CN102541015A - 一种能效智能控制***及方法 - Google Patents

Abstract

本发明适用于节能技术领域，提供了一种能效智能控制***，包括：数据采集装置，用于根据预设的数据采集周期采集用能终端的运行参数数据；能效数据处理服务器，用于接收数据采集装置采集的用能终端的运行参数数据，根据预先确定的能效计算模型以及终端的环境模型，计算用能终端的能效值，并将能效值发送给控制服务器；控制服务器，用于根据能效数据处理服务器发送过来的用能终端的能效值和决策知识库存储的终端能效输出优化策略，向用能终端发送能源输出控制信号；决策知识库，用于向控制服务器提供终端能效输出优化策略；能源输出控制装置，用于根据所述控制服务器发送的能源输出控制信号，控制用能终端输出能源。从而提高了能源的利用效率。

Description

一种能效智能控制***及方法

技术领域

本发明属于节能技术领域，尤其涉及一种能效智能控制***及方法。

背景技术

我国上个世纪九十年代前的既有公共建筑大多数没有安装建筑自动化***(BAS)，如果现在安装建筑自动化***，则会受到场地、时间等客观因素影响而无法施工，或者是用能设备老化造成设备参数出现偏差而难以标定准确的控制参数等原因造成自控***难以实现。

另外，楼宇工程部的运行管理值班人员水平参差不齐，加之没有计量***，运行管理人员无法判断中央空调、照明、电梯、办公用电等能源流向与***能效，节能运行管理无法有效开展。

面对以上现状，需要提出一套满足中国设备现状与人员现状的能效管理***与方法，最大限度地提高能源的利用率。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种能效智能控制***，旨在解决由于现有技术无法提供一种有效的能效控制***，导致建筑内能源利用效率低下的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种能效智能控制***，所述***包括：

数据采集装置，用于根据预设的数据采集周期采集用能终端的运行参数数据；

能效数据处理服务器，用于接收所述数据采集装置采集的用能终端的运行参数数据，根据预先确定的能效计算模型以及所述终端的环境模型，计算用能终端的能效值，并将所述能效值发送给控制服务器；

控制服务器，用于根据所述能效数据处理服务器发送过来的用能终端的能效值和决策知识库存储的终端能效输出优化策略，向用能终端发送能源输出控制信号；

决策知识库，用于向控制服务器提供终端能效输出优化策略；以及

能源输出控制装置，用于根据所述控制服务器发送的能源输出控制信号，控制用能终端输出能源。

本发明实施例的另一目的在于提供一种基于上述能效智能控制***的能效智能控制方法，所述方法包括下述步骤：

数据采集装置根据预设的数据采集周期采集用能终端的运行参数数据并发送给能效数据处理服务器；

能效数据处理服务器接收所述数据采集装置采集的用能终端的运行参数数据，根据预先确定的能效计算模型以及所述终端的环境模型，计算用能终端的能效值，并将所述能效值发送给控制服务器；

控制服务器根据所述能效数据处理服务器发送过来的用能终端的能效值和决策知识库存储的终端能效输出优化策略，向用能终端发送能源输出控制信号；

能源输出控制装置根据所述控制服务器发送的能源输出控制信号，控制用能终端输出能源。

本发明实施例通过提供的数据采集装置、能效数据处理服务器、控制服务器、决策知识库以及能源输出控制装置组成的能效智能控制***定时采集用能终端的运行参数数据，根据预先确定的能效计算模型以及终端的环境模型，计算用能终端的能效值，根据决策知识库存储的终端能效输出优化策略，向用能终端发送能源输出控制信号，控制用能终端输出能源，从而提高了能源的利用效率。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的能效智能控制***的结构图；

图2是本发明实施例二提供的能效智能控制***的结构图；

图3是本发明实施例三提供的能效智能控制***的结构图；

图4是本发明实施例三提供的能效智能控制***的结构实例图；

图5是本发明实施例四提供的能效智能控制方法的流程图；

图6是本发明实施例四提供的楼宇冷冻站设备与管路***示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

以下结合具体实施例对本发明的具体实现进行详细描述：

实施例一：

图1示出了本发明实施例一提供的能效智能控制***的结构，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，该***包括数据采集装置11、能效数据处理服务器12、控制服务器13、决策知识库14以及能源输出控制装置15，其中：

数据采集装置11，用于根据预设的数据采集周期采集用能终端的运行参数数据。

在本发明实施例中，终端的运行参数数据反映了用能终端的能源输出值，具体地，例如，空调设备的能源输出值可通过空调设备输出的制冷值等数据来表示，冷水机组则可通过其提供的冷量来表示，由于能效会随着季节、一天中的时间、建筑位置等环境因素的不同，一天中相同时间采集的运行参数数据可能会有较大的区别，为了有效提高能源的利用效率，应根据不同时间动态调整能源输出，因此，需要准确地设置数据采集周期，在本发明实施例中，可以通过数据挖掘技术来确定运行参数数据的采集周期，具体地，以终端的实际运行参数数据、消耗的能源值、能效值作为输入，采集时间作为输出，通过数据挖掘技术，例如神经网络、遗传算法以及决策树方法等确定运行参数数据的采集周期，从而提高能源输出采集时间的准确度，提高能源输出控制的准确度。

