CN101825327A - 基于天气预报的空调***最优运行参数获得方法 - Google Patents

Abstract

基于天气预报的空调***最优运行参数获得方法，涉及一种空调***运行参数的获得方法，解决现有的空调***的运行参数不准确导致建筑物内温度调节质量差，以及现有的空调自动调节装置对现有空调的要求较高导致难以实施、能源浪费严重的问题。其方法是：通过天气预报结合历史气象数据，计算出未来N小时的逐时气象参数；而后依据建筑物特性参数结合逐时气象参数计算出逐时空调负荷并与设计空调负荷比较，确定出逐时负荷系数；然后将待调节空调的所有运行模式与逐时负荷系数进行热平衡分析，筛选出可行运行模式；选用能耗最小的可行运行模式作为最优运行模式并将其参数输出。本发明适用于对大型空调的运行控制。

Description

基于天气预报的空调***最优运行参数获得方法

技术领域

本发明涉及一种空调***运行参数的获得方法。

背景技术

在现有的大部分空调***中，由于建造时间、设计、初投资、管理方面的原因，空调的运行参数是通过人工抄表方式并加之计算获得的，运行参数不准确，操作人员通过这种数据对空调进行调节以满足建筑热舒适度的需求。空调***在这种运行控制下，冷水机组提供的冷量很难适应建筑物负荷的变化，建筑物内热舒适性质量较差。

而现有的空调自动调节装置，如直接数字控制***（DDC***），虽然可以达到空调***根据建筑物内温度的变化而实现温度调节，但是这种***需要对已有空调进行大幅度改造，对于大部分已有空调***而言难以实现；同时，其成本高昂，能源浪费也较大。

发明内容

本发明是为了解决现有的空调***的运行参数不准确导致建筑物内温度调节质量差，以及现有的空调自动调节装置对现有空调的要求较高导致难以实施、能源浪费严重的问题，从而提供一种基于天气预报的空调***最优运行参数获得方法。

基于天气预报的空调***最优运行参数获得方法，它由以下步骤实现：

步骤一、查询待调节空调所在地区的未来N小时的天气预报，获得该地区未来N小时的温度最大值和温度最小值；

步骤二、根据步骤一获得的该地区未来N小时的温度最大值和温度最小值获得该地区未来N小时的逐时空气温度值；

步骤三、在与步骤二中所述该地区未来N小时所述对应日期所在月份的同月份历史气象资料中，查找与该日期的最高温度值和最低温度值最接近的历史日期，并将所述历史日期的太阳辐射值作为该日期的太阳辐射值；

步骤四、以步骤三获得的太阳辐射值为基数，确定该地区未来N小时的逐时太阳辐射强度值；

步骤五、根据步骤二获得的该地区未来N小时的逐时空气温度值、步骤四确定的该地区未来N小时的逐时太阳辐射强度值和待调节空调所在建筑物特性参数，采用空调负荷计算理论获得待调节空调未来N小时的逐时空调负荷值；

步骤六、将步骤五获得待调节空调未来N小时的逐时空调负荷值除以待调节空调设计负荷值，确定待调节空调的逐时空调负荷系数；

步骤七、将待调节空调的冷水机组数量和冷水机组的调节方式进行排列组合，获得待调节空调的所有运行模式；

步骤八、将步骤七获得的待调节空调的所有运行模式与步骤六确定待调节空调的逐时空调负荷系数进行热平衡分析，并筛选出满足待调节空调热湿要求的可行运行模式；

步骤九、对步骤八中筛选出的满足待调节空调热湿要求的可行运行模式进行运行能耗计算，并对能耗结果进行比较，选用能耗最小的可行运行模式作为最优运行模式；

步骤十、将步骤九获得的最优运行模式中参数输出，所述输出的结果即为的待调节空调***的最优运行参数；

所述N为大于或等于1且小于或等于24的整数。

步骤二中所述根据步骤一获得的该地区未来N小时的温度最大值和温度最小值获得该地区未来N小时的逐时空气温度值

为：

式中，t _max为温度最大值；t _min为温度最小值；

为逐时空气温度值；参数β是对应时刻的系数，该系数与时刻的对应关系为：1时，β=-0.337；2时，β=-0.365；3时，β=-0.404；4时，β=-0.433；5时，β=-0.452；6时，β=-0.394；7时，β=-0.269；8时，β=-0.115；9时，β=0.029；10时，β=0.154；11时，β=0.279；12时，β=0.385；13时，β=0.462；14时，β=0.500；15时，β=0.490；16时，β=0.413；17时，β=0.375；18时，β=0.269；19时，β=0.135；20时，β=0.000；21时，β=-0.096；22时，β=-0.163；23时，β=-0.221；24时，β=-0.250。

步骤四所述的以步骤三获得的太阳辐射值为基数，确定该地区未来N小时的逐时太阳辐射强度值为：

式中：

为该日太阳辐射值；参数γ是系数，其取值标准为：当气象信息为晴时，γ=1；当气象信息为阴时，γ=0.5；当气象信息为阵雨时，γ=0.6；当气象信息为小雨时，γ=0.4；当气象信息为中雨时，γ=0.3；当气象信息为大雨时，γ=0.2；其他气象信息，γ=0.0。

