[發明專利]一種預測中央空調異常的方法

有效

• 申請號: 201410077544.8
• 申請日: 2014-03-04
• 公開（公告）號: CN103807980A
• 公開（公告）日: 2014-05-21
• 發明（設計）人: 施曉亞;李捷超;張林
• 申請（專利權）人: 施曉亞;李捷超;張林
• 主分類號: F24F11/00
• 分類號: F24F11/00
• 代理公司: 深圳新創友知識產權代理有限公司 44223
• 代理人: 江耀純

技術領域

本發明涉及空調設備的異常檢測，尤其涉及一種預測中央空調異常的方法。

背景技術

中央空調已被廣泛應用于各種大型建筑中，但是很多中央空調在運行幾年后因為疏于維護，會產生設備異常，造成制冷制熱效果不理想，影響用戶的舒適度，也會浪費能源。目前來講，中央空調的維護檢測主要還是依靠傳統的方式：由空調維護人員定期檢查和維護，但是由于中央空調安裝及結構的復雜錯綜性，加之空調終端風機數量多，且這種方式需要定期對所有的空調設備進行檢查，包括正常運行及非正常運行的，檢測效率低且成本高。另一種方式則是當用戶感覺空調有問題時（比如已無法制冷），才向維護人員報檢，此時異常情況往往已經比較嚴重，已造成了能源浪費。

發明內容

本發明針對現有的異常檢測方法效率低、成本高的現狀提出了一種由計算機完成的分析方法，可以比傳統的方法更有效及時地發現異常情況，從而提醒空調維護人員進行維護，減少能源浪費。

本發明提供以下技術方案來解決上述技術問題：

一種預測中央空調異常的方法，包括以下步驟：

S1、監測每個房間的制冷或制熱是否異常，并用房間異常因子進行標記：如果異常，則房間異常因子標記為1，如果正常，則房間異常因子標記為0；

S2、計算中央空調的冷量或熱量傳遞管路上的各個設備的設備異常因子F：F=r/R，其中r表示該設備控制的異常房間數，R表示該設備控制的總房間數；

S3、將n≤F≤1的設備標記為異常節點，以進行人工檢測排查，其中，n為預定值，且0＜n≤1。

優選地，所述中央空調具有與服務器端連接的風機盤管溫控器以及溫度傳感器，所述溫度傳感器用以采集室內溫度，所述風機盤管溫控器用以將采集到的所述室內溫度和風機盤管的工作狀態發送至所述服務器端；所述步驟S1包括：

S11、獲取每個房間內的溫度數據以及風機盤管的工作狀態數據；

S12、提取在所述風機盤管運行狀態下的房間溫度變化數據，根據溫度變化數據判斷每個房間的溫度變化是否符合預期值，從而判斷房間制冷或制熱是否異常并用房間異常因子進行標記：如果異常，則房間異常因子為1，如果正常，則房間異常因子為0。

優選地，所述步驟S12包括：

提取所述風機盤管運行的n個時間段的溫度數據集合，其中每個溫度數據集合內包含若干個離散的溫度數據點（t，T），T表示t時刻房間內的溫度；

分別對每個溫度數據集合內的溫度數據點進行線性回歸，得到對應于所述n個時間段的n個溫度T隨時間變化的線性方程T_i=a_i*t_i+b_i，其中i=1，2，…n，a_i和b_i均為常數；

當空調為制冷模式，計算為負數的a_i占a_i總個數的百分比，并將得到的負數a_i百分比與預先設定的一閾值進行比較：若負數a_i百分比大于等于所述閾值，則判定該房間制冷正常，所述房間異常因子為0，否則，所述房間異常因子為1；

當空調為制熱模式，計算為正數的a_i占a_i總個數的百分比，并將得到的正數a_i百分比與所述閾值進行比較：若正數a_i百分比大于等于所述閾值，則判定該房間制熱正常，所述房間異常因子為0，否則，所述房間異常因子為1。

優選地，所述n=1。

優選地，所述步驟S12中，對所述溫度數據集合內的溫度數據點進行線性回歸時，采用最小二乘法。

優選地，所述閾值為70%～90%。

優選地，所述閾值為80%。

優選地，所述風機盤管的工作狀態數據為（U，t），U表示t時刻所述風機盤管的工作狀態，且U的值為0、1、2或3，U=0表示停止，U=1表示低風運行，U=2表示中風運行，U=3表示高風運行。

本發明提供的預測中央空調異常的方法，與現有技術相比，至少具有以下有益效果：基于房間與空調設備之間的連接網絡關系，根據房間的異常狀況給空調設備的各個節點分配異常因子，通過異常因子的大小來判斷各個節點設備出錯的可能性，從而能夠實現快速、高效率地設備異常排查。