能效数据处理服务器12，用于接收所述数据采集装置11采集的用能终端的运行参数数据，根据预先确定的能效计算模型以及所述终端的环境模型，计算用能终端的能效值，并将所述能效值发送给控制服务器。

在本发明实施列中，能效数据处理服务器12用于接收所述数据采集装置11采集的用能终端的运行参数数据，根据预先确定的能效计算模型以及所述终端的环境模型，计算用能终端的能效值，并将所述能效值发送给控制服务器。

具体地，终端的环境模型是指终端所处建筑或楼层结构、能源传送管道的能效、预设的数据采集周期的环境参数(包括室外温度、湿度等)，能效计算模型是指用于计算用能终端能效的计算模型。在接收到所述数据采集装置11采集的用能终端的运行参数数据后，能效数据处理服务器12根据预先确定的能效计算模型以及所述终端的环境模型，计算用能终端的能效值，具体地，可以将终端环境模型中的各项参数作为能效计算模型中相应参数的权值，从而提供终端的能效值的准备性。其中能效计算模型可以根据终端的不同进行确定。

控制服务器13，用于根据所述能效数据处理服务器12发送过来的用能终端的能效值和决策知识库存储的终端能效输出优化策略，向用能终端发送能源输出控制信号。

在本发明实施例中，控制服务器13用于根据所述能效数据处理服务器12发送过来的用能终端的能效值和决策知识库14存储的终端能效输出优化策略，向用能终端发送能源输出控制信号，其中能源输出控制信号可以是能源输出时间(即终端的启动时间)、输出顺序(终端的启动顺序)、时间段内的能源输出值等。

决策知识库14，用于向控制服务器13提供终端能效输出优化策略。

在本发明实施例中，决策知识库14存储了一系列规则以用于确定能源输出，具体地，所述规则可以根据能效数据处理服务器输入的能效值、终端的额定能效、终端环境参数等，确定能源输出，包括能源输出时间(即终端的启动时间)、输出顺序(终端的启动顺序)、时间段内的能源输出值等，在此不用以限制本发明。

能源输出控制装置15，以用于根据所述控制服务器13发送的能源输出控制信号，控制用能终端输出能源。

在本发明实施例中，通过提供的数据采集装置、能效数据处理服务器、控制服务器、决策知识库以及能源输出控制装置组成的能效智能控制***定时采集用能终端的运行参数数据，根据预先确定的能效计算模型以及终端的环境模型，计算用能终端的能效值，根据决策知识库存储的终端能效输出优化策略，向用能终端发送能源输出控制信号，控制用能终端输出能源，从而提高了能源的利用效率。

实施例二：

图2示出了本发明实施例二提供的能效智能控制***的结构，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，其中包括：

该***包括数据采集装置11、能效数据处理服务器12、控制服务器13、决策知识库14以及能源输出控制装置15，其中：

数据采集装置11，用于根据预设的数据采集周期采集用能终端的运行参数数据。

能效数据处理服务器12，用于接收所述数据采集装置11采集的用能终端的运行参数数据，根据预先确定的能效计算模型以及所述终端的环境模型，计算用能终端的能效值，并将所述能效值发送给控制服务器。

控制服务器13，以用于根据所述能效数据处理服务器12发送过来的用能终端的能效值和决策知识库存储的终端能效输出优化策略，向用能终端发送能源输出控制信号。

决策知识库14，用于向控制服务器13提供终端能效输出优化策略。能源输出控制装置15，用于根据所述控制服务器发送的能源输出控制信号，控制用能终端输出能源。输出装置16，用于输出用能终端能效值。在本发明实施例中，能效数据处理服务器12向所述输出装置16输出用能终端的能效值，从而通过输出装置16向用户实时、动态输出终端的能效值。

实施例三：

图3示出了本发明实施例三提供的能效智能控制***的结构，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分，该***包括终端19、能效数据传输装置20，能效数据处理服务器12、控制服务器13、决策知识库14以及客户终端17，其中：

终端19包括数据采集装置11和能源输出控制装置15。

在本发明实施例中，将数据采集装置11和能源输出控制装置15集成在终端19中，从而节约了***成本。其中，数据采集装置11用于根据预设的数据采集周期采集用能终端的运行参数数据，能源输出控制装置15用于根据所述控制服务器发送的能源输出控制信号，控制用能终端输出能源。

在本发明实施例中，可以通过数据挖掘技术来确定运行参数数据的采集周期，具体地，以终端的实际运行参数数据、消耗的能源值、能效值作为输入，采集时间作为输出，通过数据挖掘技术，例如神经网络、遗传算法以及决策树方法等确定运行参数数据的采集周期，从而提高能源输出采集时间的准确度，提高能源输出控制的准确度。

能效数据传输装置20，用于将所述数据采集装置采集的运行参数数据发送到所述ADSL或GPRS网络。

在本发明实施例中，为了提高数据的传输距离以及提高传输过程中的抗干扰性等，所述能效数据传输装置20具体可以为采用RS485通信协议的传送装置。在具体实施过程中也可以采用其它传送装置，在此不用以限制本发明。

