本發(fā)明屬于中央空調(diào)自動(dòng)控制，具體涉及中央空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能控制方法、裝置及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、目前的中央空調(diào)系統(tǒng)控制方法主要依賴于簡單的設(shè)定溫度和定時(shí)開關(guān)機(jī)等方式。在冷負(fù)荷預(yù)測(cè)方面通常采用基于歷史數(shù)據(jù)的線性回歸等方法，但是這些方法在處理復(fù)雜的影響因素和長期依賴關(guān)系時(shí)存在局限性，比如難以全面考慮各種冷負(fù)荷影響因子，并且無法有效捕捉歷史冷負(fù)荷數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系，導(dǎo)致冷負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際需求存在較大偏差。在供冷量分配和運(yùn)行策略的確定上，往往是基于固定的模式或單一的控制方法，無法根據(jù)不同的工況進(jìn)行靈活調(diào)整，導(dǎo)致中央空調(diào)系統(tǒng)的能效較低，用電成本較高。

2、基于此，如何解決現(xiàn)有技術(shù)中的上述技術(shù)問題，更好地滿足對(duì)目標(biāo)環(huán)境對(duì)高效、節(jié)能的中央空調(diào)系統(tǒng)的需求，成為了亟待解決的技術(shù)問題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、有鑒于此，本技術(shù)提供一種中央空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能控制方法、裝置及介質(zhì)，通過全面考慮各種冷負(fù)荷影響因子并有效捕捉歷史冷負(fù)荷數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系來提高冷負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果，以中央空調(diào)系統(tǒng)的綜合能耗最小化及用電成本最小化為目標(biāo)，通過模擬組合和能效比較，優(yōu)化運(yùn)行策略，以滿足對(duì)目標(biāo)環(huán)境對(duì)高效、節(jié)能的中央空調(diào)系統(tǒng)的需求。

2、第一方面，本技術(shù)提供了一種中央空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能控制方法，所述方法至少包括如下步驟：

3、采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取冷負(fù)荷影響因子以及長短期記憶網(wǎng)絡(luò)捕捉歷史冷負(fù)荷數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系的方式，構(gòu)建中央空調(diào)系統(tǒng)的冷負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，并對(duì)次日逐時(shí)冷負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)；

4、在滿足次日逐時(shí)冷負(fù)荷且用電成本最低的條件下，通過深度確定性策略梯度算法分配固定時(shí)間段內(nèi)的供冷量；

5、構(gòu)建中央空調(diào)系統(tǒng)的能效模型和功能模型，并以最小化用電成本為目標(biāo)，優(yōu)化給定所述供冷量對(duì)應(yīng)的中央空調(diào)系統(tǒng)的運(yùn)行策略，使得中央空調(diào)系統(tǒng)的綜合能耗最小化；其中，所述運(yùn)行策略為采用模糊邏輯控制與模型預(yù)測(cè)控制相結(jié)合的方式，針對(duì)不同濕球溫度條件下不同負(fù)荷工況，匹配冷機(jī)、冷凍水泵、冷卻水泵、冷卻塔運(yùn)行工況，通過模擬組合和能效比較，確定的最優(yōu)運(yùn)行模式組合。

6、在一種可能的實(shí)施方式中，所述采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取冷負(fù)荷影響因子以及長短期記憶網(wǎng)絡(luò)捕捉歷史冷負(fù)荷數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系的方式，構(gòu)建中央空調(diào)系統(tǒng)的冷負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，包括：

7、獲取與中央空調(diào)系統(tǒng)冷負(fù)荷相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括歷史冷負(fù)荷數(shù)據(jù)、室外氣象參數(shù)、室內(nèi)環(huán)境參數(shù)；

8、對(duì)獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括清洗和歸一化，使其符合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型的輸入要求；

9、根據(jù)獲取到的數(shù)據(jù)的特點(diǎn)確定卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)，促使將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分提取的特征輸入到長短期記憶網(wǎng)絡(luò)中，實(shí)現(xiàn)特征的融合；其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積核能夠提取輸入數(shù)據(jù)中關(guān)于冷負(fù)荷影響因子的局部特征和空間信息，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)能夠處理時(shí)間序列的歷史冷負(fù)荷數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系；

10、使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并通過反向傳播算法和優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)，以最小化預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的誤差。

