一种中央空调水系统节能优化控制方法及装置

本发明涉及中央空调水系统节能领域，特别涉及一种中央空调水系统节能优化控制方法及装置。

背景技术：

1、中央空调水系统是一个复杂系统，主要是由冷水机组、冷冻水泵、冷却水泵和冷却塔组成，具有非线性、强耦合和多变量的复杂特性，对其进行优化控制存在一定的技术难度。

2、目前，各种优化算法被应用于中央空调水系统的优化控制问题中，但普遍存在着收敛速度慢、寻优精度不足以及容易陷入局部最优的问题。此外，大多数研究仅对于基于中央空调水系统中单个设备的优化控制，忽略了各部件之间的关联性和耦合性，实际上水系统是一个整体的系统，其中各部分都会影响机组的运行。

3、因此，如今需要一种全新的中央空调水系统节能优化控制方法及装置，以克服现有系统优化收敛速度慢、寻优精度不足以及容易陷入局部最优的缺陷。

技术实现思路

1、本发明的目的在于克服现有技术中所存在的优化收敛速度慢、寻优精度不足以及容易陷入局部最优的不足，提供一种中央空调水系统节能优化控制方法及装置。

2、为了实现上述发明目的，本发明提供了以下技术方案：

3、一种中央空调水系统节能优化控制方法，包括以下步骤：

4、s1：获取中央空调水系统中各个组件的运行参数；各个所述组件包括冷水机组、冷冻水泵、冷却水泵和冷却塔；

5、s2：建立所述中央空调水系统中各个所述组件的能耗模型；所述能耗模型用于表征各个所述组件的能耗与运行参数之间的关系；

6、s3：根据各个所述组件的所述能耗模型，建立所述中央空调水系统优化控制的目标函数和优化运行参数的约束条件；

7、s4：根据所述目标函数和所述约束条件，确定所述中央空调水系统中各个所述组件的优化运行参数，并根据所述优化运行参数运行所述中央空调水系统。

8、作为本发明的优选方案，所述s1中，所述运行参数包括：

9、冷水机组的冷负荷 p co、冷冻水进水温度 t fi、冷冻水出水温度 t fo、冷却水进水温度 t ci、冷水机组开启数量 n c；

10、冷冻水泵的冷冻水流量 q f、冷冻水泵开启数量 n fp；

11、冷却水泵的冷却水流量 q c、冷却水泵开启数量 n cp；

12、冷却塔的冷却塔风机运行频率 f t、冷却塔开启数量 n t。

13、作为本发明的优选方案，所述s2中，所述中央空调水系统各个所述组件的能耗模型表示如下：

14、所述冷水机组的能耗模型如下所示：

15、，

16、式中， p chiller为冷水机组功率； a i（ i= 0,1,...,5）为待辨识系数；

17、所述冷冻水泵的能耗模型如下所示：

18、 ，

19、式中，为冷冻水泵实际功率；为冷冻水泵额定功率；为冷冻水泵额定流量； b i（ i= 0,1,2）为待辨识系数；

20、所述冷却水泵的能耗模型如下所示：

21、，

22、式中，为冷却水泵实际功率；为冷却水泵额定功率；为冷却水泵额定流量； c i（ i= 0,1,2）为待辨识系数；

23、所述冷却塔的能耗模型如下所示：

24、，

25、式中，为冷却塔实际功率；为冷却塔额定功率；为冷却塔风机实际频率；为冷却塔风机额定频率； d i（ i=0,1,2）为待辨识系数；

26、其中，各个所述组件的能耗模型中的待辨识系数通过参数辨识算法进行辨识拟合。

27、作为本发明的优选方案，所述参数辨识算法包括最小二乘法和/或极大似然估计法和/或贝叶斯估计法。

28、作为本发明的优选方案，所述s3中，所述目标函数的表达式如下所示：

29、，

30、式中， j为目标功率；

31、所述约束条件如下所示：

32、，

33、式中， s.t.为约束条件集；为 q*的最大值，为 q*的最小值；为 t*的最大值，为 t*的最小值；为 f c.tower的最大值，为 fc.tower的最小值；为 n*的最大值，为 n*的最小值；

34、其中， q f、 q c、 t fo、 t fi、 t ci、 f c.tower、 n chiller、 n c.pump、 n f.pump和 n c.tower为待优化运行参数。

