CN116558049A - 一种基于中央空调负荷动态预测的***及优化控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于暖通空调及自动控制技术领域，尤其涉及一种基于中央空调负荷动态预测的***及优化控制方法，基于室内变量参数、室外变量参数和模型输入参数，建立冷负荷动态预测模型，用于获取下一个时刻的冷负荷预测值；基于中央空调制冷***涉及的能耗设备，建立***设备能耗模型；基于下一个时刻的冷负荷预测值作为***设备能耗模型的输入值，建立***综合能耗模型；基于***综合能效的参数约束关系和下一个时刻的冷负荷预测值，建立中央空调制冷***的控制优化模型，通过建立冷负荷动态预测模型、***设备能耗模型、控制优化模型，优化冷冻机房中冷水机组、冷冻水泵、冷却水泵、冷却塔的运行控制策略，能够实现综合能效最优。

Description

一种基于中央空调负荷动态预测的***及优化控制方法

技术领域

本发明涉及暖通空调及自动控制技术领域，尤其涉及一种基于中央空调负荷动态预测的***及优化控制方法。

背景技术

大型公建空调能耗占比较高，控制优化目的是在满足末端负荷需求下，调整设备开启台数以及供水温度、温差、电机频率以及水流量等参数，以提升***整体能效。现有技术方案中，主要通过BA机房群控***实现远程开关机以及水泵风机变频等自动控制，缺少较精准的***能耗模型及优化控制方法，导致***在变工况运行状态下，各项设备联动控制反馈滞后，供需不匹配，仍需依赖人工操作，实际运行综合能效偏低。

综上所述目前亟需一种基于中央空调负荷动态预测的***及优化控制方法，能够协调自控***智能优化控制，实现制冷机房***供需精确匹配，高效节能运行。

发明内容

为了解决上述现有技术中存在的问题，本发明提供了一种基于中央空调负荷动态预测的***及优化控制方法，拟解决目前的大型公建空调能耗占比较高，各项设备联动控制反馈滞后，供需不匹配，仍需依赖人工操作，实际运行综合能效偏低等问题。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：

一种基于中央空调负荷动态预测的***及优化控制方法，基于室内变量参数、室外变量参数和模型输入参数，建立冷负荷动态预测模型，用于获取下一个时刻的冷负荷预测值；基于中央空调制冷***涉及的能耗设备，建立***设备能耗模型；将所述下一个时刻的冷负荷预测值作为***设备能耗模型的输入值，建立***综合能耗模型；基于***综合能效的参数约束关系和下一个时刻的冷负荷预测值，建立中央空调制冷***的控制优化模型，用于对中央空调的运行控制策略和参数进行优化。

优先的，所述室内变量参数包括室内人员、室内温度和照明及设备用电量；所述室外变量参数包括室外干球温度、湿度、室外自然风速和室外太阳辐射；所述模型输入参数包括数据挖掘清洗、基于室内外变量相关性分析确定影响因子和主成分分析确定输入参数。

优选的，采用相关性分析初步筛选室内变量参数、室外变量参数和模型输入参数，获得冷负荷动态预测模型实际输入参数，采用人工神经网络或支持向量回归两种预测方法，获得下一个时刻的冷负荷预测值。

优选的，所述***设备能耗模型包括制冷机组能耗模型、冷却塔能耗模型、冷冻水泵能耗模型和冷却水泵能耗模型。

优选的，制冷机组能耗模型中的参数包括：

蒸发器制冷量：Q_{e_chw}＝C_P×m_chw×(T_{chw_t}-T_{chw_s})，

式中，Q_{e_chw}为单台制冷机组蒸发器制冷量，单位为kW；C_P为冷冻水比热容；T_{chw_r}为冷冻水回水温度，单位℃；T_{chw_s}为冷冻水供水温度，单位℃；m_chw为冷冻水循环流量，单位kg/s；冷凝器散热量：Q_{e_ch}＝C_P×m_cw×(T_{cw_t}-T_{cw_s})，

式中，Q_{e_ch}为单台制冷机组冷凝器散热量，单位为kW；C_P为冷却水比热容；T_{cw_r}为冷却水回水温度，单位为℃；T_{cw_s}为冷却水供水温度，单位为℃；m_cw为冷却水循环流量，单位为kg/s；

