用于确定冷却器的效率的系统和方法与流程

本申请要求于2016年10月5日提交的名称为“systemandmethodfordeterminingefficiencyofchillers(用于确定冷却器的效率的系统和方法)”的美国临时申请序列号62/404,637的优先权和权益，所述美国临时申请出于所有目的通过引用以其全文结合在此。
背景技术：
：本披露涉及一种用于确定冷却器的效率的系统和方法。具体地，本披露涉及一种其中通过测量冷却器在其运行时的效率并将信息提供给建筑物自动化系统来确定冷却器的效率曲线的方法。使用采用了多台机器的基于压缩机的冷却设施是为大中型商业建筑物还以及许多工业过程提供冷却的常用方法。离心式冷却器通常由电力驱动，但也可以由发动机或其他动力源驱动。电力驱动的水冷却器广泛用于建筑物、校园和区域冷却设施，以提供冷冻水用于舒适度调节。在这样的应用中，多个冷却器通常并联地安排。类似地，这些系统还可以利用多个并联的泵来使冷冻水或热水循环和/或利用多个并联连接的风扇来提供可变的气流以调节建筑物中的空气。每个冷却器都具有效率曲线，所述效率曲线可以绘制在二维图表上，其中，竖直轴是英国热量单位(btu)/瓦特，并且水平轴是全位置功率的分数或百分比。在曲线的低端，冷却器是特别低效的，因为其产生相对较少量的冷却。在曲线的高端，随着热交换器达到阈值输出，各种传热效率开始下降。实际上，每个冷却器可以具有基于变量的一系列效率曲线，这些变量包括但不限于冷凝器水输入温度和流量、冷冻水输出温度设置以及冷冻水输入温度。技术实现要素：实施例涉及一种用于确定冷却器的效率曲线的方法，所述方法包括：在冷却器的运行容量范围上运行所述冷却器；在所述冷却器的所述运行容量范围内的初始运行容量下测量进入所述冷却器的水的第一温度；在所述初始容量下测量离开所述冷却器的水的第二温度；在所述初始容量下测量所述冷却器的第一功耗；基于所述第一温度、所述第二温度和所述第一功耗来计算在所述初始容量下所述冷却器的初始效率值；在所述冷却器的所述运行容量范围内的多个运行容量下，测量进入所述冷却器的水的多个相应第三温度，其中，所述多个运行容量中的每个运行容量与所述初始运行容量不同；在所述多个运行容量的每一个运行容量下，测量离开所述冷却器的水的多个相应第四温度；在所述多个运行容量中的每个运行容量下，测量所述冷却器的多个相应第二功耗；计算在所述多个运行容量中的每个运行容量下所述冷却器的多个相应效率值，其中，所述多个相应效率值中的每个相应效率值基于所述多个相应第三温度中的相应第三温度、所述多个相应第四温度中的相应第四温度、以及所述多个相应第二功耗中的相应第二功耗；以及利用所述初始效率值和所述多个相应效率值来生成所述冷却器的效率曲线。实施例涉及一种用于生成冷却器的效率曲线的方法，所述方法包括：在冷却器的运行容量范围上运行所述冷却器；在所述冷却器的所述运行容量范围内的第一运行容量下，使用布置在输水管道中的第一探针来测量进入所述冷却器的水的第一温度；在所述第一运行容量下，使用布置在排水管道中的第二探针来测量离开所述冷却器的水的第二温度；在所述第一运行容量下，使用变速驱动控制装置来测量所述冷却器的第一功耗；基于所述第一温度、所述第二温度和所述第一功耗来计算在所述第一运行容量下所述冷却器的第一效率值；在所述冷却器的所述运行容量范围内的第二运行容量下，使用所述第一探针来测量进入所述冷却器的水的第三温度；在所述第二运行容量下，使用所述第二探针来测量离开所述冷却器的水的第四温度；在所述第二运行容量下，使用所述变速驱动控制装置来测量所述冷却器的第二功耗；基于所述第三温度、所述第四温度和所述第二功耗来计算在所述第二运行容量下所述冷却器的第二效率值；以及使用所述第一效率值和所述第二效率值来生成所述冷却器的效率曲线。