基于云计算的物联网中央空调自寻优控制系统及方法与流程

本发明涉及物联网机电控制技术领域，具体涉及一种基于云计算的物联网中央空调自寻优控制系统及方法。

背景技术：

以往建筑节能自控基本采用的是底层设备数据传送至可编程逻辑控制器，再予以区分工况类别，根据工况类别情况去编辑适合工况条件下的底层设备节能策略，以此控制底层设备启停或输出量从而达到节能的目的。对于物联网平台控制来说以上设备信号或执行结果是直接传送至云控平台，云控平台对数据只是起到了开关量控制作用，这样的方式限制了对所采集数据的分析，无法实现物联网远程控制智能化，而且一些本专业设计人员将自动控制看成能解决所有问题的万能钥匙，因而放弃了对暖通空调系统本身参数设计合理性的追求。

技术实现要素：

为解决上述技术问题，本发明提出了一种基于云计算的物联网中央空调自寻优控制系统及方法，以达到避免设计余量冗余在非设计极端工况下的无效运行，剔除人为因素，系统自动调整参数，实现远程控制、智能高效且适应多种工况的目的。

为达到上述目的，本发明的技术方案如下：基于云计算的物联网中央空调自寻优控制系统，所述系统包括:数据统计模块、实时数据采集模块和动态寻优模块；

所述数据统计模块，用于统计空调设备工作数据和历史环境数据，并根据设备工作数据和历史环境数据生成不同工况下的最优配给算法；

所述实时数据采集模块，用于从空调设备上的各个数据监测设备上实时采集当前数据；

所述动态寻优模块，用于根据当前数据匹配最优配给算法得到最优化的执行参数。

与现有技术相比，本发明通过设备工作数据和历史环境数据生成不同工况下的最优配给算法，再根据空调设备的当前数据匹配最优配给算法得到最优化的执行参数，实现自主寻优，达到柔性、节能的目的。

进一步地，所述空调设备工作数据包括：供回水流速、流量、电流、电压、风压和风速等。

进一步地，所述历史环境数据包括：空气温度、空气湿度、洁净度和理化效应等。

进一步地，所述空调设备上的各个数据监测设备包括：能量计、流量计、压差传感器、温湿度传感器伏特表、空气品质传感器、计时器等。

进一步地，所述当前数据包括：环境条件数据和负荷数据，所述环境条件数据包括：室外温度、室外湿度、太阳辐照度和风速等；所述负荷数据包括：室内温度、室内湿度和大气压力数据等。

基于云计算的物联网中央空调自寻优控制方法，所述方法包括：

统计空调设备工作数据和历史环境数据，并根据设备工作数据和历史环境数据生成不同工况下的最优配给算法；

从空调设备上的各个数据监测设备上实时采集当前数据；

根据当前数据匹配最优配给算法得到最优化的执行参数下发至空调设备。

本发明具有如下优点：

(1).本发明通过设备工作数据和历史环境数据生成不同工况下的最优配给算法，再根据空调设备的当前数据匹配最优配给算法得到最优化的执行参数，以达到避免设计余量冗余在非设计极端工况下的无效运行，系统自动调整参数，实现远程控制、智能高效且适应多种工况的目的。

(2).本发明是中央空调系统实现自主寻优，达到柔性、节能的目的。

(3).本发明剔除人为因素，自动调整参数，实现物联网智能化管控。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。

图1为本发明实施例公开的基于云计算的物联网中央空调自寻优控制系统结构示意图；

图2为本发明实施例公开的基于云计算的物联网中央空调自寻优控制方法流程图；

图中数字和字母所表示的相应部件名称：

1、数据统计模块；2、实时数据采集模块；3、动态寻优模块。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

本发明提供了一种基于云计算的物联网中央空调自寻优控制系统及方法，其工作原理是通过设备工作数据和历史环境数据生成不同工况下的最优配给算法，再根据空调设备的当前数据匹配最优配给算法得到最优化的执行参数，以达到避免设计余量冗余在非设计极端工况下的无效运行，剔除人为因素，系统自动调整参数，实现远程控制、智能高效且适应多种工况的目的。