能效数据处理服务器12，用于接收所述数据采集装置11采集的用能终端的运行参数数据，根据预先确定的能效计算模型以及所述终端的环境模型，计算用能终端的能效值，并将所述能效值发送给控制服务器。

在本发明实施例中，在接收到所述数据采集装置11采集的用能终端的运行参数数据后，能效数据处理服务器12，根据预先确定的能效计算模型以及所述终端的环境模型，计算用能终端的能效值，具体地，可以将终端环境模型中的各项参数作为能效计算模型中相应参数的权值，从而提供终端的能效值的准确性。其中能效计算模型可以根据终端的不同进行确定。

控制服务器13，用于根据所述能效数据处理服务器12发送过来的用能终端的能效值和决策知识库存储的终端能效输出优化策略，向用能终端发送能源输出控制信号。

在本发明实施例中，控制服务器13用于根据所述能效数据处理服务器12发送过来的用能终端的能效值和决策知识库14存储的终端能效输出优化策略，向用能终端发送能源输出控制信号，其中能源输出控制信号可以是能源输出时间(即终端的启动时间)、输出顺序(终端的启动顺序)、时间段内的能源输出值等。

决策知识库14，用于向控制服务器13提供终端能效输出优化策略。

在本发明实施例中，决策知识库14存储了一系列规则以用于确定能源输出，具体地，所述规则可以根据能效数据处理服务器输入的能效值、终端的额定能效、终端环境参数等，确定能源输出，包括能源输出时间(即终端的启动时间)、输出顺序(终端的启动顺序)、时间段内的能源输出值等，在此不用以限制本发明。

应用客户端17，用于向能效数据处理服务器12发送用户应用请求指令以及从所述能效数据处理服务器12接收返回的能效应用数据。

在本发明实施例中，基于能效数据处理服务器，可以用户提供相应的应用服务，例如，用能终端的能效查询、能效输出设置等，从而提高***的人体化，方便用户根据自身建筑特点进行能效设置。

能源输出控制装置15，用于根据所述控制服务器发送的能源输出控制信号，控制用能终端输出能源。

在具体实施过程中，可以将输出装置16和应用客户端17集成到客户端18，从而提高客户端的集成度，方便能效的显示和管理。

如图4所示，在本发明实施例中，输出装置、输出终端或客户端可以为计算机、移动终端、警报指示灯、控制灯等，客户端可以通过Internet网络、ADSL等网络访问能效管理平台(能效数据处理服务器)，为了方便用能应用服务的访问，具体地，该能效管理平台包括应用服务器、接口服务器、数据存储服务器以及数据处理服务器等。其中：

数据处理服务器，用于接收所述数据采集装置采集的用能终端的运行参数数据，根据预先确定的能效计算模型以及所述终端的环境模型，计算用能终端的能效值，并将所述能效值发送给数据存储服务器；

数据存储服务器，用于存储所述数据采集装置采集的用能终端的运行参数数据、所述数据处理服务器计算得到的终端能效值、预先确定的能效计算模型以及所述终端的环境模型；

接口服务器，用于向应用服务器提供对应的应用服务接口；

应用服务器，用于对所述应用客户端发送的用户应用请求指令进行响应，向所述应用客户端返回的能效应用数据。

在具体实施过程中，数据处理服务器12、控制服务器13以及决策知识库14可组成一个云端服务器，将所有能将数据发往云端，通过云端服务器运算后再返回给相应的输出装置16和应用客户端17，从而用能分散的***和应用进行集中地管理和运营，所有的管理活动都经由一个中央位置(云服务器)而不是从单独的站点或工作站(工作站只需进行简单的数据处理)来管理，这使得企业员工能够通过一个轻量级的应用客户端来远程访问应用。因此，具体地，应用客户端可以为云客户端或企业定制的客户端，例如，浏览器等。

在本发明实施例中，具体地，数据采集装置可以为电耗传感器、水耗传感器、热量传感器、压力传感器、流量传感器和温度传感器之一或其任意组合，具体地根据建筑内终端设置进行传感器的设置。

实施例四：

图5示出了本发明实施例四提供的能效智能控制方法的实现流程，详述如下：

在步骤S501中，数据采集装置根据预设的数据采集周期采集用能终端的运行参数数据并发送给能效数据处理服务器。

在本发明实施例中，终端的运行参数数据反映了用能终端的能源输出值，具体地，例如，空调设备的能源输出值可通过空调设备输出的制冷值等数据来表示，冷水机组则可通过其提供的冷量来表示，由于能效会随着季节、一天中的时间、建筑位置等环境因素的不同，一天中相同时间采集的运行参数数据可能会有较大的区别，为了有效提高能源的利用效率，应根据不同时间动态调整能源输出，因此，需要准确地设置数据采集周期，在本发明实施例中，可以通过数据挖掘技术来确定运行参数数据的采集周期，具体地，以终端的实际运行参数数据、消耗的能源值、能效值作为输入，采集时间作为输出，通过数据挖掘技术，例如神经网络、遗传算法以及决策树方法等确定数据的采集周期，从而提高能源输出采集时间的准确度，提高能源输出控制的准确度。