实施例涉及一种在冷却器运行期间连续确定所述冷却器的效率的方法，所述方法包括：在所述冷却器的第一运行容量下，测量所述冷却器的输入变量、所述冷却器的输出变量和所述冷却器的运行变量；计算在所述第一运行容量下所述冷却器的第一效率值；在所述冷却器的多个第二运行容量下，测量所述冷却器的所述输入变量、所述冷却器的所述输出变量和所述冷却器的所述运行变量；计算在所述冷却器的所述多个第二运行容量中的每个运行容量下所述冷却器的多个第二效率值；以及基于所述第一效率值和所述多个第二效率值来生成所述冷却器的效率曲线。从以下结合以举例方式展示本披露的原理的附图进行的对优选实施例的更详细描述中，本披露的其他特征和优点将变得显而易见。附图说明图1是根据本披露的一方面可以使用本披露的方法的冷却器的实施例的示意图；图2是根据本披露的一方面在冷却设施中的多个冷却器的实施例的示意图；图3是根据本披露的一方面的冷却器的效率曲线的实施例的图示；图4是根据本披露的一方面的用于冷却器的控制系统的实施例的示意图；图5是根据本披露的一方面的用于使用区间化来生成冷却器的效率曲线的方法的实施例的示意图；图6是根据本披露的一方面的冷却器的实施例的示意图，所述冷却器具有用于生成冷却器的效率曲线的传感器；图7是根据本披露的一方面的多个冷却器的实施例的示意图，所述多个冷却器具有用于生成所述多个冷却器中的每个冷却器的效率曲线的传感器；并且图8是根据本披露的一方面的用于生成冷却器的效率曲线的方法的实施例的框图。具体实施方式根据本披露的原理的说明性实施例的描述旨在结合附图来阅读，附图被认为是整个书面描述的一部分。在本文对本披露实施例的描述中，对方向或取向的任何引用仅仅是为了便于描述，而不旨在以任何方式限制本披露的范围。诸如“下部”、“上部”、“水平”、“竖直”、“上方”、“下方”、“向上”、“向下”、“顶部”和“底部”等相关术语及其派生词(例如，“水平地”、“向下地”、“向上地”等)应该被解释为指如随后描述的或在所讨论的附图中示出的方位。这些相关术语仅仅是为了便于描述并且不要求装置以特定的取向构造或运行，除非明确指出如此。诸如“附接”、“固定”、“连接”、“耦合”、“互连”等术语和类似术语指的是这样的关系：其中，结构直接或通过中间结构间接彼此固定或附接，以及可移动或刚性的附接或关系，除非另有明确描述。此外，通过参考优选实施例来说明本披露的特征和益处。因此，本披露不应该明确地局限于这样的优选实施例，这些优选实施例展示了可以单独存在或者以其他特征的组合存在的特征的一些可能的非限制性组合；本披露的范围在此由所附权利要求限定。图1中图解地示出了电动水冷式冷却器的实施例。在图1的所展示实施例中，冷却器包括由压缩机1压缩的制冷剂，所述压缩机由电动马达2驱动。经压缩的制冷剂被引导到冷凝器3中，在所述冷凝器中，由热交换盘管4(例如，第一热交换盘管)使用来自冷却塔(未示出)的水来吸收热量。冷却的经压缩制冷剂变成通过蒸发器6中的喷嘴5而喷射的液体。来自喷嘴的制冷剂膨胀成冷气体。热交换盘管7(例如，第二热交换盘管)从循环通过建筑的水8传递热量，以产生用于冷却建筑的冷冻水9。冷却器以各种尺寸出售，其中尺寸通常与冷却能力相关。冷却器的效率(以每消耗一定的电力量实现的冷却量来衡量)是首要的考虑因素，因为由冷却器消耗的功率可以是相当大的。如上所讨论的，单个冷却器可能不足以满足相对较大的冷却需求。建筑物自动化系统24可以包括在系统中，以提供对多个冷却器3、泵21和/或22、冷却塔23及其他设备的运行控制和协调。