[發(fā)明專利]一種基于改進(jìn)粒子群算法的中央空調(diào)能耗控制方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010554051.4
• 申請日: 2020-06-17
• 公開（公告）號: CN111811111B
• 公開（公告）日: 2021-12-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 錢虹;潘躍凱;張棟良
• 申請（專利權(quán)）人: 上海電力大學(xué)
• 主分類號: F24F11/47
• 分類號: F24F11/47;F24F11/64;F24F11/88;G06N3/00
• 代理公司: 上海科盛知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31225
• 代理人: 葉敏華

1.一種基于改進(jìn)粒子群算法的中央空調(diào)能耗控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、獲取中央空調(diào)不同機(jī)組的COP曲線，擬合得到各機(jī)組的能耗函數(shù)；

S2、基于各機(jī)組的能耗函數(shù)，結(jié)合外點(diǎn)懲罰方式，構(gòu)建中央空調(diào)能耗優(yōu)化模型，所述中央空調(diào)能耗優(yōu)化模型的約束條件包括系統(tǒng)負(fù)荷平衡約束條件和機(jī)組出力約束條件，所述中央空調(diào)能耗優(yōu)化模型以機(jī)組總能耗最小作為目標(biāo)函數(shù)；

S3、采用改進(jìn)粒子群算法，求解中央空調(diào)能耗優(yōu)化模型，得到各機(jī)組的最優(yōu)負(fù)荷分配率；

S4、根據(jù)各機(jī)組的最優(yōu)負(fù)荷分配率，控制各機(jī)組的負(fù)荷投切，即完成中央空調(diào)能耗優(yōu)化控制；

其中，所述步驟S3中采用改進(jìn)粒子群算法求解中央空調(diào)能耗優(yōu)化模型的具體過程為：

S31、采用正弦混沌序列初始化粒子位置和速度，其中，粒子位置用于表征一個包含各機(jī)組負(fù)荷分配率的解；

S32、計(jì)算初始化后的粒子個體適應(yīng)度值，從M個種群中選取出適應(yīng)度值最優(yōu)的前N個粒子作為初始種群，其中，適應(yīng)度值用于表征對應(yīng)于一個粒子位置情況下的機(jī)組總能耗；

S33、基于粒子個體適應(yīng)度值，更新個體極值和全局極值，其中，個體極值具體為單個粒子到當(dāng)代為止計(jì)算得到的最小適應(yīng)度值，全局極值具體為種群所有粒子到當(dāng)代為止計(jì)算得到的最小適應(yīng)度值；

S34、根據(jù)當(dāng)代所有粒子的適應(yīng)度值，自適應(yīng)調(diào)整粒子的慣性權(quán)重，結(jié)合前一代的個體極值和全局極值，更新當(dāng)代粒子速度和位置；

S35、計(jì)算粒子平均間距，若粒子平均間距小于預(yù)設(shè)閾值，則執(zhí)行步驟S36，否則執(zhí)行步驟S39；

S36、判斷當(dāng)代全局最優(yōu)適應(yīng)度值是否小于預(yù)設(shè)的全局最優(yōu)適應(yīng)度值，若判斷為是，則執(zhí)行步驟S39，否則執(zhí)行步驟S37；

S37、判斷當(dāng)前迭代次數(shù)是否大于或等于預(yù)設(shè)的危險(xiǎn)迭代次數(shù)，若判斷為是，則表明粒子種群陷入局部最優(yōu)，執(zhí)行步驟S38，否則執(zhí)行步驟S39；

S38、從當(dāng)代種群中隨機(jī)選擇N/2個粒子，將正弦混沌擾動加入這N/2個粒子的位置，并將加入正弦混沌擾動后的粒子重新歸入種群，之后返回步驟S34；

S39、判斷當(dāng)前迭代次數(shù)是否大于或等于預(yù)設(shè)的最大迭代次數(shù)，若判斷為是，則結(jié)束求解，輸出當(dāng)代最優(yōu)粒子的位置和適應(yīng)度值，即為各機(jī)組的最優(yōu)負(fù)荷分配率和對應(yīng)的機(jī)組總能耗；否則返回步驟S33，繼續(xù)進(jìn)行求解。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)粒子群算法的中央空調(diào)能耗控制方法，其特征在于，所述機(jī)組的能耗函數(shù)具體為：

其中，F(xiàn)(P_α)為第α臺機(jī)組的能耗函數(shù)，P_α為第α臺機(jī)組當(dāng)前的負(fù)荷量，a0、a1、a2和a3為機(jī)組能耗系數(shù)，P_αmax為第α臺機(jī)組的最大負(fù)荷量。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于改進(jìn)粒子群算法的中央空調(diào)能耗控制方法，其特征在于，所述步驟S2中系統(tǒng)負(fù)荷平衡約束條件具體為：

其中，P_L為中央空調(diào)系統(tǒng)的總負(fù)荷量，D為總機(jī)組臺數(shù)；

機(jī)組出力約束條件具體為：

P_αmin≤P_α≤P_αmax

其中，P_αmin為第α臺機(jī)組的最小負(fù)荷量；

所述步驟S2中中央空調(diào)能耗優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)具體為：

其中，P為確定工況下的機(jī)組總能耗，λ為外點(diǎn)懲罰系數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于改進(jìn)粒子群算法的中央空調(diào)能耗控制方法，其特征在于，所述步驟S31中正弦混沌序列具體為：

z_i+1＝sin(5.65/z_i) ， -1≤z_i≤1,z₁≠0

其中，z_i+1和z_i分別為第(i+1)和第i個正弦混沌個體。