一种中央空调节能控制系统和方法与流程

文档序号:11227471阅读:1558来源:国知局
一种中央空调节能控制系统和方法与流程
本发明涉及空调节能领域,具体为基于高斯混合模型、线性回归和遗传算法的空调节能控制系统和方法。
背景技术
:随着全球气候变暖和空调技术的发展,越来越多的现代建筑使用中央空调调节室内温湿度,据文献显示,中央空调的能耗大约占整个建筑能耗的50%-70%,伴随着“智能城市”建设步伐的快速推进,实现中央空调的智能控制与节能也提上了议事日程。但是仅是依靠技术人员的经验对中央空调系统进行调控,但是效果不明显。目前需要本领域技术人员迫切解决的一个技术问题是:如何突破只依靠技术人员的经验对中央空调控制的局限性。技术实现要素:为了解决上述问题,本发明提供了一种基于高斯混合模型、线性回归和遗传算法的多模型融合智能空调节能控制系统,通过对各个变量之间的相关性进行分析并提出降低中央空调系统总耗电量以及系统效率相应的最优控制策略;该多模型融合策略使得中央空调系统装置状态以及装置转速与状态检测装置检测到的信息建立联系,具有测试准确度高,控制策略节能效果明显安全的有益效果。本发明采用的技术方案为:一种中央空调节能控制系统,包括:状态检测设备,用于获取中央空调系统中各装置的开关状态信息、转速信息和功率信息;处理器,与状态检测装置相连,包括高斯混合模型聚类模块、线性回归拟合模块和遗传算法搜索模块;控制器设备,与处理器相连,用于输出处理器的优化控制策略;所述高斯混合模型聚类模块,基于获取的转速信息和功率信息,对中央空调系统中各装置的开关状态信息进行聚类,得到若干聚类标签;所述线性回归拟合模块,对于每个聚类标签,以相应各装置对应的转速为自变量,以各装置功率为因变量,建立基于多项式的线性回归拟合模型,用于拟合各个装置功率,所有装置功率之和即为该聚类标签对应的系统总耗电功率;所述遗传算法搜索模块,在满足中央空调系统降温以及系统各装置安全工作的约束条件下,搜索全局范围内系统总耗电功率最低的控制策略。进一步地,处理器还包括数据预处理模块。进一步地,所述中央空调系统中的装置包括冷却塔、冷却装置、冷凝塔、冷凝水泵。进一步地,所述遗传算法搜索模块进一步包括:对空调系统可以设置的转速进行全局化搜索,寻找使得系统总耗电功率达到最小的控制策略。根据本发明的另一方面,还提供一种中央空调节能控制方法,包括以下步骤:获取中央空调系统中各装置的开关状态信息、转速信息和功率信息;基于获取的转速信息和功率信息,对中央空调系统中各装置的开关状态信息进行高斯混合模型聚类,得到若干聚类标签;对于每个聚类标签,以相应各装置对应的转速为自变量,以各装置功率为因变量,建立基于多项式的线性回归拟合模型,用于拟合各个装置功率,所有装置功率之和即为该聚类标签对应的系统总耗电功率;在满足中央空调系统降温以及系统各装置安全工作的约束条件下,基于遗传算法搜索全局范围内系统总耗电功率最低的控制策略。进一步地,获取各装置的信息后,还进行了数据预处理。进一步地,所述中央空调系统中的装置包括冷却塔、冷却装置、冷凝塔、冷凝水泵。进一步地,基于遗传算法搜索全局范围内能够降低总耗电功率的控制策略进一步包括:对空调系统可以设置的转速进行全局化搜索,寻找使得系统总耗电功率达到最小的控制策略。本发明的有益效果:1、模型通过机器学习中的高斯混合模型对数据进行聚类,聚类效果较好,聚类之后可以产生良好的线性拟合效果。2、基于遗传算法求解最优化模型,可以实现全局搜索而且速度较快,作为一种有信息的搜索,避免了不必要的运算。3、该多模型融合策略使得中央空调系统装置状态以及装置转速与状态检测装置检测到的信息建立联系,突破了只依靠技术人员的经验对中央空调控制的局限性;并且具有测试准确度高,控制策略节能效果明显安全的有益效果。附图说明构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。图1为本发明信息流转示意图;图2为本发明冷却装置的总功率的影响因素图;图3为本发明冷水泵的总功率的影响因素图;图4为本发明冷却塔的总功率的影响因素图;图5为本发明冷却装置总功率与冷却负载之间的关系图;图6为本发明聚类后冷却装置总功率与冷却负载之间的关系图;图7为本发明冷水泵总功率与转速的关系图;图8为本发明聚类后冷水泵总功率与转速的关系图;图9为本发明冷却塔与冷却塔风扇转速关系图图10为本发明聚类后冷却塔与冷却塔风扇转速关系图。图11为本发明冷水凝泵总功率与冷凝水泵转速关系图图12为本发明聚类后冷水凝泵总功率与冷凝水泵转速关系图图13为本发明冷却负载与总耗电量的关系图图14为本发明冷却塔总功率与冷却负载的关系图具体实施方式应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属
技术领域
