【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及空气源热泵，更具体地说，本专利技术涉及一种空气源热泵控制系统。
技术介绍
1、空气源热泵是一种使热量从低位热源流向高位热源的节能装置。它是热泵的一种形式，空气源热泵控制系统负责控制热泵的运行状态，确保其高效、稳定地工作，通过监测和调节热泵的各项参数（如压力、温度、流量等），实现对热泵机组的智能控制。
2、但是其在实际使用时，仍旧存在较多缺点，如，空气源热泵的运行环境往往多变，这直接影响到热泵的工作效率；如果热泵保持固定的运行参数，无法根据环境变化进行适时调整，就会导致供热系数不稳定，既影响用户舒适度，也降低了能源利用效率；传统的空气源热泵控制系统往往基于预设的阈值进行简单的开关控制，缺乏对环境变化的实时感知和自适应调整能力，无法充分发挥热泵的潜能，也无法实现最佳的节能效果。
技术实现思路
1、为了克服现有技术的上述缺陷，本专利技术提供一种空气源热泵控制系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种空气源热泵控制系统，包括：
3、运行参数智能控制模块，利用机器学习对空气源热泵的历史运行数据进行挖掘和分析，输出压缩机转速预测数值，以及对应的预测供热系数；
4、运行参数智能控制模块包括：空气源热泵仿真模型搭建单元、运行参数智能预测单元和运行参数执行单元；
5、空气源热泵仿真模型搭建单元，用于对空气源热泵的各组件进行建模，输出各组件的数学模型并验证可靠性；各组件的数学模型
6、运行参数智能预测单元，基于空气源热泵仿真模型输出压缩机转速预测数值；
7、运行参数执行单元，基于压缩机转速预测数值生成转速控制指令，空气源热泵压缩机用于接收指令并执行；
8、监测预警模块，实时监测预测供热系数和实际供热系数的差别，采取措施；当预测供热系数与实际供热系数的差值超出阈值th1，进行一级预警；当预测供热系数与实际供热系数的差值超出阈值th1的情况持续时间超出阈值th2，进行二级预警。
9、优选的，所述空气源热泵仿真模型搭建单元包括：
10、根据热力学、流体力学原理以及理想气体状态方程，对空气源热泵的压缩机、膨胀阀、冷凝器、蒸发器以及负载的热传导特性进行分析，输出各组件的数学模型；
11、将各组件的数学模型连接，构建空气源热泵仿真数学模型；
12、分别对各组件的数学模型进行验证，得到各组件的数学模型的测量数据和预测数据；
13、不断调整和优化数学模型参数，直至空气源热泵仿真数学模型的预测结果与实际情况满足损失函数预设值。
14、优选的，所述预测供热系数的获取方式为：基于空气源热泵仿真模型，输入不同的压缩机转速值进行仿真运行，在每次仿真运行中，计算并记录对应的供热系数；通过机器学习和优化算法找到使供热系数达到最大值的压缩机转速预测数值，输出该压缩机转速预测数值以及对应的预测供热系数。
15、优选的，所述实际供热系数计算模型满足如下公式：
16、
17、其中，表示第时间段内空气源热泵制热量的数值，表示第时间段内空气源热泵自消耗量的数值；
18、所述空气源热泵制热量的获取方式为：
19、
20、其中，表示第时间段内空气源热泵制热功率，为制热时间间隔；
21、所述空气源热泵制热功率的获取方式为：获取冷却介质的比热容，获取单位时间的冷却介质的流量，获取冷却介质的温度差记为；通过公式计算得到空气源热泵制热功率。
22、优选的，所述运行参数智能控制模块的运行过程包括下列步骤：
23、步骤s11、基于已建立的空气源热泵仿真模型，构建空气源热泵非线性预测模型；
24、步骤s12、通过泰勒公式处理空气源热泵非线性预测模型，在给定的工作点附近对空气源热泵非线性预测模型进行线性化，输出线性化的预测模型；定期更新工作点，以确保线性化的预测模型准确性；
25、步骤s13、对线性化的预测模型进行离散化处理，输出离散化预测模型；将离散化预测模型嵌入到控制芯片中，实现了空气源热泵的预测控制；
26、步骤s14、根据优化目标函数和约束条件，求解出压缩机转速预测数值，并将压缩机转速预测数值作用于空气源热泵，实现空气源热泵的预测控制。
27、优选的，所述实际供热系数计算模型满足如下公式：
28、
29、其中，表示第时间段内空气源热泵制热量的数值，表示第时间段内空气源热泵自消耗量的数值；
30、所述空气源热泵制热量的获取方式为：
31、
32、其中，表示第时间段内空气源热泵制热功率，为制热时间间隔；
