【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及制冷设备性能分析，具体为一种基于大数据的制冷设备性能分析系统。
技术介绍
1、基于大数据的制冷设备性能分析系统是一种结合了先进的大数据分析技术，用于实时监测和诊断制冷设备运行状态、健康状况以及能效优化的智能系统，这种系统通过从整个暖通系统中采集大量数据，不盲目相信设备出厂时的特性曲线，而是利用这些数据进行连续的设备运行分析，能够进行实时监测和诊断，提供故障预警与预测维护，帮助提前识别潜在风险并及时采取预防措施，同时，该系统还具备能效优化功能，通过对历史数据的分析和应用算法工具，制定出效能优化策略，实现相同制冷量下的最低能耗化。
2、此外，基于大数据的制冷设备性能分析系统还能评估设备的健康状态，包括其可靠性、经济性和性能等方面，从而为设备的全生命周期管理提供支持，这种系统不仅提高了制冷设备的运维效率和用户体验，还降低了售后维保成本，对于推动制冷行业的智能化发展具有重要意义。
3、环境因素中温度、湿度、风速会直接影响基于大数据的制冷设备性能分析系统的运行效率，出现读数偏差或故障，从而影响数据的准确性。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于大数据的制冷设备性能分析系统，具备能准确的减少环境温度、环境湿度、环境风速对制冷设备性能分析系统的影响，提升了制冷设备性能分析系统的性能，同时减少设备在极端条件下的运行时间，从而降低故障率，延长设备的使用寿命等优点，解决了上述问题。
3、(
4、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种基于大数据的制冷设备性能分析系统，包括数据采集模块、数据分析处理模块、自动调节模块以及预警警示模块；
5、所述数据采集模块包括环境数据采集单元与设备数据采集单元，所述环境数据采集单元包括环境温度数据采集单元、环境湿度数据采集单元、环境风速数据采集单元，所述环境温度数据采集单元通过网络连接温度传感器进行环境温度数据hwsj采集，所述环境湿度数据采集单元通过网络连接湿度传感器进行环境湿度数据hssj采集，所述环境风速数据采集单元通过网络连接风速传感器进行环境风速数据hfsj采集，所述环境数据采集单元将采集到的数据发送给数据分析处理模块
6、所述设备数据采集单元包括设备温度数据采集单元、设备电压数据采集单元、设备电流数据采集单元，所述设备温度数据采集单元通过连接温度传感器进行设备温度数据swsj采集，所述设备电压数据采集单元通过连接电压传感器进行电压数据sysj采集，所述电流数据采集单元通过连接电流传感器进行电流数据slsj采集，所述设备数据采集单元将采集到的数据发送给数据分析处理模块；
7、所述数据分析处理模块根据环境温度数据hwsj、环境湿度数据hssj、环境风速数据hfsj与设备温度数据swsj、电压数据sysj、电流数据slsj分别计算环境温度影响系数hwxs、环境湿度影响系数hsxs、环境风速影响系数hfxs；
8、所述数据分析处理模块根据环境温度影响系数hwxs、环境湿度影响系数hsxs、环境风速影响系数hfxs以及实时数据计算实际温度数据wdsj、实际湿度数据sdsj、实际风速数据fssj；
9、所述数据分析处理模块内部预设有实际温度阈值wdyz、实际湿度阈值sdyz、实际风速阈值fsyz，通过将实际温度数据wdsj、实际湿度数据sdsj、实际风速数据fssj与对应阈值进行对比，判断是否存在因为环境温度、环境湿度、环境风速对制冷设备性能分析系统造成影响，在分析出能造成影响的情况下，将对应信号发送给自动调节模块；
10、所述自动调节模块根据对应信号进行相应设备自动调节，在调节完毕后进行二次判断，二次判断仍旧出现异常的情况下，发送信号给预警警示模块进行警报。
11、优选的，所述环境温度影响系数hwxs的计算公式如下：
12、
13、上述公式中，hwsjn-4+hwsjn-3+hwsjn-2+hwsjn-1+hwsjn代表环境温度数据采集区间5个环境温度数据的总和，hwsjn代表采集的最后一个环境温度数据，hwsjn-1、hwsjn-2、hwsjn-3、hwsjn-4分别对应最后一个环境温度数据的前四个环境温度数据，即包含最后一个环境温度数据在内的5个数据为一组，代表设备数据中的设备温度、电压、电流数据中最后5个数据的总和，将5个环境温度数据的总和除以5个设备数据的总和，即为环境温度影响系数hwxs。
14、优选的，所述环境湿度影响系数hsxs的计算公式如下：
15、
16、上述公式中，hssjn-4+hssjn-3+hssjn-2+hssjn-1+hssjn代表环境湿度数据采集区间5个环境湿度数据的总和，hssjn代表采集的最后一个环境湿度数据，hssjn-1、hssjn-2、hssjn-3、hssjn-4分别对应最后一个环境湿度数据的前四个环境湿度数据，即包含最后一个环境湿度数据在内的5个数据为一组，代表设备数据中的设备温度、电压、电流数据中最后5个数据的总和，将5个环境湿度数据的总和除以5个设备数据的总和，即为环境湿度影响系数hsxs。
17、优选的，所述环境风速影响系数hfxs的计算公式如下：
18、