根据热量平衡关系：Q_{e_ch}＝Q_{e_chw}+P_ch，

式中，P_ch为单台制冷机组压缩机耗电量，单位为kW；

压缩机耗电量：P_ch＝Q_{e_chw}/COP_ch，

式中，COP_ch为制冷机组制冷能效；

COP_ch函数关系式：

式中，为制冷机组荷载率；T_{chw_s}为蒸发器供水温度，单位为℃；T_{cw_r}为冷凝器回水温度，单位为℃；

COP_ch拟合曲线函数：式中，a₀～a₄为拟合函数回归系数；

多台制冷机组制冷量之和需满足末端冷负荷需求：∑Q_{e_chw}＝Q_e0，

式中，Q_e0为预测冷负荷，由冷负荷动态预测模型结果输入。

优选的，冷却塔散热量模型：根据经典的传热单元数(ε-NTU)方法进行计算，

式中，c_s为平均饱和空气定压比热容kg/(kJ.℃)；h_s，w，i，h_s，w，o分别为进出空气饱和焓值；t_w，i，t_w，o分别为进出空气干球温度；

式中，m_a为风机质量风量；c_pw为水的定压比热容；m为热容率；m_w，i为进入冷却塔的水质量流量，单位为kg/s；

式中，ε_a为换热效率；h_a，0，h_a，i分别为进出空气焓值；h_s，w，i为进空气饱和焓值；

NTU为传热单元数；m为热容比率；

循环水量和风机风量的关系式如下：

式中，c的范围为0.5～5；n的范围为-1.1～0.35；m_cw为冷却水流量；NTU为传热单元数；

冷却塔风机能耗模型：P_fun＝b₀+b₁m_a+b₂m² _a，

式中，P_fun为风机耗功率，kW；m_a为风机质量风量，kg/s；b₀～b₂为拟合系数；

根据风机风量m_da与频率f或转速n的关系转换得到：

式中，m_a0为风机额定工况风量，单位为kg/s；m_a1为风机运行工况风量，单位为kg/s；n_fun0为风机额定工况转速，单位为r/min；n_fun1为风机运行工况转速，单位为r/min；f_fun0为风机额定工况频率，单位为HZ；f_fun1为风机运行工况频率，单位为HZ；

式中，P_fun0为风机额定工况耗电功率，单位为kW；P_fun1为风机运行工况耗电功率，单位为kW；

优选的，冷冻水泵能耗模型：P_chwp＝c₀+c₁m_chwp+c₂m_chwp ²，式中，c₀～c₂为拟合系数；

式中，m_chwp0为冷冻水泵额定工况水流量，单位为kg/s；m_chwp1为冷冻水泵运行工况水流量，单位为kg/s；n_chwp0为冷冻水泵额定工况转速，单位为r/min；n_chwp1为冷冻水泵运行工况转速，单位为r/min；f_chwp0为冷冻水泵额定工况频率，单位为HZ；f_fun1为冷冻水泵运行工况频率，单位为HZ；

式中，P_chwp0为冷冻水泵额定工况耗电功率，单位为kW；P_chwp1为冷冻水泵运行工况耗电功率，单位为kW；

优选的，冷却水泵能耗模型：P_cwp＝d₀+d₁m_cwp+d₂m_cwp ²，式中，d₀～d₂为拟合系数，

P_cwp为冷却水泵耗电功率，单位为kW；m_cwp为冷却水质量流量，单位为kg/s；

式中，m_cwp0为冷冻水泵额定工况水流量，单位为kg/s；m_cwp1为冷冻水泵运行工况水流量，单位为kg/s；n_cwp0为冷冻水泵额定工况转速，单位为r/min；n_cwp1为冷冻水泵运行工况转速，单位为r/min；f_cwp0为冷冻水泵额定工况频率，单位为HZ；f_cwp0为冷冻水泵运行工况频率，单位为HZ；

式中，P_cwp0为冷却水泵额定工况耗电功率，单位为kW；P_cwp1为冷却水泵运行工况耗电功率，单位为kW。

优选的，总能耗模型如下：

式中，P_tot为制冷机房***总能耗，单位为kW；P_ch为制冷机组耗电量，单位为kW；P_fun为冷却塔风机耗电量，单位为kW；P_chwp为冷冻水泵耗电量，单位为kW；P_cwp为冷却水泵耗电量，单位为kW；N₁～N₄分别为制冷机组、冷却塔、冷冻水泵及冷却水泵的配置台数；Z_i为设备开启状态，Z_i＝0或1，0为未开启，1为开启；

***综合能效模型为：COP_ss＝Q_e0/P_tot，式中，COP_ss为***综合能效；Q_e0为中央空调的预测负荷，单位为kW；P_tot为制冷机房***总能耗，单位为kW。

优选的，中央空调制冷***的控制优化模型的优化目标设定：

其数学模型为：

式中，P_tot为制冷机房***总能耗，单位为kW；P_ch为制冷机组耗电量，单位为kW；P_fun为冷却塔风机耗电量，单位为kW；Z_i为设备开启状态，Z_i＝0或1，0为未开启，1为开启；P_chwp为冷冻水泵耗电量，单位为kW；P_cwp为冷却水泵耗电量，单位为kW；

maxCOP_ss＝max(Q_e0/P_tot)；

式中，COP_ss为***综合能效，Q_e0为中央空调的预测负荷，kW；P_tot为制冷机房***总能耗，kW；

约束条件设定：

中央空调***制冷量的约束：制冷量需满足冷负荷需求的约束：

式中，Q_{e_chw}为单台制冷机组蒸发器制冷量，kW；Z_i为设备开启状态，Z_i＝0或1，0为未开启，1为开启；Q_e0为中央空调的预测负荷，kW；

中央空调***变频水泵及风机对应的调频范围需在设备运行规定范围内，约束为：

式中，f_fun为风机频率，f_chwp为冷冻水泵频率，f_cwp为冷却水泵频率；

中央空调***的进出水温度约束：冷冻水水温需在控制器设定范围内，冷却水进水温度若太高会降低制冷机组能效，由于冷热塔与环境空气进行换热，所以要高于环境的湿球温度，一般按不小于3℃逼近度考虑，因此约束为：

