一种空气能热水器结霜预测方法技术

本发明专利技术公开了一种空气能热水器结霜预测方法，在空气能热水器处于结霜运行边界范围内时，获得压缩机压缩后气体压力值与正常未结霜情况下压缩机压缩后气体压力值的比值系数与压缩机运行功率的灰色预测模型，再用比值系数的减小程度来表征结霜故障程度，进而通过分析灰色预测模型的数学表达式，判定空气能热水器蒸发器结霜程度。本发明专利技术可以精准判断机组结霜故障及程度，避免单个条件，简单判断方法导致的误判及失效，为空气能热水器除霜运行工况提供可靠参数。供可靠参数。供可靠参数。

【技术实现步骤摘要】
一种空气能热水器结霜预测方法


[0001]本专利技术涉及热水器
，特别涉及一种空气能热水器结霜预测方法。

技术介绍

[0002]空气能热水器因其具有高效、节能、环保的优势，广泛应用于家庭、企事业单位及小区楼栋的热水供应及冬季室内取暖。然而，在冬季使用过程中，由于室外温度较低，蒸发器换热装置铜管经常会结霜。一方面，结霜导致蒸发器换热效能急剧下降；另一方面，压缩机在温控调节器的控制下长时间处于满载甚至过载运行，效率、寿命及可靠性大大降低。目前，家用空气源热泵热水系统结霜判定主要是通过采集相对湿度变化和水温发生变化数据进行简单比较判定，导致结霜判定准确度偏低，甚至发生误判。因而，如何在低温、相对湿度高的环境下准确、可靠的判定结霜程度，为空气能热水器除霜操作提供准确数据，成为空气源热泵热水器行业共同的难题，也是关注的重点。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于，提供一种空气能热水器结霜预测方法。本专利技术可以精准判断机组结霜故障及程度，避免单个条件，简单判断方法导致的误判及失效，为空气能热水器除霜运行工况提供可靠参数。
[0004]本专利技术的技术方案：一种空气能热水器结霜预测方法，在空气能热水器处于结霜运行边界范围内时，获得压缩机压缩后气体压力值，并获取正常未结霜情况下压缩机压缩后气体压力值，从而得到两者的比值系数，利用比值系数与压缩机运行功率获取灰色预测模型，再用比值系数的减小程度来表征结霜故障程度，进而通过分析灰色预测模型的数学表达式，判定空气能热水器蒸发器结霜程度。
[0005]上述的空气能热水器结霜预测方法，所述灰色预测模型的获得过程是在空气能热水器处于结霜运行边界范围内时，在一个采样周期内对压缩机的功率和冷媒高压气体压力进行采样，并获得正常未结霜情况下，相同采样周期和相同压缩机功率的下的冷媒高压气体压力，计算结霜运行边界范围下冷媒高压气体压力与正常未结霜情况下冷媒高压气体压力的比值，获得比值数组；将压缩机功率的采样数据形成功率数组，利用功率数组中的最大值和最小值获得等间隔量，并建立等间隔量数组；以功率数组为自变量离散数值，以比值数组为应变量离散数值，使用插值算法获得等间隔量数组对应的序列，将序列用一次累加方式生成新序列；再基于新序列和等间隔量数组建立微分方程，求解后得到灰色预测模型，对灰色预测模型进行还原，获得灰色预测模型的数学表达式。
[0006]前述的空气能热水器结霜预测方法，所述预测模型数学表达式的获得过程具体过程如下:
[0007]在空气能热水器处于结霜运行边界范围内时，在采样周期T
s
内对压缩机的功率P
comp
和冷媒高压气体压力P
press
采样n个数据，分别记为：{P
comp
(1),P
comp
(2),
…
,P
comp
(n)}和{P
press
(1),P
press
(2),
…
,P
press
(n)}；并获得正常未结霜情况下，在压缩机的功率为{P
comp
(1),P
comp
(2),
…
,P
comp
(n)}时的冷媒高压气体压力
[0008]计算结霜运行边界范围下冷媒高压气体压力与正常未结霜情况下冷媒高压气体压力的比值：
[0009][0010]获得比值数组{λ(1),λ(2),
…
,λ(n)}；
[0011]获取功率数组{P
comp
(i)}的最小值和最大值利用最大值和最小值求取等间隔量并建立等间隔量数组其中
[0012]以功率数组{P
comp
(1),
…
,P
comp
(n)}为自变量离散数值，以比值数组 {λ(1),λ(2),
…
,λ(n)}为应变量离散数值，使用插值算法，获得等间隔量数组对应的序列
[0013]基于一次累加方式，对序列生成新序列满足
[0014]基于新序列和等间隔量数组建立微分方程：
[0015][0016]式中，a为发展系数，μ为灰作用量；
[0017]求解待估参数向量和上述微分方程，进而得到灰色预测模型
[0018]对预测序列进行还原，得到还原序列的预测模型的数学表达式：