11、在一種可能的實(shí)施方式中，所述在滿足次日逐時(shí)冷負(fù)荷且用電成本最低的條件下，通過深度確定性策略梯度算法分配固定時(shí)間段內(nèi)的供冷量，包括：

12、通過深度確定性策略梯度算法根據(jù)實(shí)時(shí)的電價(jià)信息和冷負(fù)荷變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整供冷量的分配策略，以實(shí)現(xiàn)最小化用電成本的目標(biāo)；其中，所述分配策略包括引入冰蓄冷系統(tǒng)或水蓄冷系統(tǒng)，在電價(jià)低谷時(shí)段儲(chǔ)存冷量，在電價(jià)高峰時(shí)段釋放。

13、在一種可能的實(shí)施方式中，所述構(gòu)建中央空調(diào)系統(tǒng)的能效模型和功能模型，并以最小化用電成本為目標(biāo)，優(yōu)化給定所述供冷量對(duì)應(yīng)的中央空調(diào)系統(tǒng)的運(yùn)行策略，包括：

14、在所述能效模型中，引入基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的能效評(píng)估方法，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)大量的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)中央空調(diào)系統(tǒng)在不同運(yùn)行工況下的能效表現(xiàn)；在所述功能模型中，采用模糊邏輯控制根據(jù)不同濕球溫度條件下不同負(fù)荷工況，基于實(shí)際運(yùn)行與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)冷機(jī)、冷凍水泵、冷卻水泵、冷卻塔進(jìn)行模糊化處理和全工況建模，形成初步的運(yùn)行策略，通過模型預(yù)測(cè)控制，結(jié)合未來一段時(shí)間的冷負(fù)荷預(yù)測(cè)和電價(jià)變化，對(duì)中央空調(diào)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化控制，并通過模擬組合和能效比較，確定最優(yōu)運(yùn)行模式組合。

15、在一種可能的實(shí)施方式中，所述中央空調(diào)系統(tǒng)由冷機(jī)、冷凍水泵、冷卻水泵、冷卻塔、空氣處理機(jī)、風(fēng)機(jī)盤管、集水器和分水器通過風(fēng)管輸出到不同風(fēng)口；其中，

16、冷機(jī)的能效模型的輸入變量為冷負(fù)荷、冷凍水出水溫度、冷卻水回水溫度、冷凍水流量和冷卻水流量，輸出變量為冷機(jī)功率與臺(tái)數(shù)；

17、冷凍水泵的能效模型的輸入變量為冷凍水流量，輸出變量為冷凍水泵頻率/功率與臺(tái)數(shù)；

18、冷卻水泵的能效模型的輸入變量為冷卻水流量，輸出功率為冷卻水泵頻率/功率與臺(tái)數(shù)；

19、冷卻塔的能效模型的輸入變量為冷卻塔散熱量、室外溫濕度，輸出變量為冷卻塔頻率/功率與臺(tái)數(shù)。

20、在一種可能的實(shí)施方式中，所述中央空調(diào)系統(tǒng)的綜合能耗，由以下公式確定：

21、

22、其中，為t時(shí)刻中央空調(diào)系統(tǒng)的綜合能耗，表示t時(shí)刻冷水機(jī)組實(shí)時(shí)功率和，表示t時(shí)刻冷凍水泵實(shí)時(shí)功率和，表示t時(shí)刻冷卻水泵實(shí)時(shí)功率和，表示t時(shí)刻冷卻塔實(shí)時(shí)功率和，表示未滿足約束條件的懲罰因子和；表示t時(shí)刻冷卻塔總散熱量，為t時(shí)刻中央空調(diào)系統(tǒng)的冷負(fù)荷，為t時(shí)刻冷負(fù)荷需求量；、、、、、分別為t時(shí)刻冷凍水回水溫度、冷凍水出水溫度、冷卻水出水溫度、冷卻水回水溫度、冷卻水回水逼近溫度和濕球溫度；為設(shè)備已啟動(dòng)運(yùn)行時(shí)長與已停止運(yùn)行時(shí)長，通過以上公式給定目標(biāo)函數(shù)增加懲罰因子施加相應(yīng)的約束條件，確保中央空調(diào)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行以及供冷量滿足需求。

23、第二方面，本技術(shù)提供了一種中央空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能控制裝置，所述裝置至少包括：

