CN112361530B - 一种基于负荷预测的高精度环境智能控制***及控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于负荷预测的高精度环境智能控制***,属于智能设备技术领域,包括空调,所述空调的新风端分别设置有新风阀和新风温湿度传感器,所述新风阀位于新风温湿度传感器靠近空调的一侧,所述空调的回风端分别设置有回风温湿度传感器和回风阀,所述回风阀位于回风温湿度传感器靠近空调的一侧,所述空调的内部且位于进风口与出风口间设置有表冷控制单元;本发明还公开了一种基于负荷预测的高精度环境智能控制***的控制方法,本发明运用暖通空调空气调节理论与自动化技术相结合,准确计算室内热湿负荷,准确计算送风热湿负荷,准确计算需求送风负荷,从而调节各个热湿执行单元的动作,及时调整输出量。
Description
技术领域
本发明属于智能设备技术领域,具体涉及一种基于负荷预测的高精度环境智能控制***及控制方法。
背景技术
在很多高科技实验室的项目研究,致力于面向国家战略性新型产业发展及国家核心技术科研的重大需求,意义非常重大。为了能够满足试验设备运行需求达到理想的试验效果,要求温湿度精度非常高,且新风量占比非常大。
在目前暖通控制行业中,针对新风占比大,精度要求高的情况,通常要设计为以水为冷源和热源,增加预处理段,在热湿需求量小的时候,依靠细微调节冷水阀热水阀,达到控制目标,但是现实是很多实验室现场不具备冷冻水和热水,只能使用以电为能源的冷热设备。
发明内容
为解决上述背景技术中提出的问题。本发明提供了一种基于负荷预测的高精度环境智能控制***,具有恒温恒湿的自动调节,精度高,响应快,控制稳定等特点。
本发明的另一目的是提供一种基于负荷预测的高精度环境智能控制***的控制方法。
为实现上述目的,本发明提供如下技术方案:一种基于负荷预测的高精度环境智能控制***,包括空调,所述空调的新风端分别设置有新风阀和新风温湿度传感器,所述新风阀位于新风温湿度传感器靠近空调的一侧,所述空调的回风端分别设置有回风温湿度传感器和回风阀,所述回风阀位于回风温湿度传感器靠近空调的一侧,所述空调的内部且位于进风口与出风口间设置有表冷控制单元,所述空调的内部且位于表冷控制单元的出风端设置有表冷后温度传感器,所述空调的内部且位于表冷后温度传感器远离表冷控制单元的一侧设置有可控硅电加热装置,所述空调的内部且位于可控硅电加热装置远离表冷后温度传感器的一侧设置有加湿前温湿度传感器,所述空调的内部且位于加湿前温湿度传感器远离可控硅电加热装置的一侧设置有电热加湿器装置,所述空调的内部且位于出风口位置设置有风机,所述风机的进风侧面向空调的进风口,所述风机的出风侧面向空调的出风口,所述空调的送风端分别设置有送风阀和送风温湿度传感器,所述送风阀位于送风温湿度传感器靠近空调的一侧,所述空调的一侧设置有控制模块,所述控制模块的内部设置有通讯模块,所述控制模块的上方设置有云服务器,所述通讯模块与云服务器连接。
本发明中进一步的,所述风机上安装有变频器。
本发明中进一步的,所述控制模块的一侧设置有故障单元,且控制模块的另一侧设置有故障指示单元。
本发明中进一步的,所述控制模块上设置有通讯接口,表冷控制单元、表冷后温度传感器、可控硅电加热装置、加湿前温湿度传感器、电热加湿器装置、风机、送风阀、送风温湿度传感器、回风温湿度传感器、回风阀、新风阀、新风温湿度传感器、故障单元、变频器和故障指示单元均通过通讯接口与控制模块连接。
本发明中进一步的,所述控制模块通过路由器与通讯模块连接,所述通讯模块内置SAM卡。
本发明中进一步的,所述的一种基于负荷预测的高精度环境智能控制***的控制方法,包括以下步骤:
S1:控制模块根据设定温度设定湿度计算设定绝对含湿量,设定焓值,设定露点温度,控制模块采集新风温湿度传感器信号,根据新风温度和新风湿度计算新风绝对含湿量,新风焓值和新风露点温度,控制模块采集加湿前温湿度传感器信号,根据加湿前温度和加湿前湿度计算加湿前绝对含湿量,加湿前焓值,加湿前露点温度,控制模块采集送风温湿度传感器信号,根据送风温度和送风湿度计算送风绝对含湿量,送风焓值,送风露点温度,控制模块采集回风温湿度传感器信号,根据回风温度和回风湿度计算回风绝对含湿量,回风焓值和回风露点温度;
S2:一键开机后,控制模块先分别打开新风阀、送风阀和回风阀,延时后开启风机并根据设置调节变频器信号,保证***风量需求;
S3:控制模块计算室内热负荷和室内湿负荷,根据室内负荷计算表冷后温度传感器的设定温度,使表冷控制单元承担消除室内热负荷和湿负荷的任务;
S4:控制模块采集回风温湿度传感器信号,根据回风温度和回风湿度计算回风温度趋势值、回风湿度趋势值、和回风含湿量趋势值,控制模块采集送风温湿度传感器信号,根据送风温度和送风湿度计算送风温度趋势值、送风湿度趋势值、送风含湿量趋势值;
S5:控制模块控制可控硅电加热装置,根据室内负荷、回风温度、回风温度趋势值、送风温度和送风温度趋势值,调节可控硅电加热装置的开度,有效减少电加热滞后性;
S6:控制模块控制电热加湿器装置,根据室内负荷、回风湿度、回风含湿量趋势值、送风湿度和送风含湿量趋势值,调节电热加湿器装置的开度,有效减少加湿器滞后性;
S7:当可控硅电加热装置或电热加湿器装置故障时,控制模块记忆此时输出值,当可控硅电加热装置或电热加湿器装置故障恢复时,恢复故障前的记忆中的输出值,防止超调,快速达到目标值;
S8:控制模块通过路由器与通讯模块连接,通讯模块内置SAM卡,实现数据接入云服务器,实现手机APP与网页浏览器的实时查看与控制。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1、本发明运用暖通空调空气调节理论与自动化技术相结合,准确计算室内热湿负荷,准确计算送风热湿负荷,准确计算需求送风负荷,从而调节各个热湿执行单元的动作,及时调整输出量。
2、本发明运用自动化技术,记忆电加热故障前的电加热输出值,电加湿故障前的加湿器输出值,当故障消除后,恢复记忆前的输出值,防止超调,快速达到目标值。
附图说明
图1为本发明的结构示意图;
图2为本发明的模块示意图;
图中:1、空调;2、表冷控制单元;3、表冷后温度传感器;4、可控硅电加热装置;5、加湿前温湿度传感器;6、电热加湿器装置;7、风机;8、送风阀;9、送风温湿度传感器;10、控制模块;11、通讯接口;12、通讯模块;13、云服务器;14、回风温湿度传感器;15、回风阀;16、新风阀;17、新风温湿度传感器;18、故障单元;19、变频器;20、故障指示单元。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-2,本发明提供以下技术方案:一种基于负荷预测的高精度环境智能控制***,包括空调1,空调1的新风端分别设置有新风阀16和新风温湿度传感器17,新风阀16位于新风温湿度传感器17靠近空调1的一侧,空调1的回风端分别设置有回风温湿度传感器14和回风阀15,回风阀15位于回风温湿度传感器14靠近空调1的一侧,空调1的内部且位于进风口与出风口间设置有表冷控制单元2,空调1的内部且位于表冷控制单元2的出风端设置有表冷后温度传感器3,空调1的内部且位于表冷后温度传感器3远离表冷控制单元2的一侧设置有可控硅电加热装置4,空调1的内部且位于可控硅电加热装置4远离表冷后温度传感器3