CN116857763B - 用于商用空调制冷设备的智能调节*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了用于商用空调制冷设备的智能调节***，涉及空调智能调节技术领域，解决了现有技术中，无法将空调制冷设备性能与当前位置的需求进行准确判断的技术问题，将投入使用的空调制冷设备进行性能分析，判断空调制冷设备在当前位置的性能是否合格，从而分析出空调制冷设备是否能够满足当前位置的需求，以至于准确分析空调制冷设备的性能，根据性能不满足需求的设备进行及时调节，有利于提高了空调制冷设备的工作效率；将对应分析对象进行实时负荷分析，判断实时负荷是否正常，从而对分析对象的实时运行进行监测，对其运行进行实时调节，防止实时负荷异常导致分析对象的运行效率降低。

Description

用于商用空调制冷设备的智能调节***

技术领域

本发明涉及空调智能调节技术领域，具体为用于商用空调制冷设备的智能调节***。

背景技术

随着生活水平的提高，人们对生活品质的要求较之前越来越高，对中央空调的要求不再是简单的供冷供热，开始要求其送风自然舒适等问。而且传统的中央空调采用压缩机的方式产生冷量，这样的调节方式造成空调能耗量更大，且空调运行时间久后，其送风的质量下降，商用空调是3HP以上空调机组的统称，因此商用空调种类颇多。 包括风冷热泵型中央空调机组，水冷螺杆式冷水机组、离心式冷水机组等等。

但是在现有技术中，空调制冷设备智能调节过程中，无法将空调制冷设备性能与当前位置的需求进行准确判断，从而无法保证空调制冷设备的工作效率；同时无法将空调制冷设备进行实时运行监测，无法在高强度负荷时进行及时整顿。

针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。

发明内容

本发明的目的就在于为了解决上述提出的问题，而提出用于商用空调制冷设备的智能调节***，将投入使用的空调制冷设备进行性能分析，判断空调制冷设备在当前位置的性能是否合格，从而分析出空调制冷设备是否能够满足当前位置的需求，以至于准确分析空调制冷设备的性能，根据性能不满足需求的设备进行及时调节，有利于提高了空调制冷设备的工作效率；将对应分析对象进行实时负荷分析，判断实时负荷是否正常，从而对分析对象的实时运行进行监测，对其运行进行实时调节，防止实时负荷异常导致分析对象的运行效率降低。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

用于商用空调制冷设备的智能调节***，包括服务器，服务器连接有：

设备性能分析单元，用于将投入使用的空调制冷设备进行性能分析，判断空调制冷设备在当前位置的性能是否合格，将空调制冷设备标记为分析对象，通过分析获取到分析对象的设备性能分析系数，通过设备性能分析系数比较生成低效率匹配信号和高效率匹配信号，并将其发送至服务器；

设备负荷分析单元，用于将对应分析对象进行实时负荷分析，判断实时负荷是否正常，从而对分析对象的实时运行进行监测，通过分析生成高强度负荷信号和低强度负荷信号，并将其发送至服务器；

运行控制分析单元，用于将分析对象的运行控制进行分析，判断分析对象运行控制是否正常，通过分析生成运行控制异常信号和运行控制正常信号，并将其发送至服务器；

使用场景分析单元，用于将对应分析对象的实时使用进行分析，判断当前区域使用的安全性，通过分析生成分析对象的使用场景分析系数，通过使用场景分析系数分析生成使用风险信号和使用安全信号，并将其发送至服务器。

作为本发明的一种优选实施方式，设备性能分析单元的运行过程如下：

采集到分析对象的额定降温空间体积与实时位置所在空间体积的比值以及分析对象单位时间内最大温度降低值与实时位置对应单位时间的最大温度差对应差值，通过分析获取到分析对象的设备性能分析系数，将分析对象的设备性能分析系数与设备性能分析系数阈值范围进行比较：