例如，图2示意性地展示了由建筑物自动化系统24控制的典型的多冷却器冷却设施。在图2的所展示实施例中，冷却器20、冷冻水泵21、冷却塔泵22和冷却塔23由至建筑物自动化系统24的电气连接25控制。通常，冷冻水泵21可以是变速泵，以使建筑物自动化系统24能够在多个冷却器20之间分配输送到负载26的冷冻水总量。当冷却需求小于所有组合的冷却器20总容量时，建筑物自动化系统24选择运行哪些冷却器20以及以什么容量运行。存在若干启发式方法或算法，建筑物自动化系统24可以使用这些启发式方法或算法来确定运行哪些冷却器20以及何时运行。这些算法包括但不限于达到负载的预定顺序，诸如指定相应的冷却器20作为主要单元和次要单元、调平顺序以在相应的冷却器20之间交替运行、以及这两者的混合。建筑物自动化系统24的特征是根据需求来运行冷却器20以最小化给定冷却负载的总电量消耗的能力。由于设计的不同(例如，低摩擦轴承、蒸发器和冷凝器表面积、和/或具有便于传热的波状表面的管)，因此冷却器的效率固有地不同。此外，效率根据包括在冷却器中的压缩机的类型而变化。例如，变速压缩机通常在广泛的负载范围内保持高马达效率，而双压缩机提供在低负载期间关闭一台压缩机的选项。冷却器在相对较低的负载下倾向于失去效率，因为冷却器的设计容量与低负载需求相比实在是大太多。大多数冷却器在高负载下也倾向于失去效率，在高负载下，蒸发器6和冷凝器3的传热阻成为越来越大的障碍。如果建筑物自动化系统24知道每个冷却器20在各种负载下的效率，则建筑物自动化系统24可以使用这个信息来选择冷却器20与冷却器负载的组合以最小化能量消耗。如果建筑物自动化系统24可以确定冷却器20在其负载范围内的效率，那么冷却器设施可以实现更高的效率。例如，如果已知冷却器20在30-60％负载范围内最高效，则建筑物自动化系统24(或类似系统)可以生成并采用使得两个这样的冷却器20能够最经常地在这个效率范围内运行的策略。换句话说，具有两个完全相同的冷却器20的系统在两个冷却器20都以50％运行而不是一个冷却器20以100％运行的情况下运行效率最高。冷却器在负载范围内的效率是冷却器的效率曲线。异型冷却器20(例如，不同类型的冷却器20)和同型冷却器20(例如，相同类型的冷却器20)两者都可以基于冷却器的年龄、当前运行状态以及甚至系统的拓扑结构而具有不同的效率曲线。在多冷却器冷却设施中，建筑物自动化系统24的目标可以是通过指定系统中所有冷却器20的调度的优先级来协调冷却器20的运行从而通过以其最高效率运行来满足冷却需求。冷却器20运行的这种组织可以包括可以输入和/或存储在建筑物自动化系统24中的大量信息。效率参数可以作为在安装期间被编程到建筑物自动化系统24中的常数来提供。最常见的是，这样的参数只是安装者的估计或猜测。一些这样的信息可以从相应冷却器20的数据表中导出。然而，冷却器20制造商被激励在数据表中仅提供少量最佳情况信息，并且因此建筑物自动化系统24基于不良或不存在的数据做出决策。本披露的实施例规定冷却器20自身基于运行来累积实际性能数据并且向建筑物自动化系统24提供导出的效率信息。这样的信息明显地比数据表的估计或猜测更准确并且导致有机会大大地改善能量优化。冷却器20的效率可以表示为效率曲线64，其可以在二维图表上以图形表示。竖直轴的单位可以是英国热量单位(btu)/瓦特，并且水平轴是满载功率的分数或百分比。参考图3中示出的效率曲线，在低端处，冷却器20效率特别低，因为与冷却器的总容量相比，其输送相对较少量的冷却。