專(zhuān)利名稱(chēng)：一種基于負(fù)荷預(yù)測(cè)的空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，屬于空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能優(yōu)化領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
隨著我國(guó)城市化和工業(yè)化進(jìn)程的發(fā)展，建筑業(yè)發(fā)展迅猛，建筑能耗不斷增加，建筑能耗已經(jīng)占據(jù)社會(huì)總能耗的27%以上，有些地區(qū)已接近40%，其中三分之二的能耗為空調(diào)系統(tǒng)所消耗。在建筑能耗占整個(gè)能源消耗的比例不斷增加的現(xiàn)狀下，建筑中的空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能已經(jīng)成為節(jié)能領(lǐng)域中的一個(gè)重點(diǎn)和熱點(diǎn)。按照終端節(jié)能的概念，加大空調(diào)節(jié)能的力度對(duì)節(jié)約能源有著巨大的理論和實(shí)際意義。
由于缺乏先進(jìn)的控制技術(shù)手段和裝備，中央空調(diào)系統(tǒng)大多仍采用傳統(tǒng)的人工管理方式和簡(jiǎn)易的開(kāi)關(guān)控制設(shè)備，不能實(shí)現(xiàn)空調(diào)冷凍水流量跟隨末端負(fù)荷的變化而動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)， 在部分負(fù)荷運(yùn)行時(shí)造成能源浪費(fèi)很大，使我國(guó)建筑用能效率低下。近年來(lái)，隨著樓宇自動(dòng)化 (BA)系統(tǒng)和變頻調(diào)速技術(shù)的應(yīng)用與發(fā)展，人們開(kāi)始采用BA或變頻器對(duì)空調(diào)系統(tǒng)設(shè)備進(jìn)行控制。一種是通過(guò)BA系統(tǒng)對(duì)冷水機(jī)組、水泵、風(fēng)機(jī)等設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程啟?？刂疲瑢?shí)現(xiàn)其“精細(xì)化使用”節(jié)能；另一種是通過(guò)對(duì)空調(diào)系統(tǒng)管網(wǎng)壓力或溫度的采集，以壓差或溫差作為被控參量，采用PI或PID控制變頻器調(diào)節(jié)水泵的運(yùn)轉(zhuǎn)頻率，使水泵流量跟隨被控參量變化，從而達(dá)到水泵節(jié)能的目的。但是，中央空調(diào)系統(tǒng)是一個(gè)具有時(shí)滯、時(shí)變、非線(xiàn)性和大惰性的復(fù)雜系統(tǒng)，其復(fù)雜性導(dǎo)致中央空調(diào)系統(tǒng)難以用精確地?cái)?shù)學(xué)模型或方法來(lái)描述，并且，PID控制器的工程參數(shù)在很大程度上依賴(lài)于調(diào)試人員的經(jīng)驗(yàn)，受人的因素影響很大，一但整定，便不能跟隨負(fù)荷與工況的變化而自動(dòng)調(diào)整，不僅節(jié)能效果差還容易造成系統(tǒng)震蕩，影響中央空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性和空調(diào)末端的服務(wù)質(zhì)量。文章“基于負(fù)荷預(yù)測(cè)的空調(diào)冷凍水流量動(dòng)態(tài)控制技術(shù)”中，作者采用基于負(fù)荷預(yù)測(cè)的方法，利用智能模糊控制技術(shù)，根據(jù)負(fù)荷量和環(huán)境溫度， 通過(guò)模糊控制規(guī)則庫(kù)來(lái)對(duì)控制進(jìn)行智能決策，該方法在一定程度上達(dá)到了節(jié)能的最佳控制效果，但是通過(guò)模糊控制得到的決策規(guī)則的精準(zhǔn)性仍需提高。
由于中央空調(diào)系統(tǒng)的時(shí)變動(dòng)態(tài)特征，傳統(tǒng)的節(jié)能控制策略不能在空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中實(shí)時(shí)的在線(xiàn)積累和綜合有關(guān)的信息，進(jìn)行即時(shí)的修正或調(diào)節(jié)系統(tǒng)的控制參數(shù)，更不能使空調(diào)系統(tǒng)始終處于最優(yōu)或接近最優(yōu)的工作狀態(tài)。另一方面，由于空調(diào)系統(tǒng)的大時(shí)滯和大惰性，控制系統(tǒng)的輸出總是要經(jīng)過(guò)滯后時(shí)間τ以后才能起作用，然而目前空調(diào)節(jié)能控制領(lǐng)域流行的恒壓差和恒溫差控制模式屬于“跟隨控制”，一般只適用于無(wú)時(shí)滯的被控對(duì)象或過(guò)程，用在空調(diào)系統(tǒng)中難以取得較好的控制效果。發(fā)明內(nèi)容