在步骤S502中，能效数据处理服务器接收所述数据采集装置采集的用能终端的运行参数数据，根据预先确定的能效计算模型以及所述终端的环境模型，计算用能终端的能效值，并将所述能效值发送给控制服务器。

在本发明实施列中，能效数据处理服务器用于接收所述数据采集装置采集的用能终端的运行参数数据，根据预先确定的能效计算模型以及所述终端的环境模型，计算用能终端的能效值，并将所述能效值发送给控制服务器。

具体地，终端的环境模型是指终端所处建筑或楼层结构、能源传送管道的能效、预设的运行参数数据采集周期的环境参数(包括室外温度、湿度等)，能效计算模型是指用于计算用能终端能效的计算模型。在接收到所述数据采集装置采集的用能终端的运行参数数据后，能效数据处理服务器根据预先确定的能效计算模型以及所述终端的环境模型，计算用能终端的能效值，具体地，可以将终端环境模型中的各项参数作为能效计算模型中相应参数的权值，从而提高终端的能效值的准确性。

在具体实施过程中，能效计算模型由用能终端的输出能源(由终端的各项输出参数确定，例如、制冷量、制热量等)与输入的电功率比值确定，例如，冷水机组的能效为机组的制冷量与其输入电功率的比值、冷却塔能效定义为冷却水的排热量与冷却塔风机所耗电功率之比(忽略冷却塔的飘水损失)、空气处理末端装置的能效为冷冻水的吸热量与末端装置所耗电功率之比。在确定总的计算模型后，根据用能终端的能效计算参数，获取用能终端的能效模型。

作为示例地，以下描述了如图6示出的楼宇冷冻站设备与管路***中各设备的能效计算模型。

具体地，该楼的冷冻水、冷却水管路均采用4泵并联(3用一备)、3机并联后组成机泵的串联形式，由于冷却水管路与冷冻水管路布置类似，在建模时以冷冻水为例，冷却水部分的模型可直接用冷冻水的模型(在确定系数时采用冷却水管路中的相应数据)。该建模的原理与依据主要有：并联管路***中管路阻力与流量的匹配关系、管路阻抗系数S的特性以及泵的特性与管路特性的匹配关系。

1、冷冻水泵模型

***中主要设置的传感器有流量传感器、温度传感器、压力或压差传感器等。图中AC、HM与BN段的管路阻抗系数为S₀(即S₀＝S_AC+S_HM+S_BN)；CDF、EF、E′F′、E′GH段的管路阻抗系数分别为SP4、SP3、SP2、SP1；对于冷冻水泵部分的管路，一般情况下管路变径特点决定了CE与F′H的管段布置相同，EE′与FF′的管段布置相同，因此可设CE与F′H、EE′与FF′管段的管路阻抗系数分别为SP01、SP02。同样，设KIJL、KL、MN段的管路阻抗系数分别为SZ1、SZ2、SZ3，设KM与LN段的管路阻抗系数之和为SZ01。

(1)总流量模型

以分水器——回水器之间的冷冻站内管路部分为分析对象，根据机泵连接关系与能源方程有：

$\frac{p_1}{\mathrm{\γ}}+\mathrm{\Σ}{H}_i=\frac{p_2}{\mathrm{\γ}}+{\mathrm{SQ}}^2---\left(1\right)$

其中，p1、p2为回水器、分水器内的压力，单位为Pa，Hi为投入运行的各并联泵的扬程，单位为mH2O，S为有冷冻水流过的站内冷冻水管路***的阻抗系数，单位为s2/m5，Q为冷冻水总流量，单位为m3/s。由于p1、p2由设置于分水器与回水器之间的压差传感器Δp₀进行检测，故可将式(1)变为：

$\mathrm{\Σ}{H}_i=\frac{\mathrm{\Δ}{p}_0}{\mathrm{\γ}}+{\mathrm{SQ}}^2---\left(2\right)$

同时考虑各水泵的扬程Hi可由设置于泵进/出口处的压差传感器Δp_i测得，则可获得流量与压差之间的关系：

$Q=\sqrt{\frac{{\mathrm{\Σ\Δp}}_i-{\mathrm{\Δp}}_0}{\mathrm{\γS}}}---\left(3\right)$

根据流体力学知识，管路阻抗系数S的特性是：只与管路几何尺寸(管径与管长)、管路中的沿程阻力系数与局部阻力系数有关，与其它因素无关。因此，一旦管路***安装好，只要使用中不再对管路中的阀门开度等进行随意调节(电动调节阀不进行比例调节，而只采用开/关调节)；同时在实际实施过程中，由于管内冷冻水的流态基本上都处于充分发展的紊流区(对于变频泵***则应适当考虑并监测较低频率时的流态变化)，在该区内，沿程阻力系数只与管路相对粗糙度有关、与流速亦即流量无关，而管路相对粗糙度一般不会在短期内改变(污垢等形成需要一定时间，污垢会影响到管壁粗糙度)。由此可知，当管路布置并调节好之后，只要不随意调节各阀的开度，则管路的阻抗系数S可当作常数。因此，式(3)可表示为：