的一侧设置有加湿前温湿度传感器5,空调1的内部且位于加湿前温湿度传感器5远离可控硅电加热装置4的一侧设置有电热加湿器装置6,空调1的内部且位于出风口位置设置有风机7,风机7的进风侧面向空调1的进风口,风机7的出风侧面向空调1的出风口,空调1的送风端分别设置有送风阀8和送风温湿度传感器9,送风阀8位于送风温湿度传感器9靠近空调1的一侧,空调1的一侧设置有控制模块10,控制模块10的内部设置有通讯模块12,控制模块10的上方设置有云服务器13,通讯模块12与云服务器13连接。
具体的,风机7上安装有变频器19,
通过采用上述技术方案,变频器19具有调节风机7风量的功能,从而能够保证***风量需求。
具体的,控制模块10的一侧设置有故障单元18,且控制模块10的另一侧设置有故障指示单元20,
通过采用上述技术方案,控制模块10控制故障单元18进行故障检测,并将检测到的故障位置通过故障指示单元20显示,从而能够及时让工作人员了解故障位置,以便及时检修。
具体的,控制模块10上设置有通讯接口11,表冷控制单元2、表冷后温度传感器3、可控硅电加热装置4、加湿前温湿度传感器5、电热加湿器装置6、风机7、送风阀8、送风温湿度传感器9、回风温湿度传感器14、回风阀15、新风阀16、新风温湿度传感器17、故障单元18、变频器19和故障指示单元20均通过通讯接口11与控制模块10连接,
通过采用上述技术方案,能够维持整体间的通讯,以便更好的协调工作。
具体的,控制模块10通过路由器与通讯模块12连接,通讯模块12内置SAM卡,
通过采用上述技术方案,实现数据接入云服务器13,实现手机APP与网页浏览器的实时查看与控制。
具体的,一种基于负荷预测的高精度环境智能控制***的控制方法,包括以下步骤:
S1:控制模块10根据设定温度设定湿度计算设定绝对含湿量,设定焓值,设定露点温度,控制模块10采集新风温湿度传感器17信号,根据新风温度和新风湿度计算新风绝对含湿量,新风焓值和新风露点温度,控制模块10采集加湿前温湿度传感器5信号,根据加湿前温度和加湿前湿度计算加湿前绝对含湿量,加湿前焓值,加湿前露点温度,控制模块10采集送风温湿度传感器9信号,根据送风温度和送风湿度计算送风绝对含湿量,送风焓值,送风露点温度,控制模块10采集回风温湿度传感器14信号,根据回风温度和回风湿度计算回风绝对含湿量,回风焓值和回风露点温度;
S2:一键开机后,控制模块10先分别打开新风阀16、送风阀8和回风阀15,延时后开启风机7并根据设置调节变频器19信号,保证***风量需求;
S3:控制模块10计算室内热负荷和室内湿负荷,根据室内负荷计算表冷后温度传感器3的设定温度,使表冷控制单元2承担消除室内热负荷和湿负荷的任务;
S4:控制模块10采集回风温湿度传感器14信号,根据回风温度和回风湿度计算回风温度趋势值、回风湿度趋势值、和回风含湿量趋势值,控制模块10采集送风温湿度传感器9信号,根据送风温度和送风湿度计算送风温度趋势值、送风湿度趋势值、送风含湿量趋势值;
S5:控制模块10控制可控硅电加热装置4,根据室内负荷、回风温度、回风温度趋势值、送风温度和送风温度趋势值,调节可控硅电加热装置4的开度,有效减少电加热滞后性;
S6:控制模块10控制电热加湿器装置6,根据室内负荷、回风湿度、回风含湿量趋势值、送风湿度和送风含湿量趋势值,调节电热加湿器装置6的开度,有效减少加湿器滞后性;
S7:当可控硅电加热装置4或电热加湿器装置6故障时,控制模块10记忆此时输出值,当可控硅电加热装置4或电热加湿器装置6故障恢复时,恢复故障前的记忆中的输出值,防止超调,快速达到目标值;
