一种制冷系统策略模型的数据筛选方法及装置与流程

1.本发明涉及冷却塔控制领域，特别涉及一种制冷系统策略模型的数据筛选方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质。


背景技术：

2.冷却塔作为热力系统排放废热的通用设备，在实际的暖通空调系统运维过程中，冷却塔的控制常被忽略，以调研的100栋商业广场的冷却塔为依据，大部分广场的冷却塔存在不变频不变冷却塔台数，满频满开或者冷却塔变频变塔的幅度过大的情况存在。但冷却塔的冷却性能对制冷机组的运行性能的优劣至关重要。其冷却塔的性能测试和预测模型是众多研究的重点，不同的学者基于不同的模型对此做出一系列研究，有ε-ntu法(效能-传热单元数法)，但该方法需要较多难以测量的物理参数(传质系数等)；随着公共建筑分项计量的不断累积，基于黑箱的冷却塔性能模型逐渐成为研究热点，但基于黑箱的冷却塔模型并未像冷机经验模型一样，对模型的输入参数，以及模型的选择都未达成较为一致的共识：energyplus和modelica等模拟软件使用的多元多项是回归模型，其他不同的学者有采用support vector machine(支持向量机)、random forest(随机森林)等。不同的项目基于实际采集的数据拟合冷却塔模型，受通用性不强，目前依旧需要基于实际数据情况选择拟合模型和设计输入参数。
3.供冷系统运行中，利用暖通传热学理论、部分实验数据、现场实测数据等建立计算机学习模型，但模型数据质量受技术发展、采集条件、硬件质量和通讯情况的影响，往往不能直接进行建模，如何通过一定的暖通规律和逻辑将干扰建模的数据进行剔除、筛选出可用于建模的数据成为亟待解决的问题。


技术实现要素：

4.鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的制冷系统策略模型的数据筛选方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质。
5.本发明的一个实施例提供一种制冷系统策略模型的数据筛选方法，该方法包括：
6.获取预设时间段的制冷系统历史数据集合，所述历史数据集合包括不同时刻对应的制冷系统的多个参数；
7.删除所述历史数据集合中缺少预设参数值的时刻对应的数据；
8.删除所述历史数据集合中的异常数据；
9.删除所述历史数据集合中设备未开启时刻和设备切换时刻对应的数据。
10.可选地，所述制冷系统的多个参数包括：制冷量负荷率、制冷量、额定制冷量、散热量负荷率、冷却塔风机频率均值、冷冻水供水温度、冷冻水回水温度、冷冻水流量、室外湿球温度、冷却塔开启台数、冷却泵开启台数、冷机开启台数、冷机能耗、冷却塔能耗、冷冻泵能耗、电流负载率、冷机冷塔总能耗、开大机台数、开小机台数。
11.可选地，所述删除所述历史数据集合中的异常数据包括：
12.删除所述历史数据集合中冷却塔能耗大于第一预设阈值的数据；
13.删除所述历史数据集合中冷机能耗大于第二预设阈值的数据；
14.删除所述历史数据集合中冷却塔风机频率均值大于第三预设阈值的数据；
15.删除所述历史数据集合中制冷量负荷率大于第四预设阈值的数据；
16.删除所述历史数据集合中冷冻水供水温度大于第五预设阈值的数据。
17.可选地，所述删除所述历史数据集合中设备未开启时刻和设备切换时刻对应的数据包括：
18.当冷却塔开启台数、冷冻泵开启台数、冷机开启台数均大于0时，为设备开启，删除所述历史数据集合中设备未开启时刻对应的数据；
19.删除所述历史数据集合中设备切换前后预设时间对应的数据。
20.可选地，所述方法还包括：根据冷机能耗、冷却塔能耗、冷冻水流量、冷冻水回水温度、室外湿球温度删除所述历史数据集合中的卡数。
21.可选地，所述方法还包括：删除所述历史数据集合中不同参数之间不同步的数据。
22.可选地，在对所述历史数据集合进行筛选后，所述方法还包括：根据数据量和数据区间分布进行建模可行性分析。本发明的另一个实施例提供一种制冷系统策略模型的数据筛选装置，包括：
23.历史数据集合获取单元，用于获取预设时间段的制冷系统历史数据集合，所述历史数据集合包括不同时刻对应的制冷系统的多个参数；
24.缺损数据删除单元，用于删除所述历史数据集合中缺少预设参数值的时刻对应的数据；
25.异常数据删除单元，用于删除所述历史数据集合中的异常数据；
26.设备未稳态运行数据删除单元，用于删除所述历史数据集合中设备未开启时刻和设备切换时刻对应的数据。
27.可选地，所述制冷系统的多个参数包括：制冷量负荷率、制冷量、额定制冷量、散热量负荷率、冷却塔风机频率均值、冷冻水供水温度、冷冻水回水温度、冷冻水流量、室外湿球温度、冷却塔开启台数、冷却泵开启台数、冷机开启台数、冷机能耗、冷却塔能耗、冷冻泵能耗、电流负载率、冷机冷塔总能耗、开大机台数、开小机台数。