$Q_x=a_x\sqrt{{\mathrm{\Σ\Δp}}_i-\mathrm{\Δ}{p}_{0x}}---\left(4\right)$

其中，x并联泵的组合编号，

为参与并联泵管路的阻抗常数，与并联泵的支路数有关。如只运行泵1，则a_x＝a₁；如同时运行泵1和2，则a_x＝a₁₂；如同时运行泵1和3，则a_x＝a₁₃，以此类推。

式(4)即为冷冻泵的流量模型。这样，如果事先确定了a_x，只要通过检测各运行泵进出口压差和供回水总压差，就可根据式(4)获得冷冻水的流量。

A、阻抗常数a_x的确定

由于式(4)需要预先确定阻抗常数a_x，下面介绍如何通过实测来确定a_x。

1)对于拟定的各种运行组合(参见表1)，利用压差传感器测得各相应的压差值Δp_i、Δp_0x与Δp_Px(这里为使计算简便，对于冷冻泵并联部分，可利用设置的压差传感器Δp_Px代替(4)中的Δp_0x)，同时利用流量传感器或便携式超声波流量计测取对应的冷冻水总流量，每隔1～10分钟采集一次数据，每种工况连续测取10～20次并做记录。

2)对每个工况所测的压差与流量进行处理，简单地，可先对测得的各压差、流量分类分别求各自的平均值，再将各自的平均值代入式(4)求得对应的a_x。

3)利用设置在冷水机组并联点处的压差传感器Δp_Cx与测得的流量Qx，确定系数

(参见表1)。

这样就可通过式(4)计算模型来获得实时流量，即使是对有变频泵的***也能适用，因为该模型只依赖于管路***，泵的所有工作点均落在相应的管路曲线上。因此，只要实时检测到Δp_i与Δp₀、Δp_Px，同时通过对Δp_i是否为零的判别来识别是哪几台泵在投入运行，即可在预先确定的a_x中选用相应的阻抗系数，在利用式(4)获得对应的总流量(如表2所示)。

表1 冷冻泵——冷水机组组合及系数a_x、λ_x的确定(Z-冷水机组，P-冷冻泵)

B.各管段阻抗系数S的确定

由表1的系数a_x、λ_x，根据冷水机组部分、冷冻水泵部分的管路连接特点，可列出相应的系数表达式。先考虑总的冷冻水管路。由于可直接检测出压差值Δp_i、Δp_0x、Δp_Px与Δp_Cx，如果检测到任意一台冷冻水泵与一台冷水机组运行时的流量Qx，则可求出管段AC、HM、BN的阻抗系数之和S0：

$S_0=\frac{{\mathrm{\Σ\Δp}}_i-{\mathrm{\Δp}}_{0x}-{\mathrm{\Δp}}_{\mathrm{Px}}-{\mathrm{\Δp}}_{\mathrm{cx}}}{{\mathrm{\γQ}}_x^2}$

例如，设定运行冷冻泵1和冷水机组1时，可获得S0为：

$S_0=\frac{{\mathrm{\Δp}}_1-{\mathrm{\Δp}}_{01}-{\mathrm{\Δp}}_{P1}-{\mathrm{\Δp}}_{c1}}{{\mathrm{\γQ}}_1^2}---\left(5\right)$

冷水机组部分的各管段阻抗系数SZ1、SZ2、SZ3、SZ01可联解以下方程获得：

S_Z01+S_Z1＝λ₁                    (6)

S_Z01+S_Z2＝λ₂                    (7)

S_Z3＝λ₃                         (8)

S_Z01+S_Z12＝λ₁₂                  (9)

S_Z13＝λ₁₃                       (10)

S_Z23＝λ₂₃                       (11)

S_Z123＝λ₁₂₃                     (12)

