本发明涉及空调器技术领域，尤其涉及一种空调器负荷智能匹配方法。
背景技术：
空调器在制冷运行时，是以消除房间冷负荷、维持室内空气参数在一定的要求范围内为目的。当空调器选型确定后，其所匹配的室内负荷基本也已确定。但在当今时代，不断增多的消耗电能的电器、电子产品以及消耗石化能源的燃气灶、热水器等产品，均会产生大量热能，影响室内温度、负荷分布。如果空调器无法实现负荷的自动匹配，将会给用户带来较差体验感。
现有技术中，制冷时通过控制蒸发压力来控制空调器的运行，蒸发压力偏高，则加大压缩机输出，蒸发压力偏低，则降低压缩机输出。该方案存在的弊端是：需时刻采集空调器的压力(蒸发压力和冷凝压力)、温度(压缩机温度和换热器温度)等参数，需处理的数据量大。同时，采集温度、压力等参数的相关零部件时时刻刻都在工作，影响其使用寿命。一旦采集温度、压力等参数的零部件损坏，则会因缺少温度、压力等控制参数，空调器运行无以为继。而只根据空调器本身参数控制空调器运行，对于外界热源负荷变化不能做出有效响应。
技术实现要素：
(一)要解决的技术问题
本发明的目的是：提供一种空调器负荷智能匹配方法，解决现有技术中存在的需时刻采集空调器的压力和温度的问题。
(二)技术方案
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种空调器负荷智能匹配方法，包括以下步骤：
S1、假设室内有N个热源，所有热源与室内空气热交换的空气总量为I，任一个热源的热交换空气量与热交换的空气总量的比为Pn，n为不大于N的任意正整数；
S2、在空调器开机运行之后的初次稳定时刻，采集各个热源的温度值Tn0，并记录当前空调器的室内设定温度值Ts0，计算各个热源的温度值Tn0与设定温度值Ts0的差值ΔTn0；
S3、计算各个热源的负荷因子Bn0：
当ΔTn0≤a时，Bn0＝0，
当ΔTn0＞a时，Bn0＝Pn×ΔTn0，
a为空调器的室内温升上限；
S4、计算空调器的额外负荷Q额外0，根据Q额外0＝A·ΣBn0，计算A值大小，其中A为常量；
S5、在空调器初次稳定之后的任意时刻i，采集各热源的温度值Tni，并记录当前空调器的室内设定温度值Tsi，计算温度值Tni与温度值Tsi的差值ΔTni；
S6、计算时刻i时各个热源的负荷因子Bni，其中，
当ΔTni≤a时，Bni＝0，
当ΔTni＞a时，Bni＝Pn×ΔTni，
a为空调器的室内温升上限；
S7、由于空调器在任意时刻i下的额外负荷Q额外i＝A·ΣBni，将常量A代入求出Q额外i的值；
S8、根据Q额外i计算空调器在任意时刻i下的总负荷Q总i，并为空调器匹配总负荷Q总i。
优选地，S4中，空调器开机运行后初次稳定时刻：空调器的总负荷Q总0已知，空调器的基础负荷Q基础0＝η×q×(T环境0－Ts0)，由此计算得到：
Q额外0＝Q总0－Q基础0；
其中，η为一常系数，q表示空调器的风量，T环境0表示空调器初次稳定时对应的室内环境的温度。
优选地，S8包括：
S801、在任意时刻i，测量空调器的室内环境温度T环境i，计算室内环境温度T环境i与室内设定温度值Tsi的差值ΔT环境i；
S802、判断ΔT环境i和a的关系，
当ΔT环境i＞a，则空调器匹配的总负荷Q总i＝Q额外i+Q基础i；
当T环境i≤a，则空调器匹配的总负荷Q总i＝0；
其中，Q总i为时刻i空调器匹配的总负荷，Q基础i为时刻i空调器的基础负荷，a为空调器的室内温升上限。
(三)有益效果
本发明的技术方案具有以下优点：本发明的空调器负荷智能匹配方法，根据室内设置的热源对空调器的负荷进行匹配。具体地，设置各个热源热交换空气量所占空气总量的权重，并实时测量各个热源的温度；根据各个热源的温度与空调设定温度之间的温差，以及热源的权重，计算出空调器对应各个热源需要额外匹配的额外负荷。该种空调器负荷智能匹配方法，不需要对压力参数进行采集，并且无需采集空调器自身的温度参数，从而无冗余数据产生，计算和控制的响应速度更快，可以对外界热负荷的变化准确、快速地做出响应。此外，该种方法能够保证空调系统实时监测热源产生的热量，自动将新增冷负荷匹配于空调系统，调整空调系统的运行，增强用户体验。
具体实施方式
在本发明的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通 技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
本实施例的空调器负荷智能匹配方法，针对室内中设置有热源的情况。假设热源为N个，所有热源与室内空气热交换的空气总量为I，任一个热源的热交换空气量与热交换的空气总量I的比为Pn，其中，n为不大于N的任意正整数。其中，所有Pn加起来的总和等于1。