式中，T_{chw_s}为制冷机组冷冻水供水温度，T_{cw_s}为制冷机组冷却水进水温度，T_wb为冷却塔周边环境湿球温度，带有min是该水温设定的最小值，带有max是该水温设定的最大值。

中央空调***各设备之间的约束：冷负荷由末端用户产生，冷冻水在末端设备与室内空气换热产生制冷效果，冷冻水温度升高，通过水泵循环至制冷机组蒸发器侧换热，冷冻水温度降低，冷却水循环带走冷凝器散热，并通过冷却塔风机将热量散发至室外空气。

制冷机组蒸发器产生制冷量满足末端冷负荷需求：式中，Q_{e_chw}为单台制冷机组蒸发器制冷量，单位为kW，Z_i为设备开启状态，Z_i＝0或1，0为未开启，1为开启，Q_e0为中央空调的预测负荷，kW；

蒸发器吸收冷冻水中的热量：Q_{e_chw}＝C_P×m_chw×(T_{chw_r}-T_{chw_s})，

式中，Q_{e_chw}为单台制冷机组蒸发器制冷量，kW；C_P为冷冻水比热容，取4.18kJ/kg.℃；T_{chw_s}为蒸发器供水温度，单位为℃；T_{cw_r}为冷凝器回水温度，单位为℃；

冷却水带走冷凝器散热量：Q_{e_chw}+P_ch＝C_P×m_cw×(T_{cw_r}-T_{cw_s})，式中，Q_{e_chw}为单台制冷机组蒸发器制冷量，单位为kW；C_P为冷冻水比热容；m_cw为冷却水质量流量，单位为kg/s；T_{cw_s}、T_{cw_r}为冷却水供回水温度，单位为℃；

冷却水泵与冷却塔之间的关系：Q_{e_chw}+P_ch＝ε_am_a(h_s，w，i-h_a，i)＝m_a(h_a，o-h_a，i)，式中，Q_{e_chw}为单台制冷机组蒸发器制冷量，单位为kW；P_ch为单台制冷机组压缩机耗电量，单位为kW；ε_a为换热效率；m_a为风机质量风量，单位为kg/s；h_a，o，h_a，i分别为进出空气焓值；h_s，w，i为进空气饱和焓值；

整体优化模型建立：结合优化目标和约束条件得到整体优化模型

maxCOP_Ss＝max(Q_e0/P_tot)，

式中P_tot为制冷机房***总能耗，单位为kW；P_ch为制冷机组耗电量，单位为kW；P_fun为冷却塔风机耗电量，单位为kW；P_chwp为冷冻水泵耗电量，单位为kW；P_cwp为冷却水泵耗电量，单位为kW；N₁～N₄分别为制冷机组、冷却塔、冷冻水泵及冷却水泵的配置台数；Z_i为设备开启状态，Z_i＝0或1，0为未开，启，1为开启；

式中，Q_{e_chw}为单台制冷机组蒸发器制冷量，kW；Z_i为设备开启状态，Z_i＝0或1，0为未开启，1为开启；Q_e0为中央空调的预测负荷，单位为kW；C_P为冷冻水比热容；m_chw为冷冻水质量流量，单位为kg/s；T_{chw_s}、T_{chw_r}为冷冻水供回水温度，单位为℃；T_{cw_s}、T_{cw_r}为冷却水供回水温度，单位为℃；P_ch为单台制冷机组压缩机耗电量，单位为kW；m_cw为冷却水质量流量，单位为kg/s；h_a，o，h_a，i分别为进出空气焓值；f_fun为冷却塔风机频率，单位为HZ；f_chwp为冷冻水泵频率，单位为HZ；f_cwp为冷却水泵频率，单位为HZ。

本发明的有益效果包括：

本发明基于中央空调制冷***，通过建立冷负荷动态预测模型、***设备能耗模型、控制优化模型，协同楼宇自动控制***实际控制要求，优化冷冻机房中冷水机组、冷冻水泵、冷却水泵、冷却塔的运行控制策略，能够实现综合能效最优。