35、作为本发明的优选方案，所述s4包括以下步骤：

36、s41：对所述运行参数进行初始化处理，输出参数组集合以及每个参数组对应的适应度值；

37、s42：将每个参数组的适应度值按照由小到大的顺序进行排序，适应度值越小即排序越靠前，代表该参数组的能耗越小；

38、s43：采用二分段式更新策略对所述参数组集合进行更新；所述参数组集合的分段比例为预设参数；

39、s44：计算更新后的所述参数组集合及其适应度值；

40、s45：根据所述参数组集合及其适应度值获取当前最优解，并进行扰动处理，生成优化运行参数和优化适应度；

41、s46：更新并保存优化参数和优化适应度。

42、s47：判断是否达到设定的迭代次数，若是，结束寻优，并输出优化运行参数；若否，则返回步骤s42。

43、作为本发明的优选方案，所述s41包括以下步骤：

44、s411：对所述运行参数进行初始化处理，所述初始化处理的表达式如下所示：

45、，

46、式中， x i为输入的第 i个运行参数；

47、s412：将所述运行参数合并为参数组，并将所述中央空调水系统的不同运行状态存储为参数组集合；所述参数组集合的表达式如下所示：

48、

49、 x为参数组集合，其中的每一行为一个参数组， x mn为第 m组第 n个运行参数的值， m为参数组的数量， n为参数组内运行参数的数量；

50、s413：生成所述参数组的适应度值，所述参数组集合的适应度值如下所示：

51、，

52、其中， f( x)为适应度值集合；

53、，为每个参数组的适应度值；

54、其中， p chiller为冷水机组功率； p f.pump为冷冻水泵实际功率； p c.pump为冷却水泵实际功率； p c.tower为冷却塔实际功率。

55、作为本发明的优选方案，所述s43包括以下步骤：

56、s431：通过下式对前70%的参数组进行更新：

57、，

58、，

59、，

60、其中， i=1,2,3,…, m， j=1,2,3,…, n， t代表当前迭代次数；为在迭代次数 t下，第 i个参数组中的第 j个参数；为在迭代次数 t下适应度值最优的参数组， α是属于（0,1]之间的随机数； x1和 x2为根据黄金分割系数 τ得到的系数， τ取0.618；是决定下次迭代中参数值变化的一个随机数；是决定下次变化方向的随机数；

61、s432：通过下式对后30%的参数组进行更新：

62、，

63、其中，是在迭代次数 t下适应度值最优的参数组；是在迭代次数 t下适应度值最优的参数组； ω为(0,1]之间的随机数。

64、作为本发明的优选方案，所述s45中通过引入拉普拉斯概率分布函数对当前最优解进行扰动，其表达式如下所示：

65、，

66、其中，为在迭代次数 t下，第 i个参数组中的第 j个参数；是当前阶段的最佳参数组；为拉普拉斯分概率布函数，其表达式如下所示：

67、，

68、其中 μ为位置参数， λ为尺度参数。

69、一种中央空调水系统节能优化控制装置，包括至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述任一项所述的方法。

70、与现有技术相比，本发明的有益效果：

71、1.本发明提出了一种中央空调水系统节能优化控制方法及装置，本发明通过对中央空调水系统的运行数据进行采集，拟合冷水机组、冷冻水泵、冷却水泵和冷却塔的能耗模型，然后确定中央空调水系统优化控制模型和约束条件，提出了一种收敛速度快、全局搜索能力强以及可以跳出局部最优的智能优化算法，对中央空调水系统运行参数进行寻优，达到了节能的目的。

72、2.本发明建立的能耗模型涉及到的是冷水机组能耗、冷冻水泵能耗、冷却水泵能耗和冷却塔能耗。通过带有待辨识系数的表达式来建立能耗模型，可以根据不同设备的历史运行数据，通过参数辨识算法拟合待辨识系数，能够更好地适应不同的设备。

73、3.本发明通过设置若干数量较多的优化参数（包括冷冻水流量、冷却水流量、冷冻水出水温度、冷冻水进水温度、冷却水进水温度、冷冻塔运行频率、冷水机组运行数量、冷冻泵运行数量、冷却泵运行数量和冷却塔运行数量），可以更全面地对中央空调水系统的运行状态进行调控，以实现节能的目的。并且，中央空调水系统包含多个设备，本发明还对不同设备的运行数量也进行了优化，以便于大型空调水系统的调节。

74、4.本发明提出了新的一种群智能算法，克服了现有技术中所存在的优化收敛速度慢、寻优精度不足以及容易陷入局部最优的不足。