任意时刻，空调器的负荷应当是等于基础负荷与额外负荷之和。其中，基础负荷指的是当室内没有设置热源时，为了使得室内达到设定温度，空调所需要的负荷；额外负荷指的是为了平衡室内热源带来的热量所需要的负荷。
在空调器开机运行之后的初次稳定时刻，采集各个热源的温度值Tn0，并记录当前空调器的室内设定温度值Ts0，计算各个热源的温度值Tn0与设定温度值Ts0的差值ΔTn0。其中，为了对各个热源的温度值进行采集，可以在各个热源的附近设置温度传感器。
在此基础上，计算各个热源的负荷因子Bn0。其中，
当ΔTn0≤a时，Bn0＝0，
当ΔTn0＞a时，Bn0＝Pn×ΔTn0，
a为空调器的室内温升上限。
当ΔTn0≤a时，此时说明当前热源的温度满足空调的设定要求，因此无需为该热源匹配相应负荷，因此该热源的负荷因子为零；反之，当ΔTn0＞a，此时当前热源的温度已经超过了空调器的室内温升上限，从而对应当前热源，需要为空调器匹配相应负荷，以平衡室内温度。
在上述基础上，在空调器开机运行之后的初次稳定时刻，额外负荷应当正比于ΣBn0。假设Q额外0＝A·ΣBn0，A为常量，且此处A未知。由于空调器开机运行之后的初次稳定时刻，空调器的总负荷Q总0和基础负荷Q基础0都是可以求到的，因此额外负荷Q额外0也可以求到。由此，根据Q额外0＝A·ΣBn0，就可以计算出A值大小。
其中，Q额外0＝Q总0－Q基础0。其中，空调器的总负荷Q总0已知，空调器的基础负荷Q基础0＝η×q×(T环境0－Ts0)，η为一常系数，q表示空调器的风量，T环境0表示空调器初次稳定时对应的室内环境的温度。Ts0为当前空调器的室内设定温度值，通过上述温度传感器测量。因此，将η、q、T环境0和Ts0代入Q基础0＝η×q×(T环境0－Ts0)之后可以求出Q基础0。进一步地，将Q总0和Q基础0代入Q额外0＝Q总0－Q基础0之后可以求出Q额外0。当然，也可以采用现有技术中任意其它方法计算Q总0和Q基础0。
在空调器初次稳定之后的任意时刻i，由于Q额外i＝A·ΣBni，且A已经通过上述方法求得，因此只需要获取任意时刻各个热源的Bni，就可以求得任意时刻空调的额外负荷。
具体地，在空调器初次稳定之后的任意时刻i，采集各热源的温度值Tni，并记录当前空调器的室内设定温度值Tsi，计算温度值Tni与温度值Tsi的差值ΔTni。计算时刻i时各个热源的负荷因子Bni，其中，
当ΔTni≤a时，Bni＝0，
当ΔTni＞a时，Bni＝Pn×ΔTni，
a为空调器的室内温升上限。
同样的，ΔTni≤a时，说明当前热源的温度满足空调的设定要求，因此无需为该热源匹配相应负荷，因此Bni＝0；反之，当ΔTni＞a，此时当前热源的温度已经超过了空调器的室内温升上限，从而对应当前热源，需要为空调器匹配相应负荷，以平衡室内温度。
在上述基础上，空调器在任意时刻i下的额外负荷Q额外i＝A·ΣBni，将常量A代入，并将Bni代入，从而可以求出任意时刻i时空调器的额外负荷Q额外i。根据Q额外i计算空调器在任意时刻i下的总负荷Q总i，并为空调器匹配总负荷Q总i。
其中，在已知Q额外i的前提下，Q总i的计算包括以下步骤：
在任意时刻i，测量空调器的室内环境温度T环境i，计算室内环境温度T环境i与室内设定温度值Tsi的差值ΔT环境i；
判断ΔT环境i和a的关系，
当ΔT环境i＞a，则空调器匹配的总负荷Q总i＝Q额外i+Q基础i；
当T环境i≤a，此时室内的温度满足空调器的设定要求，从而无需再对室内进行额外的制冷，则空调器匹配的总负荷Q总i＝0；
其中，Q总i为时刻i空调器匹配的总负荷，Q基础i为时刻i空调器的基础负荷，a为空调器的室内温升上限。
本实施例的空调器负荷智能匹配方法，根据室内设置的热源对空调器的负荷进行匹配。具体地，设置各个热源热交换空气量所占空气总量的权重Pn，并实时测量各个热源的温度；根据各个热源的温度与空调设定温度之间的温差，以及热源的权重，计算出空调器对应各个热源需要额外匹配的额外负荷。
该种空调器负荷智能匹配方法，不需要对压力参数进行采集，并且无需采集空调器自身的温度参数，从而无冗余数据产生，计算和控制的响应速度更快，可以对外界热负荷的变化准确、快速地做出响应。此外，该种方法能够保证空调系统实时监测热源产生的热量，自动将新增冷负荷匹配于空调系统，调整空调系统的运行，增强用户体验。此外，空调器负荷的智能匹配可以节省用电。
值得一提的是，可以为空调器的负荷匹配设置一个周期t，从而每间隔时间t为空调器匹配一次负荷。该种情况下，既保证了空调器负荷智能匹配，又避免了时刻计算负荷过渡损耗空调器。
以上实施方式仅用于说明本发明，而非对本发明的限制。尽管参照实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，对本发明的技术方案进行各种组合、修改或者等同替换，都不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。