下面结合实施例和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，基于云计算的物联网中央空调自寻优控制系统，所述系统包括:数据统计模块1、实时数据采集模块2和动态寻优模块3；

所述数据统计模块1，用于统计空调设备工作数据和历史环境数据，并根据设备工作数据和历史环境数据生成不同工况下的最优配给算法；

所述实时数据采集模块2，用于从空调设备上的各个数据监测设备上实时采集当前数据；

所述动态寻优模块3，用于根据当前数据匹配最优配给算法得到最优化的执行参数。

与现有技术相比，本发明通过设备工作数据和历史环境数据生成不同工况下的最优配给算法，再根据空调设备的当前数据匹配最优配给算法得到最优化的执行参数，实现自主寻优，达到柔性、节能的目的。

以冷水机组为例，调整冷水机组出水温度时，ifi＝(rh％)×10(0.0275×t－1)+t∈(a,b)且ty∈(m，n),满足条件时输出为一个既定设定值a，即可完成一个参数的自寻优设置，以此类推，设定其他参数群

其中，所述空调设备工作数据包括：供回水流速、流量、电流、电压、风压和风速等。

其中，所述历史环境数据包括：空气温度、空气湿度、洁净度和理化效应等。

其中，所述空调设备上的个各个数据监测设备包括：能量计、流量计、压差传感器、温湿度传感器伏特表、空气品质传感器、计时器等。

其中，所述当前数据包括：环境条件数据和负荷数据，所述环境条件数据包括：室外温度、室外湿度、太阳辐照度和风速等；所述负荷数据包括：室内温度、室内湿度和大气压力数据等。

如图2所示，基于云计算的物联网中央空调自寻优控制方法，所述方法包括：

s1：统计空调设备工作数据和历史环境数据，并根据设备工作数据和历史环境数据生成不同工况下的最优配给算法；

s2：从空调设备上的个各个数据监测设备上实时采集当前数据；

s3：根据当前数据匹配最优配给算法得到最优化的执行参数下发至空调设备。

系统整体实施过程如下：

根据客户需求及现场条件进行底层组网，将各被控设备所采集到的数字量或模拟量信息上传至系统；

按照已确定的系统内被控设备各个单元的，基于安全的顺序逻辑关系建立互相连锁的顺序控制、时序控制流程，例如，在本系统中，先行开启冷冻水泵、再延时60秒无故障时开启冷却水泵、再延时60秒无故障时开启冷水机组，在延时60秒无故障时开启冷却塔；在自动控制策略层面，设立基于规范和本地气候条件，比如某地夏季室外设计温度、湿度和人体感受温度湿度(如26℃，60％rt)之间的关系设立的模型参数体系，作为控制策略的基础；

在此基础上，当环境条件数据(外扰)、负荷数据(内扰)发生变化时，根据能量计、流量计、压差传感器、温湿度传感器、空气品质传感器、计时器等实时监测所得的原始数据，动态设定最优化的执行参数体系(自动寻优)，此参数体系的有效性由系统不断自动和平台预先设置的模型之间进行验证，验证后由自动程序决策确定原工况参数、用户侧工况参数、设备健康程度参数等是否需要更新，控制系统一旦确定为更优化的可执行参数体系，则上期参数群体过期，更新为本期参数体系。

在自寻优系统的运行状态下，可计算出同工况条件24小时连续运行状态整系统节能率可达20％。

使系统更加智能化并具备学习功能，摆脱单一节能条件或状态条件下的节能策略，使得系统总是保持在非线性工况条件下的最可能优化运行状态。

通过以上的方式，本发明所提供的基于云计算的物联网中央空调自寻优控制系统及方法，通过设备工作数据和历史环境数据生成不同工况下的最优配给算法，再根据空调设备的当前数据匹配最优配给算法得到最优化的执行参数，以达到避免设计余量冗余在非设计极端工况下的无效运行，剔除人为因素，系统自动调整参数，实现远程控制、智能高效且适应多种工况的目的。

以上所述的仅是本发明所公开的基于云计算的物联网中央空调自寻优控制系统及方法的优选实施方式，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。