附图说明

图1为本发明原理示意图。

图2为本发明的冷负荷预测原理示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

下面结合附图1-附图2对本发明作进一步的详细说明：

一种基于中央空调负荷动态预测的***及优化控制方法，基于室内变量参数、室外变量参数和模型输入参数，建立冷负荷动态预测模型，用于获取下一个时刻的冷负荷预测值；基于中央空调制冷***涉及的能耗设备，建立***设备能耗模型；基于下一个时刻的冷负荷预测值作为***设备能耗模型的输入值，建立***综合能耗模型；基于***综合能效的参数约束关系和下一个时刻的冷负荷预测值，建立中央空调制冷***的控制优化模型，用于对中央空调的运行控制策略和参数进行优化，图1中，T_{chw_s}、T_{chw_r}为冷冻水供回水温度，m_{_chw}为冷冻水流量；T_{cw_s}、T_{cw_r}为冷却水供回水温度，m_{_cw}为冷却水流量；T_{n_s}、T_{n_r}为末端设备送回风温度，m_{_n}为末端设备循环风量；h_{_ai}、h_{_ao}为冷却塔风机侧进出风焓值，m_{_a}为冷却塔风机风量；T_wb为室外空气湿球温度；Q_{_t}，Q_{_t+1}分别为t及t+1时刻的负荷预测值，对所完成的中央空调制冷***模型和优化模型利用遗传算法进行计算，最终得出最优控制策略，比较模型计算结果与实测数据在不同时间点的***总能耗及综合效率，验证中央空调的***模型和节能优化效果。基于***优化控制模型，可实现对***中冷冻水流量、冷却水流量、冷却塔风机及循环水泵电机的控制频率、冷冻水出水温度、冷却水进水温度，以及各类设备的启停进行优化控制。

所述室内变量参数包括室内人员变化、室内温度和照明及设备用电量；所述室外变量参数包括室外干球温度、湿度、室外自然风速和室外太阳辐射；所述模型输入参数包括数据挖掘清洗、基于室内外变量相关性分析确定影响因子和主成分分析确定输入参数。

采用相关性分析初步筛选室内变量参数、室外变量参数和模型输入参数，获得冷负荷动态预测模型实际输入参数，采用人工神经网络或支持向量回归两种预测方法，获得下一个时刻的冷负荷预测值，分析室内外各变量参数对冷、热负荷的影响，室外变量参数包括室外干球温度、风速、太阳辐射等，室内变量包括人数、逐时用电量等，同时考虑各类变量的历史值对冷、热负荷的影响，为节省信息采集成本，采用相关性分析初步筛选主要影响因子，获得模型实际输入参数，其次，采用人工神经网络或支持向量回归两种预测方法，获得未来时刻的冷负荷预测值，负荷预测结果作为***运行调节优化控制模型的输入值，以提升***综合能效。

所述***设备能耗模型包括制冷机组能耗模型、冷却塔能耗模型、冷冻水泵能耗模型和冷却水泵能耗模型。

模型2：建立***设备能耗模型

(1)制冷机组能耗模型发器制冷量：Q_{e_chw}＝C_P×m_chw×(T_chwr-T_{chw_s}) (1)

上式中，Q_{e_chw}为单台制冷机组蒸发器制冷量，kW；C_P为冷冻水比热容，取4.18kJ/kg.℃；T_{chw_r}为冷冻水回水温度，℃；T_{chw_s}为冷冻水供水温度，℃。

冷凝器散热量：Q_{e_ch}＝C_P×m_cw×(T_{cw_r}-T_{cw_s}) (2)

上式中，Q_{e_ch}为单台制冷机组冷凝器散热量，kW；C_p为冷却水比热容，取4.18kJ/kg.℃；T_{cw_r}为冷却水回水温度，℃；T_{cw_s}为冷却水供水温度，℃。

根据热量平衡关系：Q_{e_ch}＝Q_{e_chw}+P_ch (3)

上式中，P_ch为单台制冷机组压缩机耗电量，kW。

压缩机耗电量：P_ch＝Q_{e_chw}/COP_ch (4)

上式中，COP_ch为制冷机组制冷能效，与设备结构及运行工况有关，具体可通过拟合COP_ch与设备荷载率、以及经过蒸发器、蒸发器前后的水温的函数关系式。

COP_ch函数关系式：COP_ch＝f(φ，T_{chw_s}，T_{cw_r}) (5)

上式中，φ为制冷机组荷载率，T_{chw_s}为蒸发器供水温度，T_{cw_r}为冷凝器回水温度。

COP_ch拟合曲线函数：COP_ch＝a₀+a₁φ+a₂φ²+a₃(T_{chw_s}-T_{cw_r})+a₄(T_{chw_s}-T_{cw_r})² (6)

上式中，a₀～a₄为拟合函数回归系数，具体数值可根据设备性能参数拟合得到。

多台制冷机组制冷量之和需满足末端冷负荷需求：∑Q_{e_chw}＝Q_e0 (7)