針對(duì)現(xiàn)有空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能控制方法存在的不足，本發(fā)明提出一種基于負(fù)荷預(yù)測(cè)的空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法。本發(fā)明的基本思想是，通過(guò)全面的系統(tǒng)參數(shù)檢測(cè)和歷史數(shù)據(jù)的分析判斷，推理預(yù)測(cè)出未來(lái)時(shí)刻系統(tǒng)的負(fù)荷(需冷量)，然后優(yōu)化空調(diào)系統(tǒng)的能耗函數(shù)模型，得到該負(fù)荷下的最優(yōu)運(yùn)行參數(shù)，再根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)滯后時(shí)間τ，提前對(duì)系統(tǒng)的各參數(shù)變量進(jìn)行控制，以保證系統(tǒng)供冷和負(fù)荷用冷在數(shù)量上相等，時(shí)間上同步，使空調(diào)系統(tǒng)始終處于最優(yōu)或接近最優(yōu)的工作狀態(tài)。
本發(fā)明提出的一種基于負(fù)荷預(yù)測(cè)的空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下
第一步，收集數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，收集的數(shù)據(jù)包括待測(cè)時(shí)刻的房間入住率和空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷，以及室外平均溫度和空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷的歷史數(shù)據(jù)，并對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化；
第二步，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)空調(diào)系統(tǒng)待測(cè)時(shí)刻的空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)；
第三步，設(shè)定空調(diào)系統(tǒng)的能耗模型為P=f(Q，T1()，T2。，Vl，v2，F(xiàn)air)，其中P為空調(diào)系統(tǒng)的能耗功率，Q為空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷，T1。為空調(diào)系統(tǒng)冷凍水出水溫度，T2。為空調(diào)系統(tǒng)冷卻水出水溫度，V1為空調(diào)系統(tǒng)的冷凍水泵流量，V2為空調(diào)系統(tǒng)的冷卻水泵流量，F(xiàn)air為空調(diào)系統(tǒng)的空氣流量，在通過(guò)所述第二步獲得待測(cè)時(shí)刻的空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷Q的前提下，利用粒子群算法進(jìn)行能耗模型的優(yōu)化，得到待測(cè)時(shí)刻能耗功率P取最小值時(shí)的最優(yōu)參數(shù)組合，即 T10, T20, V1, V2, Fair的最優(yōu)參數(shù)組合。
步驟四根據(jù)得到待測(cè)時(shí)刻的 \。，T20, V1, V2, Fair的最優(yōu)參數(shù)組合，對(duì)各參數(shù)變量提前進(jìn)行控制，以保證待測(cè)時(shí)刻到來(lái)時(shí)，空調(diào)系統(tǒng)處于最優(yōu)的工作狀態(tài)。


圖1為本發(fā)明中基于負(fù)荷預(yù)測(cè)的空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化的原理圖。
圖2為本發(fā)明中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)圖。
圖3為本發(fā)明中利用粒子群算法進(jìn)行空調(diào)能耗模型優(yōu)化的流程圖。
具體實(shí)施方式
下面以蘇州某五星級(jí)酒店為實(shí)施例，并結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式
進(jìn)行詳細(xì)的說(shuō)明。
參照附圖1，本發(fā)明的基于負(fù)荷預(yù)測(cè)的空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化的方法主要包括以下幾個(gè)步驟
步驟一收集歷史數(shù)據(jù)并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。
根據(jù)影響空調(diào)系統(tǒng)能耗的因素分析，本發(fā)明收集的歷史數(shù)據(jù)包括時(shí)刻t的入住率和空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷，時(shí)刻t前24，48，72，168小時(shí)，即t_24，t_48，t_72，t-168時(shí)刻的實(shí)測(cè)室外平均溫度和空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷，并把上述數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)。為了減少奇異樣本對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的影響，對(duì)樣本數(shù)據(jù)中的空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷和室外平均溫度分別進(jìn)行如下歸一化，使其范圍在