类似地，在高端处，随着热交换器达到最大输出，各种传热效率开始下降，从而降低冷却器20的效率。实际上，每个冷却器20都存在一系列效率曲线64。曲线由于某些运行参数的改变而变化，这些运行参数包括但不限于：冷凝器水输入温度和流量、冷冻水输出温度设置和/或冷冻水输入温度。使用btu每瓦特作为效率度量倾向于减少对于将输入冷冻水温度和输出冷冻水温度作为曲线的参数的需要。通常，特定冷却器20的效率曲线可以根据冷却器20的设计(软件可以估计效率曲线)或者根据测试设施中的可以在冷却器20运行期间进行测量以产生效率曲线64的冷却器20来确定。然而，这些来源会增加附加的成本，并且不适用于其中设计信息不可用且未进行测试的旧冷却器20。因此，为了使建筑物自动化系统24提供冷却器20的最佳性能，建筑物自动化系统24可以从冷却器20中的每一个获得准确的效率数据。建筑物自动化系统24可以利用效率数据，以便更准确地决定应该在任何给定时间运行的塔、泵和冷却器20的组合，从而最高效地满足建筑物负载需求。建筑物自动化系统24可以以与其接收其他冷却器的20数据相同的方式获得这些数据点。例如，冷却器20的数据可以被更新并存储在通过冷却器到建筑物自动化系统24的通信链路暴露的点列表中。在一些实施例中，所述通信链路是rs-485端口。在其他实施例中，所述通信链路可以是以太网、光纤或无线连接。数据将使用指定的受支持协议传输，诸如但不限于modbus、n2或bacnet(ansi/ashrae135-2008,iso16484-5)。如下面所描述的，冷却器20的效率曲线64由冷却器20本身通过测量其在各种负载需求下运行时的效率来确定。如图4中展示的，温度传感器40可以用于读取冷却器20的蒸发器6中进入的建筑物水的温度。另一温度传感器41可以用于读取输出的冷冻水的温度。流量计42被布置到冷冻水流中以确定产生的冷冻水的量。功率测量装置43可以用于确定由马达2消耗的功率量。在一些实施例中，马达2包括电子马达控制系统，因此可以从电子马达控制系统获得功率测量值。来自上述传感器的数据测量值可以被路由到执行学习功能的控制系统44(例如，具有处理器和/或存储器电路系统的计算系统)。学习功能可以包括：采样传感器数据并计算运行效率；存储这样的效率测量值，以便了解冷却器20的运行特性；减少所获取的数据以估计指定运行点的效率；并按照建筑物自动化系统24的要求传达这样的效率估计。在一些实施例中，控制系统44包括处理器46和存储器47。更具体地，处理器46可以包括一个或多个专用集成电路(asic)、一个或多个现场可编程门阵列(fpga)、一个或多个通用处理器、或其任意组合。另外地，存储器47可以包括易失性存储器(诸如随机访问存储器(ram))、和/或非易失性存储器(诸如只读存储器(rom))、光学驱动器、硬盘驱动器、或固态驱动器等。图5展示了控制系统44可以如何利用传感器输入来产生效率样本测量值51。由等式1计算效率曲线64上的单个点：其中：cc是用于转换成期望的输出单位(例如btu/瓦特)的常数。上述计算可以分开，因为中间结果(例如，冷却负载52)被用于效率估计和样本区间化两者。在冷却器运行时，在特定运行点处的效率测量值(例如，根据传感器反馈确定的)是连续可用的，但是出于曲线估计目的，可能需要有限数量的效率测量值。因此，可以利用称为区间化的过程。例如，运行范围(即，0到100％)被分成多个区间53(例如，20个区间，每个区间表示运行范围的5％)，这些区间表示运行范围的一部分。每个区间53包含运行范围的对应部分的测量值。当部分负载54进入对应于特定区间53的范围时，冷却器将向区间中添加样本。