上式中，Q_e0为预测冷负荷，由动态负荷预测模型结果输入。

(2)冷却塔能耗模型

冷却塔散热量模型：冷热塔的散热特性与冷却塔结构、室外湿球温度、循环水量、冷却塔进水温度以及风机风量等多种因素有关，参考冷却塔“ε-NTU”计算模型，循环水量和风机风量的关系式如下：

上式中，c和n拟合参数，可通过厂商提供的冷却塔测试数据拟合得到，c的范围一般在0.5～5，而n的范围一般在-1.1～0.35，NTU为传热单元数，可根据经典的传热单元数(ε-NTU)方法进行计算，NTU根据式(8-1)～(8-4)计算得到。

上式中，ε_a为换热效率，m为热容率，c_s为平均饱和空气定压比热容kg/(kJ.℃)，c_pw为水的定压比热容，取4.18kg/(kJ.℃)，h_a，o，h_a，i分别为进出空气焓值，h_s，w，i，h_s，w，o分别为进出空气饱和焓值，t_w，i，t_w，o分别为进出空气干球温度，通过式8-1，计算出c_s，将c_s带入式8-2中，计算出m，将m带入式8-3中，计算出ε_a，将ε_a带入式8-4中，计算出NTU

冷却塔风机能耗模型：P_fun＝b₀+b₁m_a+b₂m² _a (9)

上式中，P_fun为风机耗功率，kW；m_a为风机质量风量，kg/s。b₀～b₂为拟合系数，可根据厂商提供的风量和风机能耗性能参数数据拟合得到。实际控制中是改变风机的供电频率来控制风机的转速，从而实现对风量的调节，调频范围一般为25～50Hz。由于实际风量难以测量，可根据风机风量m_a与频率f或转速n的关系转换得到：

(3)冷冻水泵能耗模型

制冷***冷冻水泵一般采用离心泵，功率-流量特性关系可按二次多项式进行拟合：

冷冻水泵能耗模型：P_chwp＝c₀+c₁m_chw+c₂m_chw ² (11)

上式中，c₀～c₂为拟合系数，根据厂家提供的设备性能参数可拟合得到。通过变频器改变冷冻泵电机的供电频率可控制其转速，以实现对水流量的调节，频率调节范围一般为30～50Hz。

(4)冷却水泵能耗模型

制冷***冷却水泵一般采用离心泵，功率-流量特性关系可按二次多项式进行拟合：

冷却水泵能耗模型：P_chp＝d₀+d₁m_cw+d₂m_cw ² (13)

上式中，d₀～d₂为拟合系数，根据厂家提供的设备性能参数可拟合得到。通过改变冷却泵的供电频率可控制其转速，以实现对水流量的调节，频率调节范围为30～50Hz。

(5)***总的能耗模型

制冷机房***总能耗包括冷水机组、冷却塔风机、冷冻水泵及冷却水泵四类设备的总能耗，总能耗模型如下：

上式中，P_tot为制冷机房***总能耗，kW；P_ch为制冷机组耗电量，kW；P_fun为冷却塔风机耗电量，kW；P_chwp为冷冻水泵耗电量，kW；P_cwp为冷却水泵耗电量，kW；N₁～N₄分别为制冷机组、冷却塔、冷冻水泵及冷却水泵的配置台数；Z_i为设备开启状态，Z_i＝0或1，0为未开启，1为开启。

中央空调***的综合能效模型为：COP_ss＝Q_e0/P_tot (16)

上式中，COP_ss为***综合能效，Q_e0为中央空调的预测负荷，kW；P_tot为制冷机房***总能耗，kW。

模型3：建立控制优化模型

中央空调***的总能耗是四类主要设备能耗的总和，不同设备的某个参数增大或减小，会带来***能耗的改变，通过这些参数的约束关系，建立中央空调制冷***的整体优化模型，再利用整体优化模型，对中央空调的运行控制策略和参数进行优化。根据优化目标、各参数的约束关系和设备之间的约束关系，建立优化模型：

优化目标设定：

中央空调***设备运行最优控制策略的目标是使得整个***在满足负荷需求和设备正常运行的前提下，总能耗最低，同时综合***效率最高，其数学模型为：

maxCOP_ss＝max(Q_e0/P_tot) (18)

(2)约束条件设定：

中央空调***制冷量的约束：制冷量需满足冷负荷需求的约束：

中央空调***变频水泵及风机对应的调频范围需在设备运行规定范围内，约束为：

中央空调***的进出水温度约束：冷冻水水温需在控制器设定范围内，冷却水进水温度若太高会降低制冷机组能效，由于冷热塔与环境空气进行换热，所以要高于环境的湿球温度，一般按不小于3℃逼近度考虑，因此约束为：

上式中，T_{chw_s}为制冷机组冷冻水供水温度，T_{cw_s}为制冷机组冷却水进水温度，T_wb为冷却塔周边环境湿球温度，带有min是该水温设定的最小值，带有max是该水温设定的最大值。