根据同样的理论，对于冷冻水泵并联部分而言，可通过联解以下系列方程组获得各管段的阻抗系数：

$S_{P01}+S_{P02}+S_{P1}=\frac{1}{{\mathrm{\γa}}_1^2}---\left(13\right)$

${2S}_{P01}+S_{P02}+S_{P2}=\frac{1}{{\mathrm{\γa}}_2^2}---\left(14\right)$

${2S}_{P01}+S_{P02}+S_{P3}=\frac{1}{{\mathrm{\γa}}_3^2}---\left(15\right)$

$S_{P01}+S_{P02}+S_{P4}=\frac{1}{{\mathrm{\γa}}_4^2}---\left(16\right)$

$S_{P01}+S_{P02}+S_{P12}=\frac{1}{{\mathrm{\γa}}_{12}^2}---\left(17\right)$

$S_{P01}+S_{P13}=\frac{1}{{\mathrm{\γa}}_{13}^2}---\left(18\right)$

$S_{p14}=\frac{1}{{\mathrm{\γa}}_{14}^2}---\left(19\right)$

${2S}_{P01}+S_{P23}=\frac{1}{{\mathrm{\γa}}_{23}^2}---\left(20\right)$

$S_{P01}+S_{P24}=\frac{1}{{\mathrm{\γa}}_{24}^2}---\left(21\right)$

$S_{P01}+S_{P02}+S_{P34}=\frac{1}{{\mathrm{\γa}}_{34}^2}---\left(22\right)$

$S_{P01}+S_{P123}=\frac{1}{{\mathrm{\γa}}_{123}^2}---\left(23\right)$

$S_{P124}=\frac{1}{{\mathrm{\γa}}_{124}^2}---\left(24\right)$

$S_{P01}+S_{P234}=\frac{1}{{\mathrm{\γa}}_{234}^2}---\left(25\right)$

$S_{P1234}=\frac{1}{{\mathrm{\γa}}_{1234}^2}---\left(26\right)$

$\frac{1}{\sqrt{S_{P12}}}=\frac{1}{\sqrt{S_{P1}}}+\frac{1}{\sqrt{S_{P2}+S_{P01}}}---\left(27\right)$

$\frac{1}{\sqrt{S_{P13}}}=\frac{1}{\sqrt{S_{P1}+S_{P02}}}+\frac{1}{\sqrt{S_{P3}+S_{P01}+S_{P02}}}---\left(28\right)$

$\frac{1}{\sqrt{S_{P34}}}=\frac{1}{\sqrt{S_{P3}+S_{P01}}}+\frac{1}{\sqrt{S_{P4}}}---\left(29\right)$

求解以上(6)～(29)式，结果如表2所示。

表2 图6对应管段的阻抗系数

C.总流量模型的确定

根据任意时刻测得的Δp_Px、∑Δp_i及表1中所确定的a_x即可获得实时总流量的计算模型，如表3所示。

表3 图6中各组合泵的冷冻水总流量Qx计算模型

(2)各分流量模型的确定

确定了冷冻水总流量之后，还需要确定流经各运行冷冻水泵、各冷水机组蒸发器的冷冻水分支流量。各分流量可根据并联支路的流量分配规律，由各管段的阻抗系数确定。各冷冻水泵的分流量结果见表4，各冷水机组蒸发器冷冻水的分流量结果见表5(在确定冷水机组各蒸发器冷冻水分流量时，冷冻水的总流量取决于冷冻水泵的运行组合所提供的总流量，因此在计算蒸发器冷冻水分流量前，应首先确定冷冻水的总流量Qx值)。

并联管路的流量分配规律如下例：

1)对于2台泵并联运行的，如图6中2#、3#泵并联，根据并联管路的阻力特征为：

$(S_{P02}+S_{P2})Q_2^2=(S_{P02}+S_{P3})Q_3^2=S_{P23}{Q}_{23}^2$

Q_P2+Q_P3＝Q₂₃

由以上2式可解出2#、3#泵各自的流量QP2、QP3。

2)对于3台泵并联运行的，如图6中1#、2#、3#泵并联，同样根据并联-串联管网的阻力特点有

$(S_{P3}+S_{P02})Q_{P3}^2+S_{P01}{(Q_{P2}+Q_{P3})}^2=S_{P02}{(Q_{P2}+Q_{P1})}^2+S_{P1}{Q}_{P1}^2=S_{P123}{Q}_{123}^2$

$S_{P02}{(Q_{P2}+Q_{P1})}^2+S_{P2}{Q}_{P2}^2=(S_{P3}+S_{P02})Q_{P3}^2$

Q_P2+Q_P1+Q_P3＝Q₁₂₃

联解以上各式即可获得1#、2#、3#泵各自的流量QP1、QP2、QP3。其余可仿此类推。

表4 各冷冻水泵的冷冻水分流量模型(Qx值采用表3中的值)

表5 各冷水机组的冷冻水分流量模型(Qx值取决于并联泵的组合，采用表3中的值)

(3)冷冻水泵的能效模型

获得各冷冻水泵在相应工况下的流量之后，根据实际测得的水泵扬程(进出口压差)，即可确定相应冷冻泵的有效功率：

N_ei＝γQ_iH_i＝Q_iΔp_i  (i＝1，2，3)        (30)

只要再实测到各泵的输入电功率Ni，in，即可获得相应的第i号冷冻泵的综合能效ηi：

${\mathrm{\η}}_i=\frac{Q_i\mathrm{\Δ}{p}_i}{N_{i,\mathrm{in}}}---\left(31\right)$

2、冷却水模型

为建立冷却水泵模型，在冷却水供回水总管上装设冷却水总压差传感器Δp₀，在各冷却泵进出口处装设压差传感器Δp_i(i＝1，2，3)。由于冷却水管路的布置与冷冻泵类似(只是没有回水器与分水器)，因此冷却水模型可以完全套用冷冻水模型，只是在确定系数a_x、λ_x及Sx时，需要用冷却水对应的流量与压差值。其它计算公式完全与冷冻水模型相同。

获得各冷却水泵在相应工况下的流量之后，根据实际测得的水泵扬程(进出口压差)，即可确定相应冷却泵的有效功率：

N_ei＝γQ_ciH_i＝Q_ciΔp_i  (i＝a，b，c)                        (30b)