每个区间中的样本数量可以被限制为固定数量的样本(例如，10个样本)。如果添加样本时区间已满，则可以丢弃现有样本中的一个。用于丢弃现有样本的一些方法包括最旧的样本和随机样本选择，这些将在下面详细描述。在样本收集过程中需要一定量的滞后，以考虑冷却器20可能在区间53边界的边缘上运行的事实(如部分负载计算54所反映的)，使得测量的运行点可以在相邻区间53之间的边界上来回波动。一种可应用的技术延迟存储新样本直到计算出的部分负载54移动一个区间53宽度，以防止这样的移动。因为提供冷冻水以用于舒适度调节或过程冷却的冷却器通常承受相对较宽的冷却负载变化，所以采用调整单独冷却器60的容量的能力以及在线和离线排序冷却器60或压缩机的方法来适应负载变化并实现设施62的高效运行。如以上所讨论的，在线控制冷却器60或压缩机的数量是通过控制算法动态完成的，其中排序基于冷却器60或压缩机的效率曲线。先前，冷却器效率曲线基于估计或测试。然而，使用本文描述的方法和系统，冷却器60的效率曲线64(图3)是通过测量在冷却器60运行时的效率来确定的。为了确定效率曲线64，启动冷却器60的运行并且如本文所描述的那样收集并修改数据。效率曲线64上的每个点可以使用上述等式1来计算。图6和图7是冷却器60或多个冷却器60的实施例的示意图，其效率曲线64可以使用本披露的实施例来确定。如图6和图7的所展示实施例中示出的，进入冷却器60的冷却水的温度由一个或多个输水管道68中的一个或多个探针或传感器66测量。类似地，离开冷却器60的冷却水的温度由一个或多个排水管道72中的一个或多个探针或传感器70来测量。另外，冷却水的流量由一个或多个流量计74来测量，所述流量计可以被布置在所述一个或多个排水管道72中。可替代地，所述一个或多个流量计74可以位于冷却器60内的其他位置，诸如但不限于所述一个或多个输水管道68。更进一步，相应冷却器60的马达2的功耗可以由所述相应冷却器60的变速驱动控制装置76来测量。总体上，图8示出了在冷却器10和/或60运行期间确定冷却器10和/或60的效率曲线的方法88。例如，在框90处，测量在初始时间进入冷却器60的水的温度。类似地，在框92处，测量在初始时间离开冷却器60的水的温度。在框94处，还测量了在初始时间冷却器60的功耗。如框96处示出的，利用进入冷却器60的水的温度、离开冷却器60的水的温度和冷却器6的功耗，可以计算在初始时间冷却器60的效率。另外，在框98处，测量在一个或多个后续时间(例如，初始时间之后的时间)进入冷却器60的水的温度。如框100处示出的，还测量在所述一个或多个后续时间离开冷却器60的水的温度。更进一步，在框102处，测量了在所述一个或多个后续时间冷却器60的功耗。如此，如框104处示出的，可以使用进入冷却器60的水的相应温度、离开冷却器60的水的相应温度、以及在后续时间冷却器60的相应功耗来确定在所述一个或多个后续时间冷却器60的效率。因此，在框106处，使用在初始时间的所计算效率和在所述一个或多个后续时间的所计算效率来生成冷却器60的效率曲线。与预定的所估计效率曲线相比，理解冷却器10和/或60的实际效率曲线提供了有意义且准确的信息。随着冷却器60的效率改变(例如，随着冷却器60老化或被使用)，在冷却器60运行时生成的实际效率曲线提高了确定冷却器效率的准确度，从而增加了冷却设施62的能量效率。可以基于在冷却器60运行时进行的测量值来连续计算当前运行点处的效率测量值。然而，为了曲线估计的目的，可以利用有限数量的样本或数据点。为了提供适当数量的数据点，使用了称为区间化的过程。在区间化中，冷却器60的运行范围(即，0％到100％)被分成多个区段或区间53。