S8:控制模块10通过路由器与通讯模块12连接,通讯模块12内置SAM卡,实现数据接入云服务器13,实现手机APP与网页浏览器的实时查看与控制。
本发明的工作原理及使用流程:
S1:控制模块10根据设定温度设定湿度计算设定绝对含湿量,设定焓值,设定露点温度,控制模块10采集新风温湿度传感器17信号,根据新风温度和新风湿度计算新风绝对含湿量,新风焓值和新风露点温度,控制模块10采集加湿前温湿度传感器5信号,根据加湿前温度和加湿前湿度计算加湿前绝对含湿量,加湿前焓值,加湿前露点温度,控制模块10采集送风温湿度传感器9信号,根据送风温度和送风湿度计算送风绝对含湿量,送风焓值,送风露点温度,控制模块10采集回风温湿度传感器14信号,根据回风温度和回风湿度计算回风绝对含湿量,回风焓值和回风露点温度;
S2:一键开机后,控制模块10先分别打开新风阀16、送风阀8和回风阀15,延时后开启风机7并根据设置调节变频器19信号,保证***风量需求;
S3:控制模块10计算室内热负荷和室内湿负荷,根据室内负荷计算表冷后温度传感器3的设定温度,使表冷控制单元2承担消除室内热负荷和湿负荷的任务;
S4:控制模块10采集回风温湿度传感器14信号,根据回风温度和回风湿度计算回风温度趋势值、回风湿度趋势值、和回风含湿量趋势值,控制模块10采集送风温湿度传感器9信号,根据送风温度和送风湿度计算送风温度趋势值、送风湿度趋势值、送风含湿量趋势值;
S5:控制模块10控制可控硅电加热装置4,根据室内负荷、回风温度、回风温度趋势值、送风温度和送风温度趋势值,调节可控硅电加热装置4的开度,有效减少电加热滞后性;
S6:控制模块10控制电热加湿器装置6,根据室内负荷、回风湿度、回风含湿量趋势值、送风湿度和送风含湿量趋势值,调节电热加湿器装置6的开度,有效减少加湿器滞后性;
S7:当可控硅电加热装置4或电热加湿器装置6故障时,控制模块10记忆此时输出值,当可控硅电加热装置4或电热加湿器装置6故障恢复时,恢复故障前的记忆中的输出值,防止超调,快速达到目标值;
S8:控制模块10通过路由器与通讯模块12连接,通讯模块12内置SAM卡,实现数据接入云服务器13,实现手机APP与网页浏览器的实时查看与控制。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (5)
1.一种基于负荷预测的高精度环境智能控制***的控制方法,其特征在于,所述控制***包括空调(1),所述空调(1)的新风端分别设置有新风阀(16)和新风温湿度传感器(17),所述新风阀(16)位于新风温湿度传感器(17)靠近空调(1)的一侧,所述空调(1)的回风端分别设置有回风温湿度传感器(14)和回风阀(15),所述回风阀(15)位于回风温湿度传感器(14)靠近空调(1)的一侧,所述空调(1)的内部且位于进风口与出风口间设置有表冷控制单元(2),所述空调(1)的内部且位于表冷控制单元(2)的出风端设置有表冷后温度传感器(3),所述空调(1)的内部且位于表冷后温度传感器(3)远离表冷控制单元(2)的一侧设置有可控硅电加热装置(4),所述空调(1)的内部且位于可控硅电加热装置(4)远离表冷后温度传感器(3)的一侧设置有加湿前温湿度传感器(5),所述空调(1)的内部且位于加湿前温湿度传感器(5)远离可控硅电加热装置(4)的一侧设置有电热加湿器装置(6),所述空调(1)的内部且位于出风口位置设置有风机(7),所述风机(7)的进风侧面向空调(1)的进风口,所述风机(7)的出风侧面向空调(1)的出风口,所述空调(1)的送风端分别设置有送风阀(8)和送风温湿度传感器(9),所述送风阀(8)位于送风温湿度传感器(9)靠近空调(1)的一侧,所述空调(1)的一侧设置有控制模块(10),所述控制模块(10)的内部设置有通讯模块(12),所述控制模块(10)的上方设置有云服务器(13),所述通讯模块(12)与云服务器(13)连接;