[0019][0020]前述的空气能热水器结霜预测方法，所述分析灰色预测模型的数学表达式，判定空气能热水器蒸发器结霜程度的过程是先定义关联度 r：
[0021][0022]再判断关联度r是否大于等于阈值ζ，如果是，则空气能热水器处于结霜故障运行，
再求解结霜故障程度α＝a/a
max
，进而得出空气能热水器结霜故障程度α。
[0023]与现有技术相比，本专利技术在空气能热水器处于结霜运行边界范围内时，获得压缩机压缩后气体压力值，并获取正常未结霜情况下压缩机压缩后气体压力值，从而得到两者的比值系数，利用比值系数与压缩机运行功率获取灰色预测模型，再用比值系数的减小程度来表征结霜故障程度，进而通过分析灰色预测模型的数学表达式，判定空气能热水器蒸发器结霜程度。本专利技术基于空气能热水器结霜运行时热交换效能相较于正常运行时热交换效能显著下降而导致蒸发器冷媒气化量显著小于正常运行时冷媒气化量，进而导致相同压缩机功率情况下压缩后气体的压力显著小于正常运行时压缩后气体的压力，并且结霜程度越严重，压缩后气体压力值就越小于正常运行时压缩后气体压力值。应用该特征，运用灰色预测理论获得结霜运行时，压缩后气体压力值与正常情况下压缩后气体压力值的比值系数与压缩机运行功率之间的灰色预测模型。基于该灰色预测模型得到的比值系数与实测比值系数之间的关联度大小，判断预测模型是否准确可靠，进而获得准确可靠的预测模型数学表达式。在此预测模型是正确的基础上，由物理知识可知，结霜故障时，热交换铜管被冰霜大面积覆盖，空气热交换程度很低。在温度控制器的作用下，压缩机运行功率一直往大调节，其热效能反而更差。这是因为，即便压缩机功率增加很多，空气热交换功率增加很微弱，进而导致压缩后气体压力值与正常情况下压缩后气体压力值的比值系数快速下降。结霜程度越严重，下降程度越大。因而，在结冰故障情况下，可用气体压力值的比值系数的减小程度表征结霜故障程度，进而通过分析预测模型的数学表达式，可以得出结霜故障程度，进而判定空气能热水器蒸发器结霜程度，为除霜控制提供准确详实的数据。本专利技术运行灰色预测和关联度算法，得到结霜故障程度参数值，进而准确判定空气能热水器蒸发器结霜程度，避免单个条件，简单判断方法导致的误判及失效，为除霜控制参数提供准确详实的数据。本专利技术具有可靠性高、实用性好、智能化程度高等优势。
附图说明
[0024]图1是空气能热水器蒸发器部分结构图。
具体实施方式
[0025]下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的说明，但并不作为对本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种空气能热水器结霜预测方法，其特征在于：在空气能热水器处于结霜运行边界范围内时，获得压缩机压缩后气体压力值，并获取正常未结霜情况下压缩机压缩后气体压力值，从而得到两者的比值系数，利用比值系数与压缩机运行功率获取灰色预测模型，再用比值系数的减小程度来表征结霜故障程度，进而通过分析灰色预测模型的数学表达式，判定空气能热水器蒸发器结霜程度。2.根据权利要求1所述的空气能热水器结霜预测方法，其特征在于：所述灰色预测模型的获得过程是在空气能热水器处于结霜运行边界范围内时，在一个采样周期内对压缩机的功率和冷媒高压气体压力进行采样，并获得正常未结霜情况下，相同采样周期和相同压缩机功率的下的冷媒高压气体压力，计算结霜运行边界范围下冷媒高压气体压力与正常未结霜情况下冷媒高压气体压力的比值，获得比值数组；将压缩机功率的采样数据形成功率数组，利用功率数组中的最大值和最小值获得等间隔量，并建立等间隔量数组；以功率数组为自变量离散数值，以比值数组为应变量离散数值，使用插值算法获得等间隔量数组对应的序列，将序列用一次累加方式生成新序列；再基于新序列和等间隔量数组建立微分方程，求解后得到灰色预测模型，对灰色预测模型进行还原，获得灰色预测模型的数学表达式。3.根据权利要求1所述的空气能热水器结霜预测方法，其特征在于：所述预测模型数学表达式的获得过程具体过程如下:在空气能热水器处于结霜运行边界范围内时，在采样周期T
s
内对压缩机的功率P
comp
和冷媒高压气体压力P
press
采样n个数据，分别记为：{P
comp
(1),P
comp
(2),
…
,P
comp
(n)}和{P...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄友正，赵波，宋洋洋，
申请(专利权)人：浙江乾丰智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：