中央空调***各设备之间的约束：冷负荷由末端用户产生，冷冻水在末端设备与室内空气换热产生制冷效果，冷冻水温度升高，通过水泵循环至制冷机组蒸发器侧换热，冷冻水温度降低，冷却水循环带走冷凝器散热，并通过冷却塔风机将热量散发至室外空气。

制冷机组蒸发器产生制冷量满足末端冷负荷需求：

蒸发器吸收冷冻水中的热量：Q_{e_chw}＝C_P×m_chw×(T_{chw_r}-T_{chw_s}) (23)

冷却水带走冷凝器散热量：Q_{e_chw}+P_ch＝C_P×m_cw×(T_{cw_r}-T_{cw_s}) (24)

冷却水泵与冷却塔之间的关系：Q_{e_chw}+P_ch＝ε_am_a(h_s，w，i-h_a，i)＝m_a(h_a，o-h_a，i) (25)

整体优化模型建立：结合优化目标和约束条件得到整体优化模型

maxCOP_ss＝max(Q_e0/P_tot)， (27)

模型求解算法

对所完成的中央空调制冷***模型和优化模型利用遗传算法进行计算，最终得出最优控制策略，比较模型计算结果与实测数据在不同时间点的***总能耗及综合效率，验证中央空调的***模型和节能优化效果。基于***优化控制模型，可实现对***中冷冻水流量、冷却水流量、冷却塔风机及循环水泵电机的控制频率、冷冻水出水温度、冷却水进水温度，以及各类设备的启停进行优化控制。

以上所述实施例仅表达了本申请的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本申请保护范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请技术方案构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于中央空调负荷动态预测的***及优化控制方法，其特征在于，基于室内变量参数、室外变量参数和模型输入参数，建立冷负荷动态预测模型，用于获取下一个时刻的冷负荷预测值；基于中央空调制冷***涉及的能耗设备，建立***设备能耗模型；将所述下一个时刻的冷负荷预测值作为***设备能耗模型的输入值，建立***综合能耗模型；基于***综合能效的参数约束关系和下一个时刻的冷负荷预测值，建立中央空调制冷***的控制优化模型，用于对中央空调的运行控制策略和参数进行优化。

2.根据权利要求1所述的一种基于中央空调负荷动态预测的***及优化控制方法，其特征在于，所述室内变量参数包括室内人员、室内温度和照明及设备用电量；所述室外变量参数包括室外干球温度、湿度、室外自然风速和室外太阳辐射；所述模型输入参数包括数据挖掘清洗、基于室内外变量相关性分析确定影响因子和主成分分析确定输入参数。

3.根据权利要求2所述的一种基于中央空调负荷动态预测的***及优化控制方法，其特征在于，采用相关性分析初步筛选室内变量参数、室外变量参数和模型输入参数，获得冷负荷动态预测模型实际输入参数，采用人工神经网络或支持向量回归两种预测方法，获得下一个时刻的冷负荷预测值。

4.根据权利要求1所述的一种基于中央空调负荷动态预测的***及优化控制方法，其特征在于，所述***设备能耗模型包括制冷机组能耗模型、冷却塔能耗模型、冷冻水泵能耗模型和冷却水泵能耗模型。

5.根据权利要求1所述的一种基于中央空调负荷动态预测的***及优化控制方法，其特征在于，制冷机组能耗模型中的参数包括：

蒸发器制冷量：Q_{e_chw}＝C_P×m_chw×(T_{chw_r}-T_{chw_s})，

式中，Q_{e_chw}为单台制冷机组蒸发器制冷量，单位为kW；C_P为冷冻水比热容；T_{chw_r}为冷冻水回水温度，单位℃；T_{chw_s}为冷冻水供水温度，单位℃；m_chw为冷冻水循环流量，单位kg/s；冷凝器散热量：Q_{e_ch}＝C_P×m_cw×(T_{cw_r}-T_{cw_s})，

式中，Q_{e_ch}为单台制冷机组冷凝器散热量，单位为kW；C_P为冷却水比热容；T_{cw_r}为冷却水回水温度，单位为℃；T_{cw_s}为冷却水供水温度，单位为℃；m_cw为冷却水循环流量，单位为kg/s；