所述控制方法包括以下步骤:
S1:控制模块(10)根据设定温度设定湿度计算设定绝对含湿量,设定焓值,设定露点温度,控制模块(10)采集新风温湿度传感器(17)信号,根据新风温度和新风湿度计算新风绝对含湿量,新风焓值和新风露点温度,控制模块(10)采集加湿前温湿度传感器(5)信号,根据加湿前温度和加湿前湿度计算加湿前绝对含湿量,加湿前焓值,加湿前露点温度,控制模块(10)采集送风温湿度传感器(9)信号,根据送风温度和送风湿度计算送风绝对含湿量,送风焓值,送风露点温度,控制模块(10)采集回风温湿度传感器(14)信号,根据回风温度和回风湿度计算回风绝对含湿量,回风焓值和回风露点温度;
S2:一键开机后,控制模块(10)先分别打开新风阀(16)、送风阀(8)和回风阀(15),延时后开启风机(7)并根据设置调节变频器(19)信号,保证***风量需求;
S3:控制模块(10)计算室内热负荷和室内湿负荷,根据室内负荷计算表冷后温度传感器(3)的设定温度,使表冷控制单元(2)承担消除室内热负荷和湿负荷的任务;
S4:控制模块(10)采集回风温湿度传感器(14)信号,根据回风温度和回风湿度计算回风温度趋势值、回风湿度趋势值、和回风含湿量趋势值,控制模块(10)采集送风温湿度传感器(9)信号,根据送风温度和送风湿度计算送风温度趋势值、送风湿度趋势值、送风含湿量趋势值;
S5:控制模块(10)控制可控硅电加热装置(4),根据室内负荷、回风温度、回风温度趋势值、送风温度和送风温度趋势值,调节可控硅电加热装置(4)的开度,有效减少电加热滞后性;
S6:控制模块(10)控制电热加湿器装置(6),根据室内负荷、回风湿度、回风含湿量趋势值、送风湿度和送风含湿量趋势值,调节电热加湿器装置(6)的开度,有效减少加湿器滞后性;
S7:当可控硅电加热装置(4)或电热加湿器装置(6)故障时,控制模块(10)记忆此时输出值,当可控硅电加热装置(4)或电热加湿器装置(6)故障恢复时,恢复故障前的记忆中的输出值,防止超调,快速达到目标值;
S8:控制模块(10)通过路由器与通讯模块(12)连接,通讯模块(12)内置SAM卡,实现数据接入云服务器(13),实现手机APP与网页浏览器的实时查看与控制。
2.根据权利要求1所述的一种基于负荷预测的高精度环境智能控制***的控制方法,其特征在于:所述风机(7)上安装有变频器(19)。
3.根据权利要求2所述的一种基于负荷预测的高精度环境智能控制***的控制方法,其特征在于:所述控制模块(10)的一侧设置有故障单元(18),且控制模块(10)的另一侧设置有故障指示单元(20)。
4.根据权利要求3所述的一种基于负荷预测的高精度环境智能控制***的控制方法,其特征在于:所述控制模块(10)上设置有通讯接口(11),表冷控制单元(2)、表冷后温度传感器(3)、可控硅电加热装置(4)、加湿前温湿度传感器(5)、电热加湿器装置(6)、风机(7)、送风阀(8)、送风温湿度传感器(9)、回风温湿度传感器(14)、回风阀(15)、新风阀(16)、新风温湿度传感器(17)、故障单元(18)、变频器(19)和故障指示单元(20)均通过通讯接口(11)与控制模块(10)连接。
5.根据权利要求1所述的一种基于负荷预测的高精度环境智能控制***的控制方法,其特征在于:所述控制模块(10)通过路由器与通讯模块(12)连接,所述通讯模块(12)内置SAM卡。
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