只要再实测到各泵的输入电功率Nin，即可获得相应冷却泵的综合能效η：

${\mathrm{\η}}_i=\frac{Q_{\mathrm{ci}}\mathrm{\Δ}{p}_i}{N_{\mathrm{ci},\mathrm{in}}}---\left(31b\right)$

3、冷水机组的能效模型

冷水机组的能效(性能系数COP)定义为机组的制冷量Q₀与其输入电功率N_Zin的比值：

$\mathrm{COP}=\frac{Q_0}{N_{\mathrm{Zin}}}---\left(32\right)$

各冷水机组的制冷量Q_0i可由其对应的冷冻水流量Qi、温差(TE_in-TE_out)求得：

Q_0i＝ρQ_iC_p(TE_in-TE_out)                            (33)

式中各冷水机组的冷冻水流量Qi由相应工况下相应冷水机组蒸发器分支管路分流量确定(见表5)；ρ为冷冻水密度；C_p为水的定压比热容；TE_in-TE_out为冷冻水进出冷水机组蒸发器的温差(由温度传感器检测)。故参与运行的每台冷水机组的能效模型为：

${\mathrm{COP}}_{\mathrm{Zi}}=\frac{Q_{0i}}{N_{\mathrm{Zin},i}}=\frac{\mathrm{\ρ}{Q}_i{C}_p({\mathrm{TE}}_{\mathrm{in},i}-{\mathrm{TE}}_{\mathrm{out},i})}{N_{\mathrm{Zin},i}}---\left(34\right)$

4、冷却塔能效模型

定义冷却塔能效为冷却水的排热量与冷却塔风机所耗电功率之比(忽略冷却塔的飘水损失)。冷却水的排热量Q_c0可由冷却水总流量Qc与冷却水总供回水温差(TE_cin-TE_cout)获得：

Q_c0＝∑Q_c0i＝∑ρQ_ciC_p(TE_cin-TE_cout)                (35)

则所有投入运行的冷却塔的总能效模型为：

${\mathrm{EER}}_{\mathrm{CT}}=\frac{Q_{c0}}{\mathrm{\Σ}{N}_{\mathrm{CTin},i}}=\frac{\mathrm{\Σ\ρ}{Q}_{\mathrm{ci}}{C}_p({\mathrm{TE}}_{\mathrm{cin}}-{\mathrm{TE}}_{\mathrm{cout}})}{\mathrm{\Σ}{N}_{\mathrm{CTin},i}}---\left(36\right)$

注意，在不能获得每台冷却塔的实际冷却水流量时，只能对运行中的冷却塔组的总能效进行分析，如果能检测各冷却塔的分支冷却水流量与温差，则可利用式(36)去掉求和符号对各台冷却塔单独进行能效分析。

5、空气处理末端装置能效模型

定义空气处理末端装置的能效为冷冻水的吸热量与末端装置所耗电功率之比。在不能获得每一台末端装置电功率的情况下，将所有实际投入运行的末端装置作为一个整体进行考虑，流过所有运行末端的冷冻水流量为冷冻水泵模型所确定的总流量与冷冻水供回水旁通管(平衡管)的流量之差，由此可获得空气处理末端装置的能效模型。

在无法检测旁通冷冻水量的情况下，可假设所有运行中末端的负荷等于各运行冷水机组的实际制冷量之和(忽略冷冻水输送管路中的能源损失)，则所有投入运行的末端装置的能效可表示为：

${\mathrm{EER}}_{\mathrm{AHU}}=\frac{\mathrm{\Σ}{Q}_{0i}}{\mathrm{\Σ}{N}_{\mathrm{AHUin},i}}=\frac{\mathrm{\Σ\ρ}{Q}_i{C}_p({\mathrm{TE}}_{\mathrm{in},i}-{\mathrm{TE}}_{\mathrm{out},i})}{\mathrm{\Σ}{N}_{\mathrm{AHUin},i}}---\left(37\right)$

6、中央空调***总能效

定义中央空调***的总能效为各运行冷水机组提供的冷量与中央空调***所耗费的电功率之比。所耗费的电功率主要包括冷水机组、冷冻水泵、冷却水泵、冷却塔风机、空调末端设备电机等的电功率。因此，中央空调***的总能效可表示为：

${\mathrm{EER}}_T=\frac{\mathrm{\Σ}{Q}_{0i}}{\mathrm{\Σ}{N}_{\mathrm{Zin},i}+\mathrm{\Σ}{N}_{i,\mathrm{in}}+\mathrm{\Σ}{N}_{\mathrm{ci},\mathrm{in}}+\mathrm{\Σ}{N}_{\mathrm{AHUin},i}+\mathrm{\Σ}{N}_{\mathrm{CTi},\mathrm{in}}}---\left(38\right)$

通过以上示例，可以建议用能设备的能效计算模型，从而为能效的计算提供了依据，优化了能效的计算，在具体地实施过程中，还可以加入相应的环境***，在此不用以限制本发明。