19、上述公式中，hfsjn-4+hfsjn-3+hfsjn-2+hfsjn-1+hfsjn代表环境风速数据采集区间5个环境风速数据的总和，hfsjn代表采集的最后一个环境风速数据，hfsjn-1、hfsjn-2、hfsjn-3、hfsjn-4分别对应最后一个环境风速数据的前四个环境风速数据，即包含最后一个环境风速数据在内的5个数据为一组，代表设备数据中的设备温度、电压、电流数据中最后5个数据的总和，将5个环境风速数据的总和除以5个设备数据的总和，即为环境风速影响系数hfxs。
20、优选的，所述实际温度数据wdsj的计算公式如下：
21、wdsj＝hwxs×(swss+syss+slss)
22、上述公式中，swss+syss+slss代表环境因素影响总系数，swss代表设备实时温度数据，syss代表设备实时电压数据，slss代表设备实时电流数据。
23、优选的，所述实际湿度数据sdsj的计算公式如下：
24、sdsj＝hsxs×(swss+syss+slss)
25、优选的，所述实际风速数据fssj的计算公式如下：
26、fssj＝hfxs×(swss+syss+slss)
27、优选的，当所述实际温度数据wdsj大于实际温度阈值wdyz时，将温度调节信号发送给温度控制系统进行温度调节。
28、优选的，当所述实际湿度数据sdsj大于实际湿度阈值sdyz时，将湿度调节信号发送给湿度控制系统进行湿度调节。
29、优选的，当所述实际风速数据fssj大于实际风速阈值fs本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大数据的制冷设备性能分析系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据分析处理模块、自动调节模块以及预警警示模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的制冷设备性能分析系统，其特征在于：所述环境温度影响系数HWxs的计算公式如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的制冷设备性能分析系统，其特征在于：所述环境湿度影响系数HSxs的计算公式如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的制冷设备性能分析系统，其特征在于：所述环境风速影响系数HFxs的计算公式如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的制冷设备性能分析系统，其特征在于：所述实际温度数据WDsj的计算公式如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的制冷设备性能分析系统，其特征在于：所述实际湿度数据SDsj的计算公式如下：
7.根据权利要求6所述的一种基于大数据的制冷设备性能分析系统，其特征在于：所述实际风速数据FSsj的计算公式如下：
8.根据权利要求7所述的一种基于大数据的制冷设备性能分析系统，其特征在于：当所述
9.根据权利要求8所述的一种基于大数据的制冷设备性能分析系统，其特征在于：当所述实际湿度数据SDsj大于实际湿度阈值SDyz时，将湿度调节信号发送给湿度控制系统进行湿度调节。
10.根据权利要求9所述的一种基于大数据的制冷设备性能分析系统，其特征在于：当所述实际风速数据FSsj大于实际风速阈值FSyz时，将风速调节信号发送给风速控制系统进行风速调节。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的制冷设备性能分析系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据分析处理模块、自动调节模块以及预警警示模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的制冷设备性能分析系统，其特征在于：所述环境温度影响系数hwxs的计算公式如下：
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的制冷设备性能分析系统，其特征在于：所述环境湿度影响系数hsxs的计算公式如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的制冷设备性能分析系统，其特征在于：所述环境风速影响系数hfxs的计算公式如下：
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的制冷设备性能分析系统，其特征在于：所述实际温度数据wdsj的计算公式如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的制冷设备性能分析系统，其特征在于：所...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈正建，江浩，艾鑫，孙鑫伟，雷锦涛，丁俊彦，
申请(专利权)人：深能智慧能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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