若分析对象的设备性能分析系数超过设备性能分析系数阈值范围，则判定对应分析对象性能满足当前位置需求，且分析对象匹配不合格，生成低效率匹配信号并将低效率匹配信号发送至服务器；若分析对象的设备性能分析系数处于设备性能分析系数阈值范围，则判定对应分析对象性能满足当前位置需求，且分析对象匹配合格，生成高效率匹配信号并将高效率匹配信号发送至服务器；若分析对象的设备性能分析系数未超过设备性能分析系数阈值范围，则判定对应分析对象性能不满足当前位置需求，且分析对象匹配合格，生成异常匹配信号并将异常匹配信号发送至服务器。

作为本发明的一种优选实施方式，设备负荷分析单元的运行过程如下：

采集到当前分析对象设置的目标温度与当前环境温度的差值，并将其标记为预设降低温度值；采集到分析对象降低阈值温度需要的冷冻水流量，并通过分析对象降低阈值温度需要的冷冻水流量与预设降低温度值获取到分析对象预设冷冻水流量；

采集到分析对象预设冷冻水流量与平均流量的差值以及对应预设冷冻水流量的需求持续时长，并将其分别与流量差值阈值和持续时长阈值进行比较：

若分析对象预设冷冻水流量与平均流量的差值超过流量差值阈值，或者对应预设冷冻水流量的需求持续时长超过持续时长阈值，则判定当前分析对象的实时运行负荷强度高，生成高强度负荷信号并将高强度负荷信号发送至服务器；

若分析对象预设冷冻水流量与平均流量的差值未超过流量差值阈值，且对应预设冷冻水流量的需求持续时长未超过持续时长阈值，则判定当前分析对象的实时运行负荷强度低，生成低强度负荷信号并将低强度负荷信号发送至服务器。

作为本发明的一种优选实施方式，运行控制分析单元的运行过程如下：

采集到分析对象的进行温度控制时刻与环境温度降低时刻的间隔时长以及对应环境温度值出现浮动的次数，并将其分别与间隔时长阈值和浮动次数阈值进行比较：

若分析对象的进行温度控制时刻与环境温度降低时刻的间隔时长超过间隔时长阈值，或者对应环境温度值出现浮动的次数超过浮动次数阈值，则判定对应分析对象的运行控制分析异常，生成运行控制异常信号并将运行控制异常信号发送至服务器；

若分析对象的进行温度控制时刻与环境温度降低时刻的间隔时长未超过间隔时长阈值，且对应环境温度值出现浮动的次数未超过浮动次数阈值，则判定对应分析对象的运行控制分析正常，生成运行控制正常信号并将运行控制正常信号发送至服务器。

作为本发明的一种优选实施方式，使用场景分析单元的运行过程如下：

采集到分析对象当前空间内外最大温度差值、当前空间环境内湿度的降低速度以及分析对象使用前当前空间的通风时长；通过分析获取到分析对象的使用场景分析系数；

将分析对象的使用场景分析系数与使用场景分析系数阈值进行比较：

若分析对象的使用场景分析系数超过使用场景分析系数阈值，则判定分析对象的使用场景分析异常，生成使用风险信号并将使用风险信号发送至服务器，服务器接收到使用风险信号后，将对应分析对象的负荷降低且进行停机预警；若分析对象的使用场景分析系数未超过使用场景分析系数阈值，则判定分析对象的使用场景分析正常，生成使用安全信号并将使用安全信号发送至服务器。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

1、本发明中，将投入使用的空调制冷设备进行性能分析，判断空调制冷设备在当前位置的性能是否合格，从而分析出空调制冷设备是否能够满足当前位置的需求，以至于准确分析空调制冷设备的性能，根据性能不满足需求的设备进行及时调节，有利于提高了空调制冷设备的工作效率；将对应分析对象进行实时负荷分析，判断实时负荷是否正常，从而对分析对象的实时运行进行监测，对其运行进行实时调节，防止实时负荷异常导致分析对象的运行效率降低；

