一种中央空调水系统节能优化控制方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及中央空调水系统节能领域，特别涉及一种中央空调水系统节能优化控制方法及装置。本发明专利技术通过对中央空调水系统的运行数据进行采集，拟合冷水机组、冷冻水泵、冷却水泵和冷却塔的能耗模型，然后确定中央空调水系统优化控制模型和约束条件，提出了一种收敛速度快、全局搜索能力强以及可以跳出局部最优的智能优化算法，对中央空调水系统运行参数进行寻优，达到了节能的目的。达到了节能的目的。达到了节能的目的。

【技术实现步骤摘要】
一种中央空调水系统节能优化控制方法及装置


[0001]本专利技术涉及中央空调水系统节能领域，特别涉及一种中央空调水系统节能优化控制方法及装置。

技术介绍

[0002]中央空调水系统是一个复杂系统，主要是由冷水机组、冷冻水泵、冷却水泵和冷却塔组成，具有非线性、强耦合和多变量的复杂特性，对其进行优化控制存在一定的技术难度。
[0003]目前，各种优化算法被应用于中央空调水系统的优化控制问题中，但普遍存在着收敛速度慢、寻优精度不足以及容易陷入局部最优的问题。此外，大多数研究仅对于基于中央空调水系统中单个设备的优化控制，忽略了各部件之间的关联性和耦合性，实际上水系统是一个整体的系统，其中各部分都会影响机组的运行。
[0004]因此，如今需要一种全新的中央空调水系统节能优化控制方法及装置，以克服现有系统优化收敛速度慢、寻优精度不足以及容易陷入局部最优的缺陷。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于克服现有技术中所存在的优化收敛速度慢、寻优精度不足以及容易陷入局部最优的不足，提供一种中央空调水系统节能优化控制方法及装置。
[0006]为了实现上述专利技术目的，本专利技术提供了以下技术方案：一种中央空调水系统节能优化控制方法，包括以下步骤：S1：获取中央空调水系统中各个组件的运行参数；各个所述组件包括冷水机组、冷冻水泵、冷却水泵和冷却塔；S2：建立所述中央空调水系统中各个所述组件的能耗模型；所述能耗模型用于表征各个所述组件的能耗与运行参数之间的关系；S3：根据各个所述组件的所述能耗模型，建立所述中央空调水系统优化控制的目标函数和优化运行参数的约束条件；S4：根据所述目标函数和所述约束条件，确定所述中央空调水系统中各个所述组件的优化运行参数，并根据所述优化运行参数运行所述中央空调水系统。
[0007]作为本专利技术的优选方案，所述S1中，所述运行参数包括：冷水机组的冷负荷P
co
、冷冻水进水温度T
fi
、冷冻水出水温度T
fo
、冷却水进水温度T
ci
、冷水机组开启数量N
c
；冷冻水泵的冷冻水流量Q
f
、冷冻水泵开启数量N
fp
；冷却水泵的冷却水流量Q
c
、冷却水泵开启数量N
cp
；冷却塔的冷却塔风机运行频率f
t
、冷却塔开启数量N
t
。
[0008]作为本专利技术的优选方案，所述S2中，所述中央空调水系统各个所述组件的能耗模型表示如下：
所述冷水机组的能耗模型如下所示：，式中，P
chiller
为冷水机组功率；a
i
（i= 0,1,...,5）为待辨识系数；所述冷冻水泵的能耗模型如下所示： ，式中，为冷冻水泵实际功率；为冷冻水泵额定功率；为冷冻水泵额定流量；b
i
（i= 0,1,2）为待辨识系数；所述冷却水泵的能耗模型如下所示：，式中，为冷却水泵实际功率；为冷却水泵额定功率；为冷却水泵额定流量；c
i
（i= 0,1,2）为待辨识系数；所述冷却塔的能耗模型如下所示：，式中，为冷却塔实际功率；为冷却塔额定功率；为冷却塔风机实际频率；为冷却塔风机额定频率；d
i
（i=0,1,2）为待辨识系数；其中，各个所述组件的能耗模型中的待辨识系数通过参数辨识算法进行辨识拟合。
[0009]作为本专利技术的优选方案，所述参数辨识算法包括最小二乘法和/或极大似然估计法和/或贝叶斯估计法。
[0010]作为本专利技术的优选方案，所述S3中，所述目标函数的表达式如下所示：，式中，J为目标功率；所述约束条件如下所示：
，式中，s.t.为约束条件集；为Q
*
的最大值，为Q
*
的最小值；为T
*
的最大值，为T
*
的最小值；为f
c.tower
的最大值，为f
c.tower
的最小值；为N
*
的最大值，为N
*
的最小值；其中，Q
f
、Q
c
、T
fo
、T
fi
、T
ci
、f
c.tower
、N
chiller
、N
c.pump
、N
f.pump
和N
c.tower
为待优化运行参数。
[0011]作为本专利技术的优选方案，所述S4包括以下步骤：S41：对所述运行参数进行初始化处理，输出参数组集合以及每个参数组对应的适应度值；S42：将每个参数组的适应度值按照由小到大的顺序进行排序，适应度值越小即排序越靠前，代表该参数组的能耗越小；S43：采用二分段式更新策略对所述参数组集合进行更新；所述参数组集合的分段比例为预设参数；S44：计算更新后的所述参数组集合及其适应度值；S45：根据所述参数组集合及其适应度值获取当前最优解，并进行扰动处理，生成优化运行参数和优化适应度；S46：更新并保存优化参数和优化适应度。