步骤五中所述建筑物特性参数包括：待调节空调所在建筑物的尺寸、待调节空调所在建筑物的建筑材料和建筑物内部人员作息规律。

步骤五获得待调节空调未来N小时的逐时空调负荷值通过待调节空调的历史数据进行修正。

步骤十最优运行模式中参数包括：待调节空调的冷水机组逐时开启的台数及运行时间及其对应的运行方式。

有益效果：本发明的方法是根据天气预报及历史气象数据即可实现的，获得的空调***运行参数准确，能够使建筑物内温度调节质量达到最佳效果；并且不需要对现有空调进行改造，大量节省能源的消耗。采用本发明获得的空调***的运行参数，对空调***进行自动控制，即可实现空调***的无人操作的自动控制。本发明的方法适用于对现有大型建筑物的空调***的控制。

附图说明

图1是本发明方法的流程示意图。

具体实施方式

具体实施方式一、基于天气预报的空调***最优运行参数获得方法，它由以下步骤实现：

步骤一、查询待调节空调所在地区的未来N小时的天气预报，获得该地区未来N小时的温度最大值和温度最小值；

步骤二、根据步骤一获得的该地区未来N小时的温度最大值和温度最小值获得该地区未来N小时的逐时空气温度值；

步骤三、在与步骤二中所述该地区未来N小时所述对应日期所在月份的同月份历史气象资料中，查找与该日期的最高温度值和最低温度值最接近的历史日期，并将所述历史日期的太阳辐射值作为该日期的太阳辐射值；

步骤四、以步骤三获得的太阳辐射值为基数，确定该地区未来N小时的逐时太阳辐射强度值；

步骤五、根据步骤二获得的该地区未来N小时的逐时空气温度值、步骤四确定的该地区未来N小时的逐时太阳辐射强度值和待调节空调所在建筑物特性参数，采用空调负荷计算理论获得待调节空调未来N小时的逐时空调负荷值；

步骤六、将步骤五获得待调节空调未来N小时的逐时空调负荷值除以待调节空调设计负荷值，确定待调节空调的逐时空调负荷系数；

步骤七、将待调节空调的冷水机组数量和冷水机组的调节方式进行排列组合，获得待调节空调的所有运行模式；

步骤八、将步骤七获得的待调节空调的所有运行模式与步骤六确定待调节空调的逐时空调负荷系数进行热平衡分析，并筛选出满足待调节空调热湿要求的可行运行模式；

步骤九、对步骤八中筛选出的满足待调节空调热湿要求的可行运行模式进行运行能耗计算，并对能耗结果进行比较，选用能耗最小的可行运行模式作为最优运行模式；

步骤十、将步骤九获得的最优运行模式中参数输出，所述输出的结果即为的待调节空调***的最优运行参数；

所述N为大于或等于1且小于或等于24的整数。

步骤二中所述根据步骤一获得的该地区未来N小时的温度最大值和温度最小值获得该地区未来N小时的逐时空气温度值

为：

式中，t _max为温度最大值；t _min为温度最小值；为逐时空气温度值；参数β是对应时刻的系数，该系数与时刻的对应关系为：1时，β=-0.337；2时，β=-0.365；3时，β=-0.404；4时，β=-0.433；5时，β=-0.452；6时，β=-0.394；7时，β=-0.269；8时，β=-0.115；9时，β=0.029；10时，β=0.154；11时，β=0.279；12时，β=0.385；13时，β=0.462；14时，β=0.500；15时，β=0.490；16时，β=0.413；17时，β=0.375；18时，β=0.269；19时，β=0.135；20时，β=0.000；21时，β=-0.096；22时，β=-0.163；23时，β=-0.221；24时，β=-0.250。

步骤四所述的以步骤三获得的太阳辐射值为基数，确定该地区未来N小时的逐时太阳辐射强度值

为：

式中：为该日太阳辐射值；参数γ是系数，其取值标准为：当气象信息为晴时，γ=1；当气象信息为阴时，γ=0.5；当气象信息为阵雨时，γ=0.6；当气象信息为小雨时，γ=0.4；当气象信息为中雨时，γ=0.3；当气象信息为大雨时，γ=0.2；其他气象信息，γ=0.0。

步骤五中所述建筑物特性参数包括：待调节空调所在建筑物的尺寸、待调节空调所在建筑物的建筑材料和建筑物内部人员作息规律。

步骤五获得待调节空调未来N小时的逐时空调负荷值通过待调节空调的历史数据进行修正。

步骤十最优运行模式中参数包括：待调节空调的冷水机组逐时开启的台数及运行时间及其对应的运行方式。

本实施方式步骤一中确定待调节空调所在地区的未来N小时的天气预报可以根据气象台或网站、电视等媒体确定。

步骤三中所述该地区未来N小时所述对应日期所在月份的历史气象资料可以通过气象台或网站获取。

步骤五中所述建筑物内部人员作息规律和步骤四获得的逐时太阳辐射强度值共同决定了建筑物内人员、设备、新风负荷以及灯光负荷；步骤四获得的逐时太阳辐射强度值与步骤五中所述待调节空调所在建筑物的尺寸共同决定待调节空调所在建筑物的透明围护结构负荷；步骤五中所述待调节空调所在建筑物的尺寸和待调节空调所在建筑物的建筑材料以及步骤一所述逐时温度的最大值与温度最小值的差值共同决定了待调节空调所在建筑物的非透明围护结构负荷。

