[發明專利]中央空調系統節能控制方法

在審

• 申請號: 201911110545.7
• 申請日: 2019-11-14
• 公開（公告）號: CN110805997A
• 公開（公告）日: 2020-02-18
• 發明（設計）人: 苗文筱;陳永平;董翔;王琳
• 申請（專利權）人: 中金新源（天津）科技有限公司
• 主分類號: F24F11/89
• 分類號: F24F11/89;G06N3/02;G06N3/08;G06N3/12;G06Q10/04
• 代理公司: 天津市尚文知識產權代理有限公司 12222
• 代理人: 徐楊陽

本發明公開了一種基于神經網絡和遺傳算法的中央空調系統節能控制方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取空調系統的設備運行數據和建筑負荷數據；對上述數據進行數據預處理；對預處理后的數據通過神經網絡學習，得到系統能效模型；根據系統能效模型通過遺傳算法尋優得到運行狀態優化參數；根據運行狀態優化參數對空調系統運行進行優化控制。本發明對比目前的控制技術有如下有益效果：避免設備長期運行后，性能下滑，廠家提供的出廠數據不能應用于能效分析的情況，合理的能效曲線對運行策略的制定起重要作用；通過神經網絡建立系統能效模型，利用遺傳算法優化運行參數，能快速匹配出符合當前系統制冷需求的節能策略。

技術領域

本發明涉及一種中央空調系統節能控制領域，具體涉及一種基于神經網絡和遺傳算法的中央空調系統設備建模，及運行策略優化方法。屬于數據分析節能優化和制冷與空調技術領域。

背景技術

在全球面臨能源危機的今天，節能技術越來越被各行各業所重視和推崇。根據《中國建筑能耗研究報告(2018)》，建筑行業的能源消耗占國家總消耗的20.6％，可見節能手段有效的維持了建筑能耗比重。在目前的建筑能耗中，公共建筑的能耗已經上升到了40％，能耗強度遠高于其他民用建筑，隨著第三產業占GDP比重不斷的加大，以及產業結構的調整，公共建筑比例增多，建筑能耗在總能耗的占比將繼續提高。對于這些采用“全時間，全空間”運行模式的大型公建，在控制策略上實現優化，對中央空調系統節能，降低建筑能耗，減少碳排放有著極為重要的意義和作用。

除了存在“全時間，全空間”的問題外，目前我國的建筑設計還普遍存在“大馬拉小車”的問題，在進行空調系統選型時，設計符合都是按照當地最熱天氣進行計算的，再加上10～15％的裕量，導致系統長期在較高工況下運行。實測數據表明，空調機組80％以上的時間，處于低于60％以下的部分負荷運行，設備經常不處于最佳工況點。同時，因制冷循環效率與冷凝和蒸發溫度有關，故室外溫濕度對中央空調系統效率有至關重要的影響，而當室外溫度改變時，冷水機組卻只能按照出水溫度設定值工作，造成大量電能白白浪費。

人工神經網絡算法出現已近八十年，早期由于計算機能力以及算法機理模糊，應用并不多。隨著計算機性能的提高，以及BP神經網絡的提出，神經網絡在各行各業都有廣泛的應用前景。神經網絡搭建的模型屬于黑箱模型，在處理非線性問題上有很強的映射能力。但其映射能力建立在數據質量上，對含有噪聲的數據存在過擬合問題而導致算法泛化性能下降。隨著數據預處理手段的豐富，數據能得到很好的清洗，進而得到的學習模型也將更加精準。

遺傳算法是一種基于“適者生存”的高度并行、隨機和自適應的優化算法,通過復制、交叉、變異將問題解編碼表示的“染色體”群一代代不斷進化,最終收斂到最適應的群體,從而求得問題的最優解或滿意解。其優點是原理和操作簡單、通用性強、不受限制條件的約束,且具有隱含并行性和全局解搜索能力,在組合優化問題中得到廣泛應用。

綜上所述，現有的空調系統不能做到時刻匹配用戶側需求，同時沒有較為精準的模型來模擬出一套最優的運行策略，而數據在早期無法起到舉足輕重的作用。在大數據時代，中央空調系統節能可以考慮氣象、建筑性能等用戶側需求因素，并且通過運行數據建立設備運行能耗模型，并且通過優化算法，得到一種智能化的具有自學習自適應的控制系統，能根據運行數據，找到實施系統能效的最高點。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術中的缺陷，提供基于神經網絡的中央空調節能控制方法，能夠自適應的中央空調系統，可以根據預測的建筑負荷實時調整空調系統的控制參數，保證系統運行的高效性。

為了實現上述目的，本發明的技術方案如下：