在图5中示出的说明性实施例中，可以利用二十个区间，其中每个区间53表示运行范围的5％。然而，在其他实施例中，可以使用不同数量的区间53，其中每个区间53表示冷却器60的运行范围的不同百分比范围。每个区间53包含来自运行范围的与区间53相对应的一部分的测量值。例如，表示运行范围的从20％至25％的区间53将接收当冷却器60在冷却器60总容量的从20％至25％运行时收集的样本。换句话说，当冷却器60进入区间53的对应运行范围时，冷却器60将样本添加到相应的区间53。尽管容纳在区间53中的样本的数量可以无限制，但是每个区间53中的样本数量通常被限制为固定数量(例如，十个)。如果相应的区间53是满的(例如，包括等于固定数量的样本量)，则当冷却器60试图添加另一样本时，现有样本中的一个可以被丢弃，从而使得冷却器60能够为这个区间53保持适当数量的样本。可以使用各种方法丢弃现有样本，诸如但不限于首先丢弃最旧的或丢弃随机样本。例如，首先丢弃最旧的样本可以提供对冷却器60的当前运行的更准确表示。最旧的样本的方法可以使当前效率曲线能够与表示冷却器60的原始运行和效率的所存储效率曲线进行比较。当前效率曲线与所存储效率曲线的比较为操作者提供了用于判定冷却器60是否应该进行维护的手段。作为另一示例，随机丢弃样本的方法避免了采样过程中的偏差，这可以提供跨各种条件或季节的效率曲线的更准确表示。随机丢弃样本的方法可以使运行冷却设施62的控制器80能够更好地判定当系统在所有冷却器60的部分负载下运行时是否应该利用特定的冷却器60。在一些情况下，冷却器60可以在区间53边界的边缘上运行，从而增加了所测量的运行点可能在边界上来回波动的风险。当冷却器60的运行点没有明显改变时，所测量的运行点在边界上的波动可以潜在地导致收集一个或多个样本，从而产生重复的样本。为了减少冗余采样，在样本收集过程中需要一定量的滞后。例如，防止收集冗余样本的一种说明性技术是延迟新样本的存储，直到冷却器10的运行点移动一整个区间53宽度。为了提供冷却器10在其运行范围内任何点的效率，可以对收集的样本数据进行插值以提供连续的运行曲线64(图3)。一种这样的插值方法使用多项式最小二乘法，所述方法使用存容纳在区间53中的可用样本或数据点。在一个说明性实施例中，使用等式2中示出的二次多项式：effest＝c0+c1*x+c2*x2(2)其中：x是期望的运行点，并且c0、c1和c2是通过最小二乘法根据区间化的数据计算的系数。在其他实施例中，可以使用其他阶的多项式。例如，三次多项式具有的优点是能够似乎很好地表示平坦的抛物线曲线，同时降低计算的复杂性。然而，一般来说，对于大多数效率曲线，二次多项式倾向于产生更稳定的拟合。样条插值也可以用来提供更准确的效率曲线。冷却器60通常表现出从效率曲线64的低端处的0快速上升(例如，参见图3)。这个特性是由于大型冷却器60在产生相对较少量的冷却时效率特别低。可以通过挑选分割点(例如，15％)并使用两种不同的曲线插值来估计分割点两侧的曲线(例如，一种插值用于分割点下方的曲线轮廓，而另一种插值用于分割点处和上方的曲线轮廓)来利用这个特性的知识。可替代地，计算每个区间53中的样本的平均值，导致每个区间53一个效率估计。如果冷却器60将效率向建筑物自动化系统24报告为具有与区间53相同数量的点的离散表格，则这个方法是简单且方便的。然而，其无法平滑区间53之间的变化。其他类似的方法(诸如区间53和两个相邻区间53的平均值)可以想象为比最小二乘实施例更简单。虽然上述方法提供了对冷却器60的效率曲线64的准确估计，但是在新的冷却设施62或冷却器60的启动期间可能无法获得足够的样本或数据点。