根据热量平衡关系：Q_{e_ch}＝Q_{e_chw}+P_ch，

式中，P_ch为单台制冷机组压缩机耗电量，单位为kW；

压缩机耗电量：P_ch＝Q_{e_chw}/COP_ch，

式中，COP_ch为制冷机组制冷能效；

COP_ch函数关系式：

式中，为制冷机组荷载率；T_{chw_s}为蒸发器供水温度，单位为℃；T_{cw_r}为冷凝器回水温度，单位为℃；

COP_ch拟合曲线函数：式中，a₀～a₄为拟合函数回归系数；

多台制冷机组制冷量之和需满足末端冷负荷需求：∑Q_{e_chw}＝Q_e0，

式中，Q_e0为预测冷负荷，由冷负荷动态预测模型结果输入。

6.根据权利要求1所述的一种基于中央空调负荷动态预测的***及优化控制方法，其特征在于，冷却塔散热量模型：根据经典的传热单元数(ε-NTU)方法进行计算，

式中，c_s为平均饱和空气定压比热容kg/(kJ.℃)；h_s，w，i，h_s，w，o分别为进出空气饱和焓值；t_w，i，t_w，o分别为进出空气干球温度；

式中，ma为风机质量风量；c_pw为水的定压比热容；m为热容率；m_w，i为进入冷却塔的水质量流量，单位为kg/s；

式中，ε_a为换热效率；h_a，o，h_a，i分别为进出空气焓值；h_s，w，i为进空气饱和焓值；

NTU为传热单元数；m为热容比率；

循环水量和风机风量的关系式如下：

式中，c的范围为0.5～5；n的范围为-1.1～0.35；m_cw为冷却水流量；NTU为传热单元数；

冷却塔风机能耗模型：P_fun＝b₀+b₁m_a+b₂m² _a，

式中，P_fun为风机耗功率，kW；m_a为风机质量风量，kg/s；b₀～b₂为拟合系数；

根据风机风量m_da与频率f或转速n的关系转换得到：

式中，m_a0为风机额定工况风量，单位为kg/s；m_a1为风机运行工况风量，单位为kg/s；n_fun0为风机额定工况转速，单位为r/min；n_fun1为风机运行工况转速，单位为r/min；f_fun0为风机额定工况频率，单位为HZ；f_fun1为风机运行工况频率，单位为HZ；

式中，P_fun0为风机额定工况耗电功率，单位为kW；P_fun1为风机运行工况耗电功率，单位为kW。

7.根据权利要求6所述的一种基于中央空调负荷动态预测的***及优化控制方法，其特征在于，冷冻水泵能耗模型：P_chwp＝c₀+c₁m_chwp+c₂m_chwp ²，式中，c₀～c₂为拟合系数；

式中，m_chwp0为冷冻水泵额定工况水流量，单位为kg/s；m_chwp1为冷冻水泵运行工况水流量，单位为kg/s；n_chwp0为冷冻水泵额定工况转速，单位为r/min；n_chwp1为冷冻水泵运行工况转速，单位为r/min；f_chwp0为冷冻水泵额定工况频率，单位为HZ；f_fun1为冷冻水泵运行工况频率，单位为HZ；

式中，P_chwp0为冷冻水泵额定工况耗电功率，单位为kW；P_chwp1为冷冻水泵运行工况耗电功率，单位为kW。

8.根据权利要求6所述的一种基于中央空调负荷动态预测的***及优化控制方法，其特征在于，冷却水泵能耗模型：P_cwp＝d₀+d₁m_cwp+d₂m_cwp ²，式中，d₀～d₂为拟合系数，P_cwp为冷却水泵耗电功率，单位为kW；m_cwp为冷却水质量流量，单位为kg/s；

式中，m_cwp0为冷冻水泵额定工况水流量，单位为kg/s；m_cwp1为冷冻水泵运行工况水流量，单位为kg/s；n_cwp0为冷冻水泵额定工况转速，单位为r/min；n_cwp1为冷冻水泵运行工况转速，单位为r/min；f_cwp0为冷冻水泵额定工况频率，单位为HZ；f_cwp0为冷冻水泵运行工况频率，单位为HZ；

式中，P_cwp0为冷却水泵额定工况耗电功率，单位为kW；P_cwp1为冷却水泵运行工况耗电功率，单位为kW。

9.根据权利要求1所述的一种基于中央空调负荷动态预测的***及优化控制方法，其特征在于，总能耗模型如下：

式中，P_tot为制冷机房***总能耗，单位为kW；P_ch为制冷机组耗电量，单位为kW；P_fun为冷却塔风机耗电量，单位为kW；P_chwp为冷冻水泵耗电量，单位为kW；P_cwp为冷却水泵耗电量，单位为kW；N₁～N₄分别为制冷机组、冷却塔、冷冻水泵及冷却水泵的配置台数；Z_i为设备开启状态，Z_i＝0或1，0为未开启，1为开启；