24、預(yù)測(cè)模塊，用于采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取冷負(fù)荷影響因子以及長短期記憶網(wǎng)絡(luò)捕捉歷史冷負(fù)荷數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系的方式，構(gòu)建中央空調(diào)系統(tǒng)的冷負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，并對(duì)次日逐時(shí)冷負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測(cè)；

25、第一優(yōu)化模塊，用于在滿足次日逐時(shí)冷負(fù)荷且用電成本最低的條件下，通過深度確定性策略梯度算法分配固定時(shí)間段內(nèi)的供冷量；

26、第二優(yōu)化模塊，用于構(gòu)建中央空調(diào)系統(tǒng)的能效模型和功能模型，并以最小化用電成本為目標(biāo)，優(yōu)化給定所述供冷量對(duì)應(yīng)的中央空調(diào)系統(tǒng)的運(yùn)行策略，使得中央空調(diào)系統(tǒng)的綜合能耗最小化；其中，所述運(yùn)行策略為采用模糊邏輯控制與模型預(yù)測(cè)控制相結(jié)合的方式，針對(duì)不同濕球溫度條件下不同負(fù)荷工況，匹配冷機(jī)、冷凍水泵、冷卻水泵、冷卻塔運(yùn)行工況，通過模擬組合和能效比較，確定的最優(yōu)運(yùn)行模式組合。

27、在一種可能的實(shí)施方式中，所述預(yù)測(cè)模塊，包括：

28、獲取模塊，用于獲取與中央空調(diào)系統(tǒng)冷負(fù)荷相關(guān)的數(shù)據(jù)，包括歷史冷負(fù)荷數(shù)據(jù)、室外氣象參數(shù)、室內(nèi)環(huán)境參數(shù)；

29、預(yù)處理模塊，用于對(duì)獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括清洗和歸一化，使其符合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型的輸入要求；

30、構(gòu)建模塊，用于根據(jù)獲取到的數(shù)據(jù)的特點(diǎn)確定卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)，促使將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分提取的特征輸入到長短期記憶網(wǎng)絡(luò)中，實(shí)現(xiàn)特征的融合；其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積核能夠提取輸入數(shù)據(jù)中關(guān)于冷負(fù)荷影響因子的局部特征和空間信息，長短期記憶網(wǎng)絡(luò)能夠處理時(shí)間序列的歷史冷負(fù)荷數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系；

31、訓(xùn)練模塊，用于使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，并通過反向傳播算法和優(yōu)化算法優(yōu)化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-長短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)，以最小化預(yù)測(cè)值與實(shí)際值之間的誤差。

32、在一種可能的實(shí)施方式中，所述第一優(yōu)化模塊，用于通過深度確定性策略梯度算法根據(jù)實(shí)時(shí)的電價(jià)信息和冷負(fù)荷變化，動(dòng)態(tài)調(diào)整供冷量的分配策略，以實(shí)現(xiàn)最小化用電成本的目標(biāo)；其中，所述分配策略包括引入冰蓄冷系統(tǒng)或水蓄冷系統(tǒng)，在電價(jià)低谷時(shí)段儲(chǔ)存冷量，在電價(jià)高峰時(shí)段釋放。

33、在一種可能的實(shí)施方式中，所述第二優(yōu)化模塊，用于在所述能效模型中，引入基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的能效評(píng)估方法，利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)大量的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)中央空調(diào)系統(tǒng)在不同運(yùn)行工況下的能效表現(xiàn)；在所述功能模型中，采用模糊邏輯控制根據(jù)不同干/濕球溫度條件下不同負(fù)荷工況，基于實(shí)際運(yùn)行與預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)冷機(jī)、冷凍水泵、冷卻水泵、冷卻塔進(jìn)行模糊化處理和全工況建模，形成初步的運(yùn)行策略，通過模型預(yù)測(cè)控制，結(jié)合未來一段時(shí)間的冷負(fù)荷預(yù)測(cè)和電價(jià)變化，對(duì)中央空調(diào)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化控制，并通過模擬組合和能效比較，確定最優(yōu)運(yùn)行模式組合。

34、在一種可能的實(shí)施方式中，所述中央空調(diào)系統(tǒng)由冷機(jī)、冷凍水泵、冷卻水泵、冷卻塔、空氣處理機(jī)、風(fēng)機(jī)盤管、集水器和分水器通過風(fēng)管輸出到不同風(fēng)口；其中，