的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。实施例1图1为本发明信息流转示意图。一种基于高斯混合模型、线性回归和遗传算法的多模型融合智能空调节能控制系统,包括状态检测设备,用于获取冷却塔、冷却装置、冷凝塔、冷凝水泵的状态以及功率;处理器,与状态检测装置相连,具有高斯混合模型聚类模块、线性回归拟合模块和遗传算法搜索模块;控制器设备,与处理器相连,用于输出处理器的优化控制策略;所述高斯混合模型聚类模块,建立空调系统中各装置状态信息和装置功率的聚类标记,得到若干聚类标记,相同聚类标记对应的各装置开关组合构成一种控制策略;所述线性回归拟合模块,以装置对应的转速为自变量,以各装置功率为因变量,建立基于多项式的线性回归拟合模块,用于拟合各个装置功率,所有装置功率之和即为空调系统总耗电功率;所述遗传算法搜索模块,用于将所述样本在保持降温需求以及装备安全工作状态的约束条件下,搜索全局范围内耗电功率最低的控制策略。实施例2由状态监测单元定时监测的中央空调系统各装置设备状态信息功率和转速等等的样本,每个样本包括采集时间以及状态信息总共51个属性,本实施采用的数据共有88840条。表1样本字段说明处理器包括数据预处理模块、高斯混合模型聚类模块、线性回归拟合模块和遗传算法搜索模块。(1)数据预处理模块,包括筛选单元、拟合单元和转换单元:其中,所述筛选模块,首先对所述空调系统内的装置状态信息和功率信息进行筛选,筛选系统装置信息中的缺失值;其次,进行常变量的删除,原始数据中51列数值型特征通过计算每个数值型特征的标准差与均值比值,剔除部分变化很小的特征,对于比值特别接近于0的,进行剔除,此处提出室内温度与湿度,而本数据中变化最为剧烈的是开关、功率和效率。所述拟合模块,对上述空调系统装置信息缺失值进行拟合。具体地,首先,进行缺失值清洗,观察数据计算其缺失比例,确定缺失值的范围。按照缺失比例和字段重要性,采取不同的处理策略:对于重要性高、缺失率低的特征,通过经验或业务知识估计进行填充;对于重要性高、缺失率高的特征,使用其他比较复杂的模型计算补全。所述转换模块,用于对经筛选和拟合后的空调系统装置信息进行格式转换。(2)所述高斯混合模型聚类模块,建立空调系统中各装置状态信息的聚类标记:本系统采用gmm(高斯混合模型),对空调系统装置开关信息进行聚类得到若干标签,分别对不同的标签进行回归分析建模,其中gmm具有如下概率分布模型:其中αk是系数,αk≥0,是高斯分布密度,因控制状态信息只有12个设备的开关,而且均为0-1的取值,只需针对相应条件下的设备状态控制信息进行修改得到最优系统效能即可。此处约束条件为12个装备的状态信息,其他通用约束条件同之前。针对不同的状态信息聚类之后有以下聚类标记表2冷却装置状态信息聚类标记对应冷却装置1开关冷却装置2开关冷却装置3开关冷却装置聚类标记00000012010001101001101211011111表3冷水泵状态信息聚类标记对应表4冷凝水泵状态信息聚类标记对应冷凝水泵1开关冷凝水泵2开关冷凝水泵3开关冷凝水泵聚类标识000[0]100[1]010[0]001[2]110[1]101[2]011[2]111[2]表5冷水塔状态信息聚类标记对应冷却塔1开关冷却塔2开关冷却塔聚类标识00[0]01[1]10[0]11[1](3)所述线性回归拟合模块,对于每个聚类标签,以装置对应的转速为自变量,以各装置功率为因变量,建立基于多项式的线性回归拟合模块,用于拟合各个装置功率,所有装置功率之和即为空调系统总耗电功率。(4)所述遗传算法搜索模块,用于在满足空调系统降温、并且各装置安全工作的前提下,基于遗传算法找出最优序列。遗传算法约束条件:中央空调在满足空调系统降温的前提下,其总耗电量参数优化模型可以表示为:其中,p(x)表示中央空调的总耗电量,x表示需要进行优化的参数列表,s代表约束条件。约束主要包括系统的控制方法、各模块之间的相互影响以及材料中所给的约束条件所确定的。约束条件1:外循环供水温度越低,冷却装置的运行能效就越低,但是外循环水温度需要固定在一定的范围内才可以保证冷水机组的正常运行,此处循环水温给定,故不考虑水温的限制,但是中央空调系统的除湿能力的强弱与冷冻水供水温度决定的,查阅文献可以知道为满足末端环境舒适性要求的中央空调系统循环水温度条件,必须满足:其中,chwshdr表示流出冷却装置时的水温;chikwsum表示冷却装置总功率;chikwsum额定表示冷却装置额定总功率。约束条件2:冷却装置在低负荷工作时容易发生喘振现象,减少设备的使用寿命,所以此处提出的约束条件是负荷率不能太低。chikwmin≤chikw≤chikw额定(当chistat=1时)其中,chikw表示冷却装置i的功率,chistat=1表示冷却装置的状态信息为开。更具体地,对系统可以设置的系统装置转速进行全局化搜索,寻找使得系统总耗电量达到最小的控制策略。最后,由控制器设备输出处理器的优化控制策略。本领域技术人员应该明白,上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算机装置来实现,可选地,它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现,从而,可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述,但并非对本发明保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本发明的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。当前第1页12
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