[0012]S47：判断是否达到设定的迭代次数，若是，结束寻优，并输出优化运行参数；若否，则返回步骤S42。
[0013]作为本专利技术的优选方案，所述S41包括以下步骤：S411：对所述运行参数进行初始化处理，所述初始化处理的表达式如下所示：，式中，x
i
为输入的第i个运行参数；S412：将所述运行参数合并为参数组，并将所述中央空调水系统的不同运行状态存储为参数组集合；所述参数组集合的表达式如下所示：
X为参数组集合，其中的每一行为一个参数组，X
mn
为第m组第n个运行参数的值，m为参数组的数量，n为参数组内运行参数的数量；S413：生成所述参数组的适应度值，所述参数组集合的适应度值如下所示：，其中，F(x)为适应度值集合；，为每个参数组的适应度值；其中，P
chiller
为冷水机组功率；P
f.pump
为冷冻水泵实际功率；P
c.pump
为冷却水泵实际功率；P
c.tower
为冷却塔实际功率。
[0014]作为本专利技术的优选方案，所述S43包括以下步骤：S431：通过下式对前70%的参数组进行更新：，，，其中，i=1,2,3,
…
,m，j=1,2,3,
…
,n，t代表当前迭代次数；为在迭代次数t下，第i个参数组中的第j个参数；为在迭代次数t下适应度值最优的参数组，α是属于（0,1]之间的随机数；x1和x2为根据黄金分割系数τ得到的系数，τ取0.618；是决定下次迭代中参数值变化的一个随机数；是决定下次变化方向的随机数；S432：通过下式对后30%的参数组进行更新：，其中，是在迭代次数t下适应度值最优的参数组；是在迭代次数t下适应度值最优的参数组；ω为(0,1]之间本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种中央空调水系统节能优化控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取中央空调水系统中各个组件的运行参数；各个所述组件包括冷水机组、冷冻水泵、冷却水泵和冷却塔；S2：建立所述中央空调水系统中各个所述组件的能耗模型；所述能耗模型用于表征各个所述组件的能耗与运行参数之间的关系；S3：根据各个所述组件的所述能耗模型，建立所述中央空调水系统优化控制的目标函数和优化运行参数的约束条件；S4：根据所述目标函数和所述约束条件，确定所述中央空调水系统中各个所述组件的优化运行参数，并根据所述优化运行参数运行所述中央空调水系统。2.根据权利要求1所述的中央空调水系统节能优化控制方法，其特征在于，所述S1中，所述运行参数包括：冷水机组的冷负荷P
co
、冷冻水进水温度T
fi
、冷冻水出水温度T
fo
、冷却水进水温度T
ci
、冷水机组开启数量N
c
；冷冻水泵的冷冻水流量Q
f
、冷冻水泵开启数量N
fp
；冷却水泵的冷却水流量Q
c
、冷却水泵开启数量N
cp
；冷却塔的冷却塔风机运行频率f
t
、冷却塔开启数量N
t
。3.根据权利要求2所述的中央空调水系统节能优化控制方法，其特征在于，所述S2中，所述中央空调水系统各个所述组件的能耗模型表示如下：所述冷水机组的能耗模型如下所示：，式中，P
chiller
为冷水机组功率；a
i
（i = 0,1,...,5）为待辨识系数；所述冷冻水泵的能耗模型如下所示： ，式中，为冷冻水泵实际功率；为冷冻水泵额定功率；为冷冻水泵额定流量；b
i （i = 0,1,2）为待辨识系数；所述冷却水泵的能耗模型如下所示：，式中，为冷却水泵实际功率；为冷却水泵额定功率；为冷却水泵额定流量；c
i （i = 0,1,2）为待辨识系数；所述冷却塔的能耗模型如下所示：，式中，为冷却塔实际功率；为冷却塔额定功率；为冷却塔风机实际频
率；为冷却塔风机额定频率；d
i （i=0,1,2）为待辨识系数；其中，各个所述组件的能耗模型中的待辨识系数通过参数辨识算法进行辨识拟合。4.根据权利要求3所述的中央空调水系统节能优化控制方法，其特征在于，所述参数辨识算法包括最小二乘法和/或极大似然估计法和/或贝叶斯估计法。5.根据权利要求3所述的中央空调水系统节能优化控制方法，其特征在于，所述S3中，所述目标函数的表达式如下所示：，式中，J为目标功率；所述约束条件如下所示：，式中，s.t.为约束条件集；为Q
*
的最大值，为Q
*
的最小值；为T
*
的最大值，为T
*
的最小值；为f
c.tower
的最大值，为f
c.tower
的最小值；为N
*
的最大值，为N
*
的最小值；其中，Q
f
、Q
c
、T
fo
、T
fi
、T
ci
、f
c.tower

【专利技术属性】
技术研发人员：岑健，曾林喆，王付宇，刘溪，伍银波，黄成明，刘珊，李鑫垚，邓仕钧，
申请(专利权)人：广东技术师范大学，
类型：发明
国别省市：