35、冷機(jī)的能效模型的輸入變量為冷負(fù)荷、冷凍水出水溫度、冷卻水回水溫度、冷凍水流量和冷卻水流量，輸出變量為冷機(jī)功率與臺(tái)數(shù)；

36、冷凍水泵的能效模型的輸入變量為冷凍水流量，輸出變量為冷凍水泵頻率/功率與臺(tái)數(shù)；

37、冷卻水泵的能效模型的輸入變量為冷卻水流量，輸出功率為冷卻水泵頻率/功率與臺(tái)數(shù)；

38、冷卻塔的能效模型的輸入變量為冷卻塔散熱量、室外溫濕度，輸出變量為冷卻塔頻率/功率與臺(tái)數(shù)。

39、在一種可能的實(shí)施方式中，所述中央空調(diào)系統(tǒng)的綜合能耗，由以下公式確定：

40、

41、其中，為t時(shí)刻中央空調(diào)系統(tǒng)的綜合能耗，表示t時(shí)刻冷水機(jī)組實(shí)時(shí)功率和，表示t時(shí)刻冷凍水泵實(shí)時(shí)功率和，表示t時(shí)刻冷卻水泵實(shí)時(shí)功率和，表示t時(shí)刻冷卻塔實(shí)時(shí)功率和，表示未滿足約束條件的懲罰因子和；表示t時(shí)刻冷卻塔總散熱量，為t時(shí)刻中央空調(diào)系統(tǒng)的冷負(fù)荷，為t時(shí)刻冷負(fù)荷需求量；、、、、、分別為t時(shí)刻冷凍水回水溫度、冷凍水出水溫度、冷卻水出水溫度、冷卻水回水溫度、冷卻水回水逼近溫度和濕球溫度；為設(shè)備已啟動(dòng)運(yùn)行時(shí)長與已停止運(yùn)行時(shí)長，通過以上公式給定目標(biāo)函數(shù)增加懲罰因子施加相應(yīng)的約束條件，確保中央空調(diào)系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行以及供冷量滿足需求。

42、第三方面，本技術(shù)提供了一種終端，所述終端包括觸控屏、存儲(chǔ)器、收發(fā)器、一個(gè)或多個(gè)處理器、多個(gè)應(yīng)用程序、以及一個(gè)或多個(gè)程序；其中，所述一個(gè)或多個(gè)程序被存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中，所述收發(fā)器用于發(fā)射或接收無線信號(hào)；所述一個(gè)或多個(gè)處理器在執(zhí)行所述一個(gè)或多個(gè)程序時(shí)，使得所述終端實(shí)現(xiàn)如上述的中央空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能控制方法。

43、第四方面，本技術(shù)提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序包括程序指令，所述程序指令當(dāng)被電子設(shè)備的處理器執(zhí)行時(shí)，使所述處理器執(zhí)行如上述的中央空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能控制方法。

44、在本技術(shù)實(shí)施例提供的中央空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能控制方案中，通過采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取冷負(fù)荷影響因子以及長短期記憶網(wǎng)絡(luò)捕捉歷史冷負(fù)荷數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系，構(gòu)建的冷負(fù)荷預(yù)測(cè)模型能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)次日逐時(shí)冷負(fù)荷，為中央空調(diào)系統(tǒng)的運(yùn)行提供更精確的指導(dǎo)；通過深度確定性策略梯度算法，在滿足次日逐時(shí)冷負(fù)荷且用電成本最低的條件下分配固定時(shí)間段內(nèi)的供冷量，實(shí)現(xiàn)用電成本的最小化；構(gòu)建中央空調(diào)系統(tǒng)的能效模型和功能模型，以最小化用電成本為目標(biāo)，采用模糊邏輯控制與模型預(yù)測(cè)控制相結(jié)合的方式，針對(duì)不同濕球溫度條件下不同負(fù)荷工況，匹配冷機(jī)、冷凍水泵、冷卻水泵、冷卻塔運(yùn)行工況，通過模擬組合和能效比較，確定最優(yōu)運(yùn)行模式組合，能夠提高中央空調(diào)系統(tǒng)的能效，降低綜合能耗。

45、應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解釋性的，而非限制本公開。