2、本发明中，判断分析对象运行控制是否正常，从而保证分析对象的运行效率，同时能够在运行控制异常时能够及时进行调节，防止运行控制异常的影响增加导致分析对象的工作效率受到影响，以至于分析对象的使用质量降低；将对应分析对象的实时使用进行分析，判断当前区域使用的安全性，防止出现空调运行时间过长导致室内人员出现空调病的现象，有利于提高了分析对象的使用合理性。

附图说明

为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1为本发明用于商用空调制冷设备的智能调节***的原理框图。

实施方式

下面将结合实施例对本发明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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，用于商用空调制冷设备的智能调节***，包括服务器，服务器通讯连接有使用场景分析单元、设备负荷分析单元、运行控制分析单元以及设备性能分析单元，其中，服务器与使用场景分析单元、设备负荷分析单元、运行控制分析单元以及设备性能分析单元均为双向通讯连接；

服务器生成设备性能分析信号并将设备性能分析信号发送至设备性能分析单元，设备性能分析单元接收到设备性能分析信号后，将投入使用的空调制冷设备进行性能分析，判断空调制冷设备在当前位置的性能是否合格，从而分析出空调制冷设备是否能够满足当前位置的需求，以至于准确分析空调制冷设备的性能，根据性能不满足需求的设备进行及时调节，有利于提高了空调制冷设备的工作效率；

将空调制冷设备标记为分析对象，设置标号i，i为大于1的自然数，采集到分析对象的额定降温空间体积与实时位置所在空间体积的比值，并将分析对象的额定降温空间体积与实时位置所在空间体积的比值标记为TJBi；采集到分析对象单位时间内最大温度降低值与实时位置对应单位时间的最大温度差对应差值，并将分析对象单位时间内最大温度降低值与实时位置对应单位时间的最大温度差对应差值标记为WDCi；单位时间表示为空调制冷设备设定的降温时间阈值；

通过公式获取到分析对象的设备性能分析系数Xi，其中，a1和a2均为预设比例系数，且a1＞a2＞0；

将分析对象的设备性能分析系数Xi与设备性能分析系数阈值范围进行比较：

若分析对象的设备性能分析系数Xi超过设备性能分析系数阈值范围，则判定对应分析对象性能满足当前位置需求，且分析对象匹配不合格，生成低效率匹配信号并将低效率匹配信号发送至服务器；

若分析对象的设备性能分析系数Xi处于设备性能分析系数阈值范围，则判定对应分析对象性能满足当前位置需求，且分析对象匹配合格，生成高效率匹配信号并将高效率匹配信号发送至服务器；

若分析对象的设备性能分析系数Xi未超过设备性能分析系数阈值范围，则判定对应分析对象性能不满足当前位置需求，且分析对象匹配合格，生成异常匹配信号并将异常匹配信号发送至服务器；

服务器接收到低效率匹配信号和异常匹配信号后，将对应分析对象进行位置重新匹配，将各个位置设置合适的分析对象，将满足需求时控制分析对象的运行成本；

服务器接收到高效率匹配信号后，生成设备负荷分析信号并将设备负荷分析信号发送至设备负荷分析单元，设备负荷分析单元接收到设备负荷分析信号后，将对应分析对象进行实时负荷分析，判断实时负荷是否正常，从而对分析对象的实时运行进行监测，对其运行进行实时调节，防止实时负荷异常导致分析对象的运行效率降低；

采集到当前分析对象设置的目标温度与当前环境温度的差值，并将当前分析对象设置的目标温度与当前环境温度的差值标记为预设降低温度值；采集到分析对象降低阈值温度需要的冷冻水流量，并通过分析对象降低阈值温度需要的冷冻水流量与预设降低温度值获取到分析对象预设冷冻水流量；

采集到分析对象预设冷冻水流量与平均流量的差值以及对应预设冷冻水流量的需求持续时长，并将分析对象预设冷冻水流量与平均流量的差值以及对应预设冷冻水流量的需求持续时长分别与流量差值阈值和持续时长阈值进行比较：

若分析对象预设冷冻水流量与平均流量的差值超过流量差值阈值，或者对应预设冷冻水流量的需求持续时长超过持续时长阈值，