[發明專利]一種中央空調的冷卻水回水溫度預測控制方法

有效

• 申請號: 201310236529.9
• 申請日: 2013-06-13
• 公開（公告）號: CN103322646A
• 公開（公告）日: 2013-09-25
• 發明（設計）人: 董輝;李曉宇;吳祥;邢科新;蔣文成;高陽;羅立鋒;仲曉帆
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: F24F11/00
• 分類號: F24F11/00
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241
• 代理人: 王利強

技術領域

本發明適用于一種中央空調水系統的變頻節能控制，尤其是一種中央空調的冷卻水回水溫度控制方法。

背景技術

目前，國內外空調、制冷設備普遍采用DDC控制器，通過調節流量閥（電子膨脹閥）來改變輸出制冷量，而實際中央空調總是處于最大負荷上運轉，這樣很大一部分能量都被浪費掉了。而且調節流量閥門普遍采用傳統的常規PID控制算法，但是由于空調系統的時變特性，傳統的PID控制并不能得到理想的控制效果。再加上空調系統的非線性、大滯后等特性，單純的采用傳統PID控制很難勝任。

現有的中央空調冷卻水系統包括冷卻水泵和冷卻塔風機，而由于冷卻水系統不直接影響室內溫度的變化，所以一般都不加控制，直接將冷卻水泵和冷卻塔風機置于額定轉速下運行，這樣必然造成能量的浪費。而即便施加控制也是采用傳統的PID控制，這樣并不能解決系統的大滯后特性，存在的缺陷是：動態性能差、節能效果較差。

發明內容

為了克服已有中央空調冷卻水控制系統的動態性能較差、節能效果較差的不足，本發明提出一種動態性能良好、節能效果明顯的中央空調的冷卻水回水溫度預測控制方法。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

冷卻水系統采用定溫差控制。冷卻水回水溫度為37攝氏度，由冷卻水泵變頻控制。控制算法采用獨立的神經網絡預測控制。

一種中央空調的冷卻水回水溫度預測控制方法，所述預測控制方法包括如下步驟：

（1）記錄當前冷卻水回水溫度和或冷卻水泵的頻率，設定冷卻水回水溫度的目標溫度為37℃；

（2）建立預測模型，采用兩層的BP神經網絡模型，設溫度預測值有如下表達式：

y_m(k)＝f[u(k-1),u(k-2),...,u(k-m),y(k-1),y(k-2),..,y(k-n)]

y_m(k+1)＝f[u(k),u(k-1),...,u(k+1-m),y_m(k),y(k-1),..,y(k+1-n)]

y_m(k+p)＝f[u(k+p-1),u(k+p-2),...u,(k+p-m),y_m(k+p-1),...y,_m(k),y(k-1),..,y(k+p-n)]

其中，y_m(k)為第k次模型溫度輸出值，u(k-1)為第k-1次冷卻水泵的頻率值，y(k-1)為第k-1次實際溫度值，m、n分別為輸入和輸出的維度，p為預測步長；設在以后的j步中，u(k+j)＝u(k+j-1)＝...＝u(k+1)＝u(k)則有：

x(k+j)＝[u(k),u(k),...,u(k-1),...,u(k+j-m),y_m(k+j-1),...,y_m(k),y(k-1),..,y(k+j-n)]^T

w＝[w₁,w₂,...,w_m+n]^T

則：y_m(k+j)＝g[w*x(k+j)]j＝1,2,...,p

其中，x(k+j)為第k+j次模型的輸入變量，p為預測步長。

g(x)取單極性sigmoid函數，

（3）神經網絡預測模型的學習，過程如下：

采集各個控制對象的階躍響應d_p(k),k=1,2,…,n，p表示樣本個數m中的每一個，然后根據預測模型的對應階躍響應輸出y_p(k),k=1,2,…,n；采用梯度下降法來修正參數w；