28.可选地，所述异常数据删除单元进一步用于：
29.删除所述历史数据集合中冷却塔能耗大于第一预设阈值的数据；
30.删除所述历史数据集合中冷机能耗大于第二预设阈值的数据；
31.删除所述历史数据集合中冷却塔风机频率均值大于第三预设阈值的数据；
32.删除所述历史数据集合中制冷量负荷率大于第四预设阈值的数据；
33.删除所述历史数据集合中冷冻水供水温度大于第五预设阈值的数据。
34.可选地，所述设备未稳态运行数据删除单元进一步用于：
35.当冷却塔开启台数、冷冻泵开启台数、冷机开启台数均大于0时，为设备开启，删除所述历史数据集合中设备未开启时刻对应的数据；
36.删除所述历史数据集合中设备切换前后预设时间对应的数据。
37.可选地，所述装置还包括：卡数删除单元，用于根据冷机能耗、冷却塔能耗、冷冻水流量、冷冻水回水温度、室外湿球温度删除所述历史数据集合中的卡数。
38.可选地，所述装置还包括：不同步数据删除单元，用于删除所述历史数据集合中不同参数之间不同步的数据。
39.可选地，所述装置还包括可行性分析单元，用于在对所述历史数据集合进行筛选后，根据数据量和数据区间分布进行建模可行性分析。
40.本发明的另一个实施例提供一种电子设备，其中，该电子设备包括：
41.处理器；以及，
42.被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述的方法。
43.本发明的另一个实施例提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现上述的方法。
44.本发明的有益效果是，本发明建立了适用于制冷系统的数据筛选逻辑，通过对预设时间段的制冷系统历史数据集合进行预处理和筛选，获得满足建模的数据集合，基于筛选后的数据进行建模，大大提高了模型的精确度。
附图说明
45.图1为本发明一个实施例的制冷系统策略模型的数据筛选方法的流程示意图；
46.图2为本发明一个实施例的制冷系统策略模型的数据筛选装置的结构示意图；
47.图3示出了根据本发明一个实施例的电子设备的结构示意图；
48.图4示出了根据本发明一个实施例的计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
49.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。
50.图1为本发明一个实施例的制冷系统策略模型的数据筛选方法的流程示意图。如图1所示，该方法包括：
51.s11：获取预设时间段的制冷系统历史数据集合，所述历史数据集合包括不同时刻对应的制冷系统的多个参数；
52.在实际应用中，以商业广场2020.5.1～10.31制冷系统的冷季相关数据作为历史数据集合，时间颗粒度可以为15分钟。策略模型算法可以是需要对数据集合进行归一化处理的xgboost(树模型)，也可以是不需要对数据集合进行归一化处理的linearregression(回归模型)。
53.本发明实施例采用历史数据集合代替实时数据，对数据实时性要求不高，缺数现象较少，避免了实时数据传输可能存在严重的缺数问题。
54.s12：删除所述历史数据集合中缺少预设参数值的时刻对应的数据；
55.在实际应用中，如果某一时刻，只要缺少一个参数值，则将该时刻对应的数据删除。或者，某一时刻缺少预设参数值对应的数据，则将该时刻对应的数据删除，比如，如果某一时刻缺少能耗、温度、流量等关键参数值，则将该时刻对应的数据删除。s13：删除所述历史数据集合中的异常数据；
56.s14：删除所述历史数据集合中设备未开启时刻和设备切换时刻对应的数据。
57.可理解的是，由于缺少预设参数值的时刻对应的数据、异常数据、设备未开启时刻和设备切换时刻对应的数据无法用于建模，因而本发明实施例的数据筛选逻辑是将上述数据从历史数据集合中删除。
58.本发明实施例的制冷系统策略模型的数据筛选方法，建立了适用于制冷系统的数据筛选逻辑，通过对预设时间段的制冷系统历史数据集合进行预处理和筛选，获得满足建模的数据集合，基于筛选后的数据进行建模，大大提高了模型的精确度。
59.具体地，所述制冷系统的多个参数包括：制冷量负荷率、制冷量、额定制冷量、散热量负荷率、冷却塔风机频率均值、冷冻水供水温度、冷冻水回水温度、冷冻水流量、室外湿球温度、冷却塔开启台数、冷却泵开启台数、冷机开启台数、冷机能耗、冷却塔能耗、冷冻泵能耗、电流负载率、冷机冷塔总能耗、开大机台数、开小机台数。
60.在本发明实施例的一种可选的实施方式中，所述删除所述历史数据集合中的异常数据包括：
61.删除所述历史数据集合中冷却塔能耗大于第一预设阈值的数据；
62.删除所述历史数据集合中冷机能耗大于第二预设阈值的数据；
63.删除所述历史数据集合中冷却塔风机频率均值大于第三预设阈值的数据；
64.删除所述历史数据集合中制冷量负荷率大于第四预设阈值的数据；