例如，在启动时，特别是在运行范围的极端处没有足够的样本或数据点来产生真实效率曲线64的可靠且准确的近似。另外，当在超过在这个时间点之前采样的最高运行点的运行点处发生对运行效率的查询时，可能无法获得足够的样本或数据点。对于相对较低的运行点的请求，也可能发生这种情况。在这些情况下，最小二乘法可能无法产生对于外推的高或低运行点的合理表示。因此，用样本或数据点来预加载区间可以是有利的。这样的预加载样本或数据点可以使用来自类似冷却器60的曲线来计算，或者可以使用各种方法来计算，诸如但不限于根据冷却器60效率的非常简单的模型来计算样本或数据点。表1中展示了一个这样的说明性模型：表1：用于计算样本或数据点的模型运行范围(区间)初始化值0010％以上(额定容量*0.9)/工作满载功率>0，<10％上述条目之间的线性这样的模型使得能够根据例如由冷却器60的制造商确定和传达的信息计算初始样本或数据点。用这些值来预加载区间53的效果使得最小二乘法近似能够利用估计更快地产生曲线，所述曲线合理地考虑了冷却器10运行时的预期容量和极限。预加载值可以如此标记，使得添加到区间的第一个真实样本替换预加载值。这个方法可以加速收敛到完全采样的效率曲线。可替代地，冷却器60可以运行通过训练循环。训练循环可以提高新冷却器在启动时的估计质量。这样的训练循环以低输出启动冷却器60，并将输出缓慢地放大至最大容量。如先前所描述的，在冷却器60执行训练循环的同时收集样本或数据点。确定计算出的效率，从而在所有区间53和整个运行范围内产生冷却器的效率的实际采样。在各种应用中，由进入冷却器60的冷凝器3的水的温度参数化效率曲线是有益的。这样的应用包括但不限于在输入水的温度根据冷却器60所在周围区域的天气条件、周围环境或季节而变化的时候。在一个说明性实施例中，等式3可以用于计算效率：eff＝(最大冷凝器温度-冷凝器进水温度)*c*运行效率(运行点)(3)其中：最大冷凝器温度是冷凝器的最高温度；冷凝器进水温度是从冷却塔进入的水的温度；运行效率是作为运行点的函数的效率；运行点是范围从0％到100％的当前功率输入；并且c是将温度单位转换成分数表示的常数。等式3是非线性模型并且不直接服从通常的最小二乘近似。然而，存在非线性迭代近似方法(例如高斯-牛顿法)可以用来找到这样的近似的最小二乘拟合。迭代方法通常需要初始猜测来改进，且这样的猜测可以从如下描述的最小二乘拟合中获得。不管是利用线性还是非线性方法，为了控制所收集样本的数量和质量，将上述区间化方法扩展到二维。在温度方向上添加区间以在给定的运行点处保存不同温度(例如，每5至10度)的样本。在实践中，由于温度波动通常不明显，因此只能利用几个区间。上述样条方法可以用于简化回归过程。例如，运行范围分为两个样条。在一些实施例中，等式4可以用于表示代表较高负载运行的样条：effest＝c0+c1*x+c2*x2+c3*t(4)其中：x是0％与100％之间的期望的运行点；并且t是冷凝器水的温度。因为这个近似是线性的，所以可以使用普通的最小二乘法来计算最佳拟合系数。样条方法假设温度贡献是相加的，这降低了样条方法的准确度。然而，由于效率曲线在较高的运行范围内幅度相对稳定，因此近似就足够了。通常，曲线的低运行范围不包括温度参数，因为温度线性假设会进一步降低所述方法的准确度。在一些实施例中，提供查询界面以使控制系统能够确定冷却器60在特定运行点的效率。这个界面的用户通常是但不限于建筑物自动化系统24。在请求特定运行点处的效率估计时，评估上面导出的近似曲线(非线性、样条或最小二乘)，并返回所估计的效率。