33、所述空气源热泵制热功率的获取方式为：获取冷却介质的比热容，获取单位时间的冷却介质的流量，获取冷却介质的温度差记为；通过公式计算得到空气源热泵制热功率。
34、优选的，所述空气源热泵控制系统还包括防霜控制模块，
35、防霜控制模块，用于预防空气源热泵中蒸发器组件结霜，负责控制空气源热泵除霜操作的启动与停止；
36、当室外换热器表面温度低于环境空气的露点及冰点温度时，触发除霜操作；
37、当室外换热器表面温度不低于环境空气的露点及冰点温度时，通过实时监测环境参数来判断当前是否处于结霜风险场景，并据此作出相应的控制决策，包括不限于提前启动除霜预热操作、调整热泵运行模式、改变室外机风速或风向。
38、优选的，通过实时监测环境参数得到结霜风险系数，当结霜风险系数超出预设值，判断当前处于结霜风险场景，所述结霜风险系数的获取方式：
39、获取环境温度、环境湿度和回水温度，分别记为，，；
40、获取环境空气的露点温度和冰点温度，分别记为，；
41、通过如下公式计算得到结霜风险系数fri，
42、其中，用于调整环境温度对结霜风险影响的敏感度，用于调整环境湿度对结霜风险影响的敏感度，用于调整回水温度对结霜风险影响的敏感度；表示环境温度阈值，低于环境温度阈值时结霜风险显著增加；rh0表示环境湿度阈值，高于环境湿度阈值时结霜风险增加。
43、优选的，所述系统还包括：
44、运行数据采集模块，负责采集空气源热泵的各项运行数据，至少包括压缩机运行数据、除霜执行数据和供热系数时序数据；
45、压缩机运行数据分析模块，从压缩机运行数据提取得到压缩机转速预测数值和执行数值，用压缩机转速预测数值和执行数值的差异表示压缩机控制性能异常指数；
46、除霜执行数据分析模块，分析除霜执行数据，输出除霜控制性能异常指数；
47、供热系数时序数据分析模块，分析供热系数时序数据，输出节能性控制异常指数；
48、运行风险判断预警模块，根据空本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种空气源热泵控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述空气源热泵控制系统，其特征在于，所述空气源热泵仿真模型搭建单元包括：
3.根据权利要求1所述空气源热泵控制系统，其特征在于，所述预测供热系数的获取方式为：基于空气源热泵仿真模型，输入不同的压缩机转速值进行仿真运行，在每次仿真运行中，计算并记录对应的供热系数；通过机器学习和优化算法找到使供热系数达到最大值的压缩机转速预测数值，输出该压缩机转速预测数值以及对应的预测供热系数。
4.根据权利要求1所述空气源热泵控制系统，其特征在于，所述实际供热系数计算模型满足如下公式：
5.根据权利要求1所述空气源热泵控制系统，其特征在于，所述运行参数智能控制模块的运行过程包括下列步骤：
6.根据权利要求1所述空气源热泵控制系统，其特征在于，所述实际供热系数计算模型满足如下公式：
7.根据权利要求1所述空气源热泵控制系统，其特征在于，还包括：
8.根据权利要求7所述空气源热泵控制系统，其特征在于，通过实时监测环境参数得到结霜风险系数，当结霜风险系数超
9.根据权利要求7所述空气源热泵控制系统，其特征在于，还包括：
10.根据权利要求9所述空气源热泵控制系统，其特征在于，还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种空气源热泵控制系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述空气源热泵控制系统，其特征在于，所述空气源热泵仿真模型搭建单元包括：
3.根据权利要求1所述空气源热泵控制系统，其特征在于，所述预测供热系数的获取方式为：基于空气源热泵仿真模型，输入不同的压缩机转速值进行仿真运行，在每次仿真运行中，计算并记录对应的供热系数；通过机器学习和优化算法找到使供热系数达到最大值的压缩机转速预测数值，输出该压缩机转速预测数值以及对应的预测供热系数。
4.根据权利要求1所述空气源热泵控制系统，其特征在于，所述实际供热系数计算模型满足如下公式：
5.根据权利要求1...
【专利技术属性】
技术研发人员：段晓龙，张军，周继来，毛前程，
申请(专利权)人：江苏安方电力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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