优化修正。由于空调末端所需制冷量Q_k是流量w和温差ΔT的函数：Q₀＝f(w，ΔT)，因此，可以通过对流量W和温差ΔT的合理调节来实现冷冻水系统的节能运行；同时，为了实现对冷冻水回水温度的精确控制，可以通过控制温差ΔT来实现；为此，选取ΔT作为控制参量。模糊控制器根据ΔT的n周期移动平均值计算出其优化修正值，即：偏差E_k和偏差变化率

$E_k=\stackrel{\‾}{{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{nk}}}-\mathrm{\Δ}{T}_0$

式中，E_k——k时段，即当前冷冻水系统的温差偏差；

——k时段，即当前冷冻水系统的n周期移动平均温差值；

      ΔT₀——冷冻水系统的温差设定值。

${\stackrel{\·}{E}}_k=E_k-E_{k-1}$

式中，

——k时段，即当前冷冻水系统温差偏差的变化率；

      E_k-1——k的前1时段冷冻水系统的温差偏差。

当E_k＞0，表示k时段，即当前冷冻水系统的n周期移动平均温差值大于设定值；

当E_k＜0，表示k时段，即当前冷冻水系统的n周期移动平均温差值小于设定值；

当E_k＝0，表示k时段，即当前冷冻水系统的n周期移动平均温差值等于设定值；

所述时段的时间长短取系统运行参数的采样周期或周期的若干倍。

④模糊推理，模糊控制器将温差ΔT优化修正值，即偏差E_k和偏差变化率

进行A/D转换并模糊化处理，再经模糊推理得到模糊控制量u_k，将该模糊控制量进行清晰化处理及D/A转换，得到优化控制量U_k并传给智能控制单元。为了实现模糊控制器中模糊控制规则的自调整，系统设置了两个调整因子α和β，可实现在不同状态下对控制规则中偏差E_k和偏差变化率

加权程度的调整。当偏差E_k较小时，系统接近稳态，控制器的主要任务是减小超调使系统尽快稳定；就要求控制规则中偏差变化率

的作用大—些，即对偏差变化率 的加权大些，控制规则由α来调整；当偏差E_k较大时，控制器的主要任务是消除偏差，这时偏差E_k在控制规则中的加权应大一些，由β来调整，能尽快消除偏差。

偏差E_k、偏差变化率

和优化控制量u_k的模糊子集论域取：

$\left\{E_k\right\}=\left\{{\stackrel{\·}{E}}_k\right\}=\left\{u_k\right\}=\{-3,-2,-\mathrm{1,0,1,2,3}\}$

控制规则表示为：

$u_k=-[\mathrm{\α}{E}_k+(1-\mathrm{\α}){\stackrel{\·}{E}}_k]E_k=\±\mathrm{1,0}$

$u_k=-[\mathrm{\β}{E}_k+(1-\mathrm{\β}){\stackrel{\·}{E}}_k]E_k=\±2,\±3$

式中，α，β∈(0，1)

⑤控制量的输出和控制，将优化控制量U_k转换成变频器的控制信号，通过变频器调节冷冻水循环水泵转速以改变冷冻水系统的流量，以满足空调末端所需制冷量Q_k的需要，同时实现冷冻水回水温度的精确控制，使冷冻水系统始终处于最佳能量配送工作状态，实现节能降耗目的。

本发明所提供的实现中央空调冷冻水系统模糊预期控制方法的装置原理如图1～2所示，在旁通阀5的两端安装水流压差传感器6，在二次泵8的出水端安装流量计7，在盈亏管上安装流量计13，在空调制冷机组10冷冻水的出水端和回水端分别安装水温传感器9、11。上述传感器用于采集水温、流量、压差等运行参数。水流压差传感器6、流量计7和13、水温传感器9和11分别通过通信线与智能控制单元2连接；一次水泵12、二次水泵8通过变频器4和通信线分别与智能控制单元3连接，旁通阀5通过通信线与智能控制单元3连接。智能控制单元2、3通过通信线分别与模糊控制器1连接。智能控制单元2、3均由控制处理器电路14、存储器电路15、网络通讯接口电路16、模拟量输入电路17、模拟量输出电路18以及电源电路19构成。

如图3、图4所示，本发明能够实现对冷冻水回水温度的精确控制，冷冻水的回水温度起伏变化幅度较小；而PID或PI控制方法则不能实现对冷冻水回水温度的精确控制，冷冻水的回水温度起伏变化幅度较大。

Claims (2)

