[發明專利]用于冰機系統的多變量模型預測控制系統、方法以及設備

在審

• 申請號: 202310032543.0
• 申請日: 2023-01-10
• 公開（公告）號: CN115950130A
• 公開（公告）日: 2023-04-11
• 發明（設計）人: 徐加;屈澤中;李想;周勝達;劉志龍
• 申請（專利權）人: 海瀾智云科技有限公司
• 主分類號: F25D3/02
• 分類號: F25D3/02;F25D17/02;F25D29/00
• 代理公司: 上海正策律師事務所 31271
• 代理人: 張晟

一種用于冰機系統的多變量模型預測控制方法包括以下步驟：執行冰機系統控制參數配置；讀取冰機系統的各傳感器的數據并執行數據清洗和修復；執行被控變量設定值的更新；執行冷卻塔控制模塊、冷卻水泵控制模塊、冷凍水泵控制模塊、冰機主機控制模塊、冷回收控制模塊，使冰機系統中的各設備被優化至目標運行值，以及執行設備故障預警模塊；以及判斷系統是否成功輸出控制指令，當沒有成功輸出控制指令時，循環執行控制切出保護模塊直至成功。

技術領域

本發明涉及冰機系統領域，尤其涉及一種用于冰機系統的多變量模型預測控制系統、方法以及設備。

背景技術

冰機系統在工業領域、建筑樓宇等場景中有著廣泛的應用，針對冰機系統的節能產品市場潛力巨大。冰機系統的能耗設備包括冰機主機、冷卻水泵、冷凍水泵、冷卻塔風機，可以調控的參數主要是這些用能設備的啟停臺數及運行頻率，同時，整個系統的運行還受工廠熱負荷、大氣溫度、濕度等影響。所以，冰機系統是一個多輸入、多輸出的過程，需要對多個輸入變量同時在線控制，才能實現多目標優化，從而使整個系統的綜合能耗最低。

現有的針對冰機系統的控制主要依賴于工人的經驗以及傳統的PID控制技術，控制手段是將冰機系統拆分成若干個孤立的控制回路分別進行控制，這種控制方式能夠收獲的效果只是對局部設備進行了優化，而無法對整個系統做全局的最優控制。

發明內容

本發明的目的之一在于提供一種用于冰機系統的多變量模型預測控制系統、方法以及設備，基于采集的冰機系統及用戶端的實時數據，構建多變量模型進行預測控制，針對冰機系統中的主要能耗設備，做全局的節能優化，同時，也能夠對冰機系統中的設備運行狀況進行實時監測，對設備潛在的故障進行實時預警，也能夠提高經濟收益。

本發明的目的之一在于提供一種用于冰機系統的多變量模型預測控制系統、方法以及設備，通過大數據和人工智能，輔以模型預測控制、工業機理模型等，對冰機系統中的能耗設備的運行進行優化控制，使冰機系統在不同的工控條件下，都處于最優運行的狀態，從而達到冰機系統的節能。

為了實現本發明的至少一個發明目的，本發明提供了一種用于冰機系統的多變量模型預測控制方法，所述用于冰機系統的多變量模型預測控制方法包括以下步驟：

執行冰機系統控制參數配置；

讀取冰機系統的各傳感器的數據并執行數據清洗和修復；

執行被控變量設定值的更新；

執行冷卻塔控制模塊、冷卻水泵控制模塊、冷凍水泵控制模塊、冰機主機控制模塊、冷回收控制模塊，使冰機系統中的各設備被優化至目標運行值，以及執行設備故障預警模塊；以及

判斷系統是否成功輸出控制指令，當沒有成功輸出控制指令時，循環執行控制切出保護模塊直至成功；

其中，定期維護經驗數據庫模塊，通過和所述執行冰機系統控制參數配置步驟以及所述執行被控變量設定值的更新步驟中運行數據的積累，不斷優化經驗模型及經驗參數；

其中，冷卻塔出水溫度目標值根據大氣干、濕球溫度及換熱負荷經過人工智能模型實時計算得出，冷卻水換熱溫差目標值根據大氣干、濕球溫度及換熱負荷經過人工智能模型實時計算得出，冷卻水換熱溫差目標值根據大氣干、濕球溫度及換熱負荷經過人工智能模型實時計算得出，冷凍水的出水溫度目標值根據用戶端熱負荷及實時運行數據經過人工智能模型實時計算得出。

在一些實施例中，其中所述執行冰機系統控制參數配置還包括以下步驟：對各個控制模塊的模型參數進行配置，數據從經驗數據庫模型獲取或從中調取計算模型計算得出。

在一些實施例中，其中所述讀取冰機系統的各傳感器的數據并執行數據清洗和修復步驟還包括以下步驟：對數據缺失、超限異常、數據跳變或因通訊故障導致的數據失真等場景執行數據清洗與數據修復。