***综合能效模型为：COP_ss＝Q_e0/P_tot，式中，COP_ss为***综合能效；Q_e0为中央空调的预测负荷，单位为kW；P_tot为制冷机房***总能耗，单位为kW。

10.根据权利要求9所述的一种基于中央空调负荷动态预测的***及优化控制方法，其特征在于，中央空调制冷***的控制优化模型的优化目标设定：

其数学模型为：

式中，P_tot为制冷机房***总能耗，单位为kW；P_ch为制冷机组耗电量，单位为kW；P_fun为冷却塔风机耗电量，单位为kW；Z_i为设备开启状态，Z_i＝0或1，0为未开启，1为开启；P_chwp为冷冻水泵耗电量，单位为kW；P_cwp为冷却水泵耗电量，单位为kW；

maxCOP_ss＝max(Q_e0/P_tot)；

式中，COP_ss为***综合能效，Q_e0为中央空调的预测负荷，kW；P_tot为制冷机房***总能耗，kW；

约束条件设定：

中央空调***制冷量的约束：制冷量需满足冷负荷需求的约束：

式中，Q_{e_chw}为单台制冷机组蒸发器制冷量，kW；Z_i为设备开启状态，Z_i＝0或1，0为未开启，1为开启；Q_e0为中央空调的预测负荷，kW；

中央空调***变频水泵及风机对应的调频范围需在设备运行规定范围内，约束为：

式中，f_fun为风机频率，f_chwp为冷冻水泵频率，f_cwp为冷却水泵频率；

中央空调***的进出水温度约束：冷冻水水温需在控制器设定范围内，冷却水进水温度若太高会降低制冷机组能效，由于冷热塔与环境空气进行换热，所以要高于环境的湿球温度，一般按不小于3℃逼近度考虑，因此约束为：

式中，T_{chw_s}为制冷机组冷冻水供水温度，T_{cw_s}为制冷机组冷却水进水温度，T_wb为冷却塔周边环境湿球温度，带有min是该水温设定的最小值，带有max是该水温设定的最大值。

中央空调***各设备之间的约束：冷负荷由末端用户产生，冷冻水在末端设备与室内空气换热产生制冷效果，冷冻水温度升高，通过水泵循环至制冷机组蒸发器侧换热，冷冻水温度降低，冷却水循环带走冷凝器散热，并通过冷却塔风机将热量散发至室外空气。

制冷机组蒸发器产生制冷量满足末端冷负荷需求：式中，Q_{e_chw}为单台制冷机组蒸发器制冷量，单位为kW，Z_i为设备开启状态，Z_i＝0或1，0为未开启，1为开启，Q_e0为中央空调的预测负荷，kW；

蒸发器吸收冷冻水中的热量：Q_{e_chw}＝C_P×m_chw×(T_{chw_r}-T_{chw_s})，

式中，Q_{e_chw}为单台制冷机组蒸发器制冷量，kW；C_P为冷冻水比热容，取4.18kJ/kg.℃；T_{chw_s}为蒸发器供水温度，单位为℃；T_{cw_r}为冷凝器回水温度，单位为℃；

冷却水带走冷凝器散热量：Q_{e_chw}+P_ch＝C_P×m_cw×(T_{cw_r}-T_{cw_s})，式中，Q_{e_chw}为单台制冷机组蒸发器制冷量，单位为kW；C_P为冷冻水比热容；m_cw为冷却水质量流量，单位为kg/s；T_{cw_s}、T_{cw_r}为冷却水供回水温度，单位为℃；

冷却水泵与冷却塔之间的关系：Q_{e_chw}+P_ch＝ε_am_a(h_s，w，i-h_a，i)＝m_a(h_a，o-h_a，i)，式中，Q_{e_chw}为单台制冷机组蒸发器制冷量，单位为kW；P_ch为单台制冷机组压缩机耗电量，单位为kW；ε_a为换热效率；m_a为风机质量风量，单位为kg/s；h_a，o，h_a，i分别为进出空气焓值；h_s，w，i为进空气饱和焓值；

整体优化模型建立：结合优化目标和约束条件得到整体优化模型

maxCOP_ss＝max(Q_e0/P_tot)，

式中P_tot为制冷机房***总能耗，单位为kW；P_ch为制冷机组耗电量，单位为kW；P_fun为冷却塔风机耗电量，单位为kW；P_chwp为冷冻水泵耗电量，单位为kW；P_cwp为冷却水泵耗电量，单位为kW；N₁～N₄分别为制冷机组、冷却塔、冷冻水泵及冷却水泵的配置台数；Z_i为设备开启状态，Z_i＝0或1，0为未开，启，1为开启；

式中，Q_{e_chw}为单台制冷机组蒸发器制冷量，kW；Z_i为设备开启状态，Z_i＝0或1，0为未开启，1为开启；Q_e0为中央空调的预测负荷，单位为kW；C_P为冷冻水比热容；m_chw为冷冻水质量流量，单位为kg/s；T_{chw_s}、T_{chw_r}为冷冻水供回水温度，单位为℃；T_{cw_s}、T_{cw_r}为冷却水供回水温度，单位为℃；P_ch为单台制冷机组压缩机耗电量，单位为kW；m_cw为冷却水质量流量，单位为kg/s；h_a，o，h_a，i分别为进出空气焓值；f_fun为冷却塔风机频率，单位为HZ；f_chwp为冷冻水泵频率，单位为HZ；f_cwp为冷却水泵频率，单位为HZ。