在步骤S503中，控制服务器根据所述能效数据处理服务器发送过来的用能终端的能效值和决策知识库存储的终端能效输出优化策略，向用能终端发送能源输出控制信号。

在本发明实施例中，控制服务器用于根据所述能效数据处理服务器发送过来的用能终端的能效值和决策知识库存储的终端能效输出优化策略，向用能终端发送能源输出控制信号，其中能源输出控制信号可以是能源输出时间(即终端的启动时间)、输出顺序(终端的启动顺序)、时间段内的能源输出值等。

在本发明实施例中，决策知识库存储了一系列规则以用于确定能源输出，具体地，所述规则可以根据能效数据处理服务器输入的能效值、终端的额定能效、终端环境参数等，确定能源输出，包括能源输出时间(即终端的启动时间)、输出顺序(终端的启动顺序)、时间段内的能源输出值等，在此不用以限制本发明。

在步骤S504中，能源输出控制装置根据所述控制服务器发送的能源输出控制信号，控制用能终端输出能源。

本发明实施例通过提供的数据采集装置、能效数据处理服务器、控制服务器、决策知识库以及能源输出控制装置组成的能效智能控制***定时采集用能终端的运行参数数据，根据预先确定的能效计算模型以及终端的环境模型，计算用能终端的能效值，根据决策知识库存储的终端能效输出优化策略，向用能终端发送能源输出控制信号，控制用能终端输出能源，实现了能源输出的自动采集，并通过数据挖掘技术等确定能效计算模型，最终实现终端能源的优化输出，从而提高了能源的利用效率。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种能效智能控制***，其特征在于，所述***包括：

数据采集装置，用于根据预设的数据采集周期采集用能终端的运行参数数据；

能效数据处理服务器，用于接收所述数据采集装置采集的用能终端的运行参数数据，根据预先确定的能效计算模型以及所述终端的环境模型，计算用能终端的能效值，并将所述能效值发送给控制服务器；

控制服务器，用于根据所述能效数据处理服务器发送过来的用能终端的能效值和决策知识库存储的终端能效输出优化策略，向用能终端发送能源输出控制信号；

决策知识库，用于向控制服务器提供终端能效输出优化策略；以及

能源输出控制装置，用于根据所述控制服务器发送的能源输出控制信号，控制用能终端输出能源。

2.如权利要求1所述的能效智能控制***，其特征在于，所述***还包括：

输出装置，用于显示输出用能终端能效值；

所述能效数据处理服务器还用于向所述输出装置输出用能终端的能效值。

3.如权利要求1所述的能效智能控制***，其特征在于，所述***还包括：

应用客户端，用于向能效数据处理服务器发送用户应用请求指令以及从所述能效数据处理服务器接收返回的能效应用数据；

所述能效数据处理服务器还用于接收所述应用客户端发送的用户能效数据获取指令以及向所述应用客户端发送能效数据。

4.如权利要求3所述的能效智能控制***，其特征在于，所述能效数据处理服务器包括：

数据处理服务器，用于接收所述数据采集装置采集的用能终端的运行参数数据，根据预先确定的能效计算模型以及所述终端的环境模型，计算用能终端的能效值，并将所述能效值发送给数据存储服务器；

数据存储服务器，用于存储所述数据采集装置采集的用能终端的运行参数数据、所述数据处理服务器计算得到的终端能效值、预先确定的能效计算模型以及所述终端的环境模型；

接口服务器，用于向应用服务器提供对应的应用服务接口；

应用服务器，用于对所述应用客户端发送的用户应用请求指令进行响应，向所述应用客户端返回的能效应用数据。

5.如权利要求4所述的能效智能控制***，其特征在于，所述应用客户端包括移动终端。

6.如权利要求1所述的能效智能控制***，其特征在于，所述数据采集装置为电耗传感器、水耗传感器、热量传感器、压力传感器、流量传感器和温度传感器之一或其任意组合。

7.如权利要求1所述的能效智能控制***，其特征在于，

所述数据采集装置通过ADSL(Asymmetric Digital Subscriber Line，非对称数字用户环路)或GPRS(General Packet Radio Service，通用无线分组业务)网络将采集的运行参数数据发送到所述能效数据处理服务器。

8.如权利要求7所述的能效智能控制***，其特征在于，所述***还包括：

能效数据传输装置，用于将所述数据采集装置采集的运行参数数据发送到所述ADSL或GPRS网络。

9.如权利要求8所述的能效智能控制***，其特征在于，所述能效数据传输装置具体为采用RS485通信协议的传送装置。

10.一种基于权利要求1至9任一项所述***的能效智能控制方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：

数据采集装置根据预设的数据采集周期采集用能终端的运行参数数据并发送给能效数据处理服务器；

能效数据处理服务器接收所述数据采集装置采集的用能终端的运行参数数据，根据预先确定的能效计算模型以及所述终端的环境模型，计算用能终端的能效值，并将所述能效值发送给控制服务器；

控制服务器根据所述能效数据处理服务器发送过来的用能终端的能效值和决策知识库存储的终端能效输出优化策略，向用能终端发送能源输出控制信号；

能源输出控制装置根据所述控制服务器发送的能源输出控制信号，控制用能终端输出能源。

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