步骤六中所述待调节空调理论逐时负荷值可以通过待调节空调所在最初设计空调部门或控制部门获取。

步骤九中对可行运行模式进行运行能耗计算，包括对所有的用能设备的能耗累加。

步骤十中输出的最优运行参数可以形成为表格，空调运行人员根据所述表格运行空调，并反馈各个空调区域的热湿参数，若不合乎要求，运行人员可以进行比例修改，并将修改后的结果存入历史数据库。 

 

Claims (6)

1.基于天气预报的空调***最优运行参数获得方法，其特征是：它由以下步骤实现：

步骤一、查询待调节空调所在地区的未来N小时的天气预报，获得该地区未来N小时的温度最大值和温度最小值；

步骤二、根据步骤一获得的该地区未来N小时的温度最大值和温度最小值获得该地区未来N小时的逐时空气温度值；

步骤三、在与步骤二中所述该地区未来N小时所述对应日期所在月份的同月份历史气象资料中，查找与该日期的最高温度值和最低温度值最接近的历史日期，并将所述历史日期的太阳辐射值作为该日期的太阳辐射值；

步骤四、以步骤三获得的太阳辐射值为基数，确定该地区未来N小时的逐时太阳辐射强度值；

步骤五、根据步骤二获得的该地区未来N小时的逐时空气温度值、步骤四确定的该地区未来N小时的逐时太阳辐射强度值和待调节空调所在建筑物特性参数，采用空调负荷计算理论获得待调节空调未来N小时的逐时空调负荷值；

步骤六、将步骤五获得待调节空调未来N小时的逐时空调负荷值除以待调节空调设计负荷值，确定待调节空调的逐时空调负荷系数；

步骤七、将待调节空调的冷水机组数量和冷水机组的调节方式进行排列组合，获得待调节空调的所有运行模式；

步骤八、将步骤七获得的待调节空调的所有运行模式与步骤六确定待调节空调的逐时空调负荷系数进行热平衡分析，并筛选出满足待调节空调热湿要求的可行运行模式；

步骤九、对步骤八中筛选出的满足待调节空调热湿要求的可行运行模式进行运行能耗计算，并对能耗结果进行比较，选用能耗最小的可行运行模式作为最优运行模式；

步骤十、将步骤九获得的最优运行模式中参数输出，所述输出的结果即为的待调节空调***的最优运行参数；

所述N为大于或等于1且小于或等于24的整数。

2.根据权利要求1所述的基于天气预报的空调***最优运行参数获得方法，其特征在于步骤二中所述根据步骤一获得的该地区未来N小时的温度最大值和温度最小值获得该地区未来N小时的逐时空气温度值

为：

式中，t _max为温度最大值；t _min为温度最小值；

为逐时空气温度值；参数β是对应时刻的系数，该系数与时刻的对应关系为：1时，β=-0.337；2时，β=-0.365；3时，β=-0.404；4时，β=-0.433；5时，β=-0.452；6时，β=-0.394；7时，β=-0.269；8时，β=-0.115；9时，β=0.029；10时，β=0.154；11时，β=0.279；12时，β=0.385；13时，β=0.462；14时，β=0.500；15时，β=0.490；16时，β=0.413；17时，β=0.375；18时，β=0.269；19时，β=0.135；20时，β=0.000；21时，β=-0.096；22时，β=-0.163；23时，β=-0.221；24时，β=-0.250。

3.根据权利要求1所述的基于天气预报的空调***最优运行参数获得方法，其特征在于步骤四所述的以步骤三获得的太阳辐射值为基数，确定该地区未来N小时的逐时太阳辐射强度值

为：

式中：

为该日太阳辐射值；参数γ是系数，其取值标准为：当气象信息为晴时，γ=1；当气象信息为阴时，γ=0.5；当气象信息为阵雨时，γ=0.6；当气象信息为小雨时，γ=0.4；当气象信息为中雨时，γ=0.3；当气象信息为大雨时，γ=0.2；其他气象信息，γ=0.0。

4.根据权利要求1所述的基于天气预报的空调***最优运行参数获得方法，其特征在于步骤五中所述建筑物特性参数包括：待调节空调所在建筑物的尺寸、待调节空调所在建筑物的建筑材料和建筑物内部人员作息规律。

5.根据权利要求1所述的基于天气预报的空调***最优运行参数获得方法，其特征在于步骤五获得待调节空调未来N小时的逐时空调负荷值通过待调节空调的历史数据进行修正。

6.根据权利要求1所述的基于天气预报的空调***最优运行参数获得方法，其特征在于步骤十最优运行模式中参数包括：待调节空调的冷水机组逐时开启的台数及运行时间及其对应的运行方式。

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