[發明專利]一種建筑的空調負荷測量數據的融合方法

有效

• 申請號: 201110063487.4
• 申請日: 2011-03-16
• 公開（公告）號: CN102682191A
• 公開（公告）日: 2012-09-19
• 發明（設計）人: 王盛衛;黃公勝;孫勇軍
• 申請（專利權）人: 香港理工大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 深圳市順天達專利商標代理有限公司 44217
• 代理人: 郭偉剛

技術領域

本發明涉及數據融合的方法，尤其涉及一種建筑的空調負荷測量數據的融合方法。

背景技術

基于數據融合技術的建筑空調負荷測量屬于環境工程與設備領域。該技術通過數據融合來提高空調負荷測量精度及可靠性，致力于解決實際應用中建筑負荷測量不準和(或)可靠性差及由此引發的冷水機組自動控制不可靠等問題。

數據融合是通過對來自于兩組獨立的信息源的負荷測量，即負荷直接測量與基于制冷機模型的“間接測量進行”，合成使得最終的結果更為準確、完整及可靠。當可靠的數據處理成為有效過程評估、操作和控制的基礎時，數據融合顯得尤為重要。隨機誤差和奇異值或者系統誤差通常降低測量數據的準確性。數據融合的主要目的是通過數據融合消除它們的負面影響。數據融合及融合值可信度的確定分為以下幾步：a)描述和估計各自數據源的不確定性；b)建立合適的融合機理獲得融合結果；c)評估最終結果的可信度。

建筑負荷精確測量是實現冷水機組可靠控制的必要條件。常規獲取系統冷負荷的方法基于冷凍水的進出口溫度及其流量的“直接測量”。這種方法易受傳感器的不確定度的影響，因此測量時常產生較大的偏差。此外由于空調系統冷凍水進出口溫差一般較小(3～5℃或更低)，很小的溫度測量誤差也可能會導致較大的冷負荷測量偏差。例如在冷凍水入口及出口溫度各偏離其真實值0.5℃，即使流量測量完全準確，冷負荷的直接測量值也有20％左右的偏差。因而基于建筑負荷直接的冷水機組自動控制不可靠，而且存在系統能耗浪費和建筑室內熱舒適性不達標等問題。另外，間接測量是通過制冷機模型來進行的，它受冷凝壓力、蒸發壓力及冷機功耗等影響，由于冷凝壓力、蒸發壓力及冷機功耗的測量也不一定很準確。因此，間接測量的數據的總和會與實際數據有較大的偏差。

發明內容

本發明要解決的技術問題在于，現有技術中，由于空調負荷的測量數據的精確度不夠高，導致冷水機組自動控制的可靠性不夠高，針對現有技術的上述缺陷，提供一種建筑的空調負荷測量數據的融合方法。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

一種建筑的空調負荷測量數據的融合方法，包括如下步驟：

S1、對融合過程所需的參數賦值，測量空調負荷，所述測量包括直接測量和間接測量；

S2、采集所測量的數據，所述測量的數據包括直接測量數據和間接測量數據；

S3、判斷所述直接測量數據是否為奇異值，如判斷為是，則轉向步驟S4、否則轉向步驟S5，所述奇異值用于判斷是否采用所述直接測量數據來融合數據；

S4、從所采集的數據中移除直接測量數據，基于前一次采集測量數據時所計算的融合值，使用所述間接測量數據的增量進行數據融合，得到第一融合值，轉向步驟S9，所述增量是當前所采集的間接測量數據與前一次所采集的間接測量數據之間的差值；

S5、將所述采集的數據存儲在長度為N的移動窗口中，通過移動平均的方法移除所述采集的數據中的測量噪音后，將所述移除測量噪音后的數據進行數據融合，得到第二融合值，所述N為自然數；

S6、判斷所述直接測量數據是否存在系統誤差，如果判斷為是，則轉向步驟S7，否則轉向步驟S8；

S7、校正所述間接測量數據，進行數據融合，得到第三融合值；

S8、計算所得到的融合值的可信度；

S9、輸出所計算的可信度及與其相對應的融合值。

優選地，所述步驟S8之后還包括：

判斷所述可信度是否低于預置臨界值；

如果判斷為否，則轉向步驟S9，或

如果判斷為是，發出關于提醒檢測測量系統是否發生異常的警告。

優選地，所述步驟S3具體包括：根據第三公式，計算所述直接測量數據

的增量與所述間接測量數據的增量的差值；

判斷所述差值是否大于所述預置常數，當判斷為是，則所述直接測量數據是奇異值，轉向步驟S4、否則所述直接測量數據為非奇異值，轉向步驟S5；

其中，所述第三公式為：d_k＝|ΔCL_im，k-ΔCL_dm，k|，所述ΔCL_dm，k是當前所采集的直接測量數據與前一次所采集的直接測量數據的之間的增量，所述ΔCL_im，k是當前所采集的間接測量數據與前一次所采集的間接測量數據之間的增量，所述d_k為所述直接測量數據的增量與間接測量數據的增量之間的差值。

優選地，所述步驟S4具體包括：