65.删除所述历史数据集合中冷冻水供水温度大于第五预设阈值的数据。
66.在实际应用中，第一预设阈值为100，第二预设阈值为600，第三预设阈值为55，第四预设阈值为1.05，第五预设阈值为13。上述预设阈值可以根据实际需要进行调整。
67.另外，如果冷冻水供水温度大于冷冻水回水温度也是异常数据，也需要从历史数据集合中删除。具体地，所述删除所述历史数据集合中设备未开启时刻和设备切换时刻对应的数据包括：
68.当冷却塔开启台数、冷冻泵开启台数、冷机开启台数均大于0时，为设备开启，删除所述历史数据集合中设备未开启时刻对应的数据；
69.删除所述历史数据集合中设备切换前后预设时间对应的数据。具体地，删除开冷机、冷冻泵，加减冷机、冷冻泵，关冷机、冷冻泵时刻后3个点和前1个点对应的数据。
70.进一步地，所述方法还包括：根据冷机能耗、冷却塔能耗、冷冻水流量、冷冻水回水温度、室外湿球温度删除所述历史数据集合中的卡数。
71.可理解的是，能耗、流量和温度应该是动态变化的，如果冷机能耗、冷却塔能耗、冷冻水流量、冷冻水回水温度、室外湿球温度出现恒定不变，即上述参数在历史数据集合中出现了卡数，则将卡数从历史数据集合中删除。
72.在实际应用中，删除冷机能耗、冷却塔能耗、冷冻水流量前后完全相同的时刻对应的数据；删除冷冻水回水温度连续卡数超过4个点的数据；删除室外湿球温度连续卡数超过9个点的数据。
73.在制冷系统稳态运行的情况下，冷冻水回水温度与冷冻水供水温度之差》1，制冷量》400，冷冻水流量》100，从历史数据集合中将冷冻水回水温度与冷冻水供水温度之差、制冷量、冷冻水流量不符合上述条件的数据删除。
74.冷冻水温处在供冷工况下：冷冻水总管供水温度》6且《16
75.冷却侧状态已稳定：冷却总管供回水温差》1；冷却水总管流量》100。在制冷系统稳
态运行的情况下，负荷率(当前冷机总制冷量/所有开启冷机的总额定冷量)＞0.3且＜1.05；电流负载率(当前冷机总功率/所有开启冷机的总额定功率)＞0.3且＜1.05，从历史数据集合中将负荷率和电流负载率不符合上述条件的数据删除。
76.进一步地，所述方法还包括：删除所述历史数据集合中不同参数之间不同步的数据。
77.在实际应用中，cop为制冷量与耗电量的比值，在制冷系统正常运行的情况下，2＜cop＜15，如果cop＜2或cop＞15，则将相应的数据从历史数据集合中删除。
78.在制冷系统正常运行的情况下，冷冻泵能耗与冷冻水流量是成正比例的。如果冷冻泵能耗＜5、而冷冻水流量＞100，则说明冷冻泵能耗与流量不同步，则将相应的数据从历史数据集合中删除。
79.在建模之前，还可以对制冷量进行平滑处理；将频率数据等分，对区间内的频率对应的功率求中位数作为训练集。
80.进一步地，在对所述历史数据集合进行筛选后，所述方法还包括：根据数据量和数据区间分布进行建模可行性分析。
81.如果经过数据筛选，历史数据集合中的数据量》1000，数据区间分布是足够宽，比如频率聚类数》2，则认为具有建模可行性。
82.在基于筛选后的数据建立模型之后，可以根据实测值和预测值对模型精确度进行评价，评价指标可以是实测值和预测值的均方根误差rmse。如果是xgboost算法的模型，可以采用交叉验证，根据实测值和预测值的模型评价指标r2计算出模型评价指标的平均值。
83.在实际应用中，对于制冷系统历史数据集合可以采用下表所示的筛选顺序和筛选条件完成筛选。
84.[0085][0086]
图2为本发明一个实施例的制冷系统策略模型的数据筛选装置的结构示意图。如图2所示，该装置包括：
[0087]
历史数据集合获取单元21，用于获取预设时间段的制冷系统历史数据集合，所述历史数据集合包括不同时刻对应的制冷系统的多个参数；
[0088]
缺损数据删除单元22，用于删除所述历史数据集合中缺少预设参数值的时刻对应的数据；
[0089]
异常数据删除单元23，用于删除所述历史数据集合中的异常数据；
[0090]
设备未稳态运行数据删除单元24，用于删除所述历史数据集合中设备未开启时刻和设备切换时刻对应的数据。
[0091]
本发明实施例的制冷系统策略模型的数据筛选装置，建立了适用于制冷系统的数据筛选逻辑，通过对预设时间段的制冷系统历史数据集合进行预处理和筛选，获得满足建模的数据集合，基于筛选后的数据进行建模，大大提高了模型的精确度。
[0092]
具体地，所述制冷系统的多个参数包括：制冷量负荷率、制冷量、额定制冷量、散热量负荷率、冷却塔风机频率均值、冷冻水供水温度、冷冻水回水温度、冷冻水流量、室外湿球温度、冷却塔开启台数、冷却泵开启台数、冷机开启台数、冷机能耗、冷却塔能耗、冷冻泵能耗、电流负载率、冷机冷塔总能耗、开大机台数、开小机台数。
[0093]
可选地，异常数据删除单元23进一步用于：
[0094]
删除所述历史数据集合中冷却塔能耗大于第一预设阈值的数据；