可选地，所述请求可以被解释为根据最近的样本重新计算近似曲线的提示。在一些实施例中，在添加了附加样本时执行重新计算。存在表示建筑物自动化系统24所请求的效率数据的各种方法。作为示例，可以生成具有n个点的表格。所述表格以100/n％的步长指定了冷却器60在100/n％至100％的负载下的预期运行效率。数量n可以是固定的，或者其可以由建筑物自动化系统24指定。可替代地，建筑物自动化系统24可以指定负载，并且冷却器60以此负载下的估计效率进行响应。另一种说明性方法可以是将预定的数量的点(例如，1、2、3、4、5、6、7、8、9、10或更多)暴露给建筑物自动化系统24。在一些实施例中，可以将四个点暴露给建筑物自动化系统24：第一区间点、第一拐点、第二拐点和最后区间值。然后，当效率开始增加时，和/或效率开始下降之前的最后一点，建筑物自动化系统24可以看到极低端和极高端处的效率。在其他实施例中，冷却器可以暴露出指示冷却器效率范围的最大效率范围(最佳点)的两个点。利用两个点可以使建筑物自动化系统24知道冷却器可以以最大或接近最大效率运行的范围。为了计算这样的范围，可以指定低于最大值的某个增量效率，所述增量效率可以是固定值或由建筑物自动化系统24指定的值。确定冷却器60的效率的系统和方法或者上述学习系统和方法，在冷却器60的安装和生命周期(包括初始启动)期间的任何时间提供近似的效率估计。所估计的效率可以被提供给建筑物自动化系统24中提供的控制器或另一合适的计算设备。在一些实施例中，估计的质量随着附加的运行时间和运行参数的变化而提高。冷却器60的效率曲线由冷却器60本身通过测量其运行时的效率来确定。这个系统和方法可以用于新的冷却器60、已经运行很长时间段的冷却器60和/或不具有这样的容易获得的效率信息的冷却器60(例如，冷却器60不是在冷却器的设计或工厂测试期间制造的)。因此，本披露中描述的系统和方法提供了准确的负载对效率信息。建筑物中的冷却器60的效率曲线可以被建筑物自动化系统24或类似的计算机管理系统用来执行对建筑物冷却负载的连续分析以及确定哪些冷却器60应该运行。这样的确定可以使得在施加的冷却负载水平下的电力消耗降低。建筑物自动化系统24还可以使用这个信息来调度多个冷却器60的运行，以进一步降低给定冷却需求量的功耗。效率信息在系统的整个寿命期间保持准确。因此，可以在建筑物自动化系统做出决策时考虑没有明确考虑的变量(例如环境温度、热交换器的结垢、润滑等)。效率曲线还使得操作者或建筑物自动化系统24能够判定一个或多个冷却器是否应该进行维护。如果通过效率曲线随时间的比较确定的相应冷却器60的效率降低，则可以为这些相应冷却器60安排维护。此外，如果冷却设施中的一个冷却器60的效率曲线明显与其他冷却器60的效率曲线不同，则具有不同效率曲线的冷却器60可以进行维护。虽然已经参考优选实施例描述了本披露，但是本领域技术人员将理解，在不脱离如所附权利要求中限定的本披露的精神和范围的情况下，可以进行各种改变且可以用等同物来替代其元素。特别地，对于本领域技术人员来说明显的是，在不脱离本披露的精神或基本特性的情况下，本披露可以以其他特定形式、结构、安排、比例、尺寸以及用其他元件、材料和部件来实施。本领域技术人员将理解，在不脱离本披露的原理的情况下，本披露可以与在本披露的实践中使用的结构、安排、比例、尺寸、材料和部件等的许多修改一起使用，这些修改特别适于特定环境和运行要求。因此，当前披露的实施例在所有方面都应被认为是说明性的而非限制性的，本披露的范围由所附权利要求限定，并且不限于前述描述或实施例。当前第1页12