1、一种中央空调冷冻水系统模糊预期控制方法，包括运行参数采集、数据处理、优化修正值预测、模糊推理、控制量输出和控制；其特征在于：通过对冷冻水系统供回水温度、温差、流量、压差四项运行参数的采集，计算出相应运行参数的n周期平均值，根据该平均值的变化趋势预测其优化修正值，然后通过模糊推理得到优化控制量，并通过变频器控制冷冻水泵转速，对冷冻水流量进行相应调节；具体方法如下：

①运行参数采集，由安装在中央空调系统冷源侧的水温传感器、流量计以及水流压差传感器对冷冻水系统的供回水温度、供水管道中的流量、供回水管道之间的水流压差这四项运行参数进行采集；

②数据处理，智能控制单元依据所采集的上述数据计算出空调末端k时段，即当前时段所需的制冷量：

Q_k＝λ·w·ΔT

式中，Q_k——k时段，即当前时段空调末端所需的制冷量；

      λ——与冷冻水比热、密度等相关的常数；

      W——冷冻水流量采集值；

      ΔT——冷冻水供、回水之间的温度差采集值；

同时计算出冷冻水上述四项运行参数在最近的n个冷冻水循环周期内的平均值；所述平均值为相应的参数在最近的n个冷冻水循环周期内的值逐个相加所得的和除以周期的个数n而得的值；其公式为：

$\stackrel{\‾}{x_{\mathrm{nk}}}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{x}_i}{n}$

式中，

——某参数k时段，即当前时段的n周期平均值；

x_i——某参数在第i周期的值；

n——冷冻水循环周期的个数，n为≥5的整数；

智能控制单元将所需制冷量Q_k和所述四项运行参数的n周期平均值进行动态更新并传送给模糊控制器；

③优化修正值预测，模糊控制器根据ΔT的n周期平均值，计算出其优化修正值——偏差E_k和偏差变化率

$E_k=\stackrel{\‾}{{\mathrm{\ΔT}}_{\mathrm{nk}}}-{\mathrm{\ΔT}}_0$

式中，E_k——k时段，即当前时段冷冻水系统的温差偏差；

——k时段，即当前时段冷冻水系统的n周期平均温差值；

ΔT₀——冷冻水系统的温差设定值；

${\stackrel{\·}{E}}_k=E_k-E_{k-1}$

式中， ——k时段，即当前时段冷冻水系统温差偏差的变化率；

   E_k-1——k的前1时段冷冻水系统的温差偏差；

④模糊推理，模糊控制器将温差ΔT优化修正值，即偏差E_k和偏差变化率 进行A/D转换并作模糊化处理，再经模糊推理得到模糊控制量u_k，将该模糊控制量进行清晰化处理及D/A转换，得到优化控制量U_k并传给智能控制单元；

偏差E_k、偏差变化率

和优化控制量u_k的模糊子集论域取：

$\left\{E_k\right\}=\left\{{\stackrel{\·}{E}}_k\right\}=\left\{u_k\right\}=\{-3,-2,-\mathrm{1,0,1,2,3}\}$

控制规则表示为：

$u_k=-[{\mathrm{\αE}}_k+(1-\mathrm{\α}){\stackrel{\·}{E}}_k]{---E}_k=\±\mathrm{1,0}$

$u_k=-[{\mathrm{\βE}}_k+(1-\mathrm{\β}){\stackrel{\·}{E}}_k]---E_k=\±2,\±3$

式中，α，β∈(0，1)

⑤控制量的输出和控制，智能控制单元将优化控制量U_k转换成变频器的控制信号，通过变频器调节冷冻水循环水泵转速以改变冷冻水系统的流量。

2、一种实现权利要求1所述的中央空调冷冻水系统模糊预期控制方法的装置，包括模糊控制器、变频器、水温传感器、流量计、水流压差传感器以及由控制处理器电路、存储器电路、网络通讯接口电路、模拟量输入电路、模拟量输出电路和电源电路所构成的智能控制单元；其特征在于：在旁通阀(5)的两端安装水流压差传感器(6)，在二次泵(8)的出水端安装流量计(7)，在盈亏管上安装流量计(13)，在空调制冷机组(10)的冷冻水出水端安装水温传感器(9)、回水端安装水温传感器(11)；水流压差传感器(6)、流量计(7)和(13)、水温传感器(9)和(11)分别通过通信线与智能控制单元(2)连接；一次水泵(12)和二次水泵(8)通过变频器(4)和通信线分别与智能控制单元(3)连接，旁通阀(5)通过通信线与智能控制单元(3)连接；智能控制单元(2)、(3)分别通过通信线与模糊控制器(1)连接。

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