[0095]
删除所述历史数据集合中冷机能耗大于第二预设阈值的数据；
[0096]
删除所述历史数据集合中冷却塔风机频率均值大于第三预设阈值的数据；
[0097]
删除所述历史数据集合中制冷量负荷率大于第四预设阈值的数据；
[0098]
删除所述历史数据集合中冷冻水供水温度大于第五预设阈值的数据。
[0099]
可选地，所述设备未稳态运行数据删除单元进一步用于：
[0100]
当冷却塔开启台数、冷冻泵开启台数、冷机开启台数均大于0时，为设备开启，删除所述历史数据集合中设备未开启时刻对应的数据；
[0101]
删除所述历史数据集合中设备切换前后预设时间对应的数据。
[0102]
可选地，所述装置还包括：卡数删除单元，用于根据冷机能耗、冷却塔能耗、冷冻水流量、冷冻水回水温度、室外湿球温度删除所述历史数据集合中的卡数。
[0103]
可选地，所述装置还包括：不同步数据删除单元，用于删除所述历史数据集合中不同参数之间不同步的数据。
[0104]
可选地，所述装置还包括可行性分析单元，用于在对所述历史数据集合进行筛选后，根据数据量和数据区间分布进行建模可行性分析。
[0105]
需要说明的是，上述实施例中的制冷系统策略模型的数据筛选装置可分别用于执行前述实施例中的方法，因此不再一一进行具体的说明。
[0106]
综上所述，本发明建立了适用于制冷系统的数据筛选逻辑，通过对预设时间段的制冷系统历史数据集合进行预处理和筛选，获得满足建模的数据集合，基于筛选后的数据进行建模，大大提高了模型的精确度。
[0107]
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0108]
需要说明的是：
[0109]
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟装置或者其它设备固有相关。各种通用装置也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类装置所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
[0110]
在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。
[0111]
类似地，应当理解，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身
都作为本发明的单独实施例。
[0112]
本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
[0113]
此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
[0114]
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(dsp)来实现根据本发明实施例的检测电子设备的佩戴状态的装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
[0115]
例如，图3示出了根据本发明一个实施例的电子设备的结构示意图。该电子设备传统上包括处理器31和被安排成存储计算机可执行指令(程序代码)的存储器32。存储器32可以是诸如闪存、eeprom(电可擦除可编程只读存储器)、eprom、硬盘或者rom之类的电子存储器。存储器32具有存储用于执行图1所示的以及各实施例中的任何方法步骤的程序代码34的存储空间33。例如，用于存储程序代码的存储空间33可以包括分别用于实现上面的方法中的各种步骤的各个程序代码34。这些程序代码可以从一个或者多个计算机程序产品中读出或者写入到这一个或者多个计算机程序产品中。这些计算机程序产品包括诸如硬盘，紧致盘(cd)、存储卡或者软盘之类的程序代码载体。这样的计算机程序产品通常为例如图4所述的计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质可以具有与图3的电子设备中的存储器32类似布置的存储段、存储空间等。程序代码可以例如以适当形式进行压缩。通常，存储空间存储有用于执行根据本发明的方法步骤的程序代码41，即可以有诸如处理器31读取的程序代码，当这些程序代码由电子设备运行时，导致该电子设备执行上面所描述的方法中的各个步骤。
[0116]
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，在本发明的上述教导下，本领域技术人员可以在上述实施例的基础上进行其他的改进或变形。本领域技术人员应该明白，上述的具体描述只是更好的解释本发明的目的，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。