一种中央空调水系统群控方法与流程

本发明属于控制，尤其涉及一种中央空调水系统群控方法。

背景技术：

1、水系统空调，就是室内机和室外机由管路连接(家用多为ppr，商用多为镀锌钢管)，管路中流动的是水，室外机使用制冷剂和换热管路，将水制冷/制热水经由水泵送到室内机，进而调节温度。

2、公开(公告)号为cn114413456a的中国发明专利公开了一种中央空调冷冻水系统的群控方法和设备，包括设定冷冻水系统的目标控制值st和允许的偏差值dt；从m个压缩机中找出所有未被锁定的q个压缩机，并找出运行时间最短的压缩机ck，将ck的主机uk作为目标控制机组，开启主机uk的水泵pk；获取冷冻水系统的总回水温度或总出水温度，根据总回水温度或总出水温度得到计量值ct；根据计量值ct与目标控制值st和偏差值dt之间的数值关系，确定对q个压缩机进行加载或减载。本发明根据计量值ct与目标控制值st和偏差值dt之间的数值关系，对系统中的压缩机进行加载或减载，从而实现中央空调冷冻水系统的群控自动化，保证各个压缩机之间的均衡运行以及各个水泵之间的均衡运行，提高系统运行的稳定性。该现有技术存在的问题是：难以根据环境以及设备的工作状态来通过软件和硬件结合的方式进行优化能耗。

技术实现思路

1、针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种中央空调水系统群控方法，具备根据环境以及设备的工作状态来通过软件和硬件结合的方式进行优化能耗的优点，解决了现有技术的问题。

2、本发明是这样实现的，一种中央空调水系统群控方法，包括以下步骤：

3、数据采集与监测：通过传感器实时采集不同区域的环境参数数据，并将数据传输到中央控制系统；

4、数据分析与优化：利用中央控制系统对采集的数据进行分析和处理，根据不同区域和时间段的需求，优化空调机组的控制策略；

5、能源管理策略：制定合理的能源管理策略，包括负荷平衡和调整供回水温度差中的至少一种，确保系统在运行过程中降低能耗；

6、时间调度与预测控制：根据历史数据和预测模型，结合当前需求，合理调整空调设备的开关机时间和运行模式；

7、能效评估与改进：定期对中央空调水系统进行能效评估，分析和评估系统运行状态和性能，根据评估结果，不断改进群控策略和参数设置，提高能源利用效率。

8、作为本发明优选的，还包括远程监控与智能控制：通过网络连接，采用远程监控技术，实现对中央空调水系统的远程遥控和实时监测，根据实际情况进行及时调整和优化。

9、作为本发明优选的，还包括综合能效优化：优化空调水系统的综合能效，优化整个系统的工作状态。

10、作为本发明优选的，数据分析与优化包括：

11、数据预处理：对采集到的原始数据进行预处理，包括去除异常值、填补缺失数据、数据插值，确保数据完整性和准确性，以提供可靠的基础数据用于分析；

12、数据分析和建模：对采集到的数据进行分析和建模，识别不同区域和时间段的需求特征，并建立相应的模型；

13、控制策略优化：基于数据分析和建模结果，优化空调机组的控制策略，根据不同区域和时间段的需求，调整空调机组运行参数，以提高舒适度和能效；

14、模型验证与调整：对优化后的控制策略进行模型验证，在实际运行中收集反馈数据，通过与实际数据进行比对和分析，评估优化效果，并根据需要进行调整和修正。

15、作为本发明优选的，通过调整供回水温度差来优化能耗包括：

16、数据收集和分析：收集供水和回水的温度数据，并进行分析，了解当前的供回水温度差以及对能耗的影响；

17、确定目标：根据实际情况和系统要求，确定合理的供回水温度差的目标值；

18、调整管道设计：根据目标值，对供回水管道的设计进行调整，包括管道尺寸、长度、材质中的一种或多种，以满足指定的供回水温度差；

19、设定控制策略：根据供回水温度差目标值，设置合适的控制策略，结合传感器和自动控制系统，实时监测和调整供回水温度差；

20、监测与调整：安装温度传感器，监测供水和回水的温度，并与目标值进行比较，根据实时监测结果，调整控制策略，使供回水温度差保持在合理范围内。

21、作为本发明优选的，时间调度与预测控制的步骤包括：

22、数据收集与处理：收集历史数据和实时数据，包括室内外温度、湿度、人流量的信息，对数据进行处理和清洗；

23、预测模型建立：基于历史数据建立预测模型，预测未来一段时间内的温度变化趋势和需求量；

24、当前需求评估：结合实时收集到的环境参数和用户需求，对当前的空调需求进行评估；

25、运行模式分析：根据预测模型和当前需求评估的结果，分析和确定合适的运行模式，包括制冷、制热、通风、风速调节；

26、结果监测与反馈：对预测结果进行监测，并与实际数据进行对比，及时调整和优化预测模型，以提高预测准确度和稳定性。

27、作为本发明优选的，预测模型建立的步骤包括：

28、收集历史数据：收集与温度变化趋势和需求量相关的历史数据，历史数据至少包括过去的温度记录、需求量数据、时间戳；

29、数据清洗和处理：对收集到的历史数据进行清洗和预处理，包括填补缺失值、处理异常值、去除噪声，以确保数据的质量和一致性；

30、特征选择和提取：根据业务需求，选择并提取与温度变化趋势和需求量相关的特征；

31、建立数据建模：根据选定的预测方法，将历史数据划分为训练集和测试集，并使用训练集训练预测模型；

32、模型训练：通过训练集的数据，利用选定的预测方法建立预测模型；

33、模型评估与调优：利用测试集的数据，评估建立的预测模型的性能；

34、模型应用与预测：在完成模型训练和评估后，使用该模型对未来一段时间内的温度变化趋势和需求量进行预测，将实时环境数据输入到模型中，利用模型的推理功能生成预测结果。

35、作为本发明优选的，时间调度与预测控制的步骤还包括：

36、开关机时间优化：根据预测的温度变化趋势和当前需求，合理安排空调设备的开关机时间；

37、温度设定调整：根据预测的室内外温度变化情况，调整空调设备的温度设定，使其在预期时间内达到舒适的室内温度；

38、需求响应与优化：根据实时环境和需求的变化，动态调整运行模式、开关机时间和温度设定，以满足能耗节约和用户舒适度的双重要求；

39、监测与反馈：通过监测系统对空调设备的运行状态进行实时监测，并将数据反馈给控制系统，根据反馈信息调整预测模型和运行策略，逐步优化群控效果。

40、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

41、本发明设置数据采集与监测，通过实时采集不同区域的环境参数数据，可以了解整个系统的工作状态和需求，为后续的优化提供基础数据。

42、设置数据分析与优化，通过对采集的数据进行分析和处理，结合不同区域和时间段的需求，可以制定更加精确和个性化的空调机组控制策略，提高能源利用效率。

43、设置能源管理策略，通过制定合理的能源管理策略，例如负荷平衡和调整供回水温度差等措施，可以降低系统运行过程中的能耗，进一步提高能源利用效率。

44、设置时间调度与预测控制：根据历史数据和预测模型，结合当前需求，合理调整空调设备的开关机时间和运行模式，以最大程度地满足需求同时减少能耗。

45、设置能效评估与改进：定期对中央空调水系统进行能效评估，分析和评估系统运行状态和性能，根据评估结果，不断改进群控策略和参数设置，提高能源利用效率。并且能根据环境以及设备的工作状态来通过软件和硬件结合的方式进行优化能耗。