之間。歸一化公式為
權(quán)利要求
1.一種基于負(fù)荷預(yù)測(cè)的空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，主要包括以下具體步驟 第一步，收集歷史數(shù)據(jù)，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化； 第二步，利用歸一化后的歷史數(shù)據(jù)，通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)空調(diào)系統(tǒng)待測(cè)時(shí)刻的空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷Q進(jìn)行預(yù)測(cè)； 第三步，設(shè)定空調(diào)系統(tǒng)的能耗模型為P=f (Q，T10, T20, V1, v2, Fair)，其中P為空調(diào)系統(tǒng)的能耗功率，Q為空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷，T1。為空調(diào)系統(tǒng)冷凍水出水溫度，T2。為空調(diào)系統(tǒng)冷卻水出水溫度，V1為空調(diào)系統(tǒng)的冷凍水泵流量，V2為空調(diào)系統(tǒng)的冷卻水泵流量，F(xiàn)air為空調(diào)系統(tǒng)的空氣流量，在通過(guò)所述第二步獲得待測(cè)時(shí)刻的空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷Q的前提下，利用粒子群算法進(jìn)行能耗模型的優(yōu)化，得到在待測(cè)時(shí)刻的能耗功率P取最小值時(shí)的最優(yōu)參數(shù)組合，即T10, T20, V1, V2, Fair的最優(yōu)參數(shù)組合。
步驟四根據(jù)得到的 \。，T20, V1, V2, Fair的最優(yōu)參數(shù)組合，對(duì)各參數(shù)變量提前進(jìn)行控制，以保證待測(cè)時(shí)刻到來(lái)時(shí)，空調(diào)系統(tǒng)處于最優(yōu)的工作狀態(tài)。
2.如權(quán)利要求I所述的空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其中粒子群算法包括以下步驟 第一步，將微粒表示為Xi= (xn，Xi2, xi3, Xi4. Xi5)，其中，XiI對(duì)應(yīng)冷凍水出水溫度T1MXiM應(yīng)冷卻水出水溫度T2。，Xi3對(duì)應(yīng)冷凍水泵流量V1, Xi4對(duì)應(yīng)冷卻水泵流量v2，Xi5對(duì)應(yīng)著空氣流量Fair，設(shè)定微粒群規(guī)模為S，進(jìn)化代數(shù)為tmax，對(duì)每個(gè)微粒Xi (i = I, 2，…，s)進(jìn)行位置和速度的初始化，即對(duì)任意的i，j (j=l, 2，…，5)，均在其變量范圍內(nèi)服從均勻分布的產(chǎn)生Xij和的初始化值，并對(duì)微粒的局部最好位置Pi和全局最好位置Pg進(jìn)行初始化； 第二步，更新微粒的速度和位置，公式如下表示為
3.如權(quán)利要求I所述的空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其中收集的歷史數(shù)據(jù)包括某一時(shí)刻的房間入住率和空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷，以及所述某一時(shí)刻之前的室外平均溫度和空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷。
全文摘要
本發(fā)明利用歷史數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)出未來(lái)時(shí)刻空調(diào)系統(tǒng)的負(fù)荷，然后利用粒子算法，優(yōu)化空調(diào)系統(tǒng)的能耗模型，得到該負(fù)荷條件下的最優(yōu)運(yùn)行參數(shù)，再根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)滯后時(shí)間，提前對(duì)系統(tǒng)的各參數(shù)變量進(jìn)行控制，不但避免了由于空調(diào)系統(tǒng)的大時(shí)滯和大惰性帶來(lái)的控制時(shí)間差，而且保證了系統(tǒng)供冷和負(fù)荷用冷在數(shù)量上相等，時(shí)間上同步。另一方面，本發(fā)明還可以實(shí)時(shí)進(jìn)行空調(diào)系統(tǒng)的負(fù)荷預(yù)測(cè)和優(yōu)化控制，使空調(diào)系統(tǒng)始終處于最優(yōu)或接近最優(yōu)的工作狀態(tài)，從而達(dá)到節(jié)能優(yōu)化的目的。
文檔編號(hào)F24F11/00GK102980272SQ201210526338
公開(kāi)日2013年3月20日 申請(qǐng)日期2012年12月8日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月8日
發(fā)明者牛麗仙, 吳忠宏 申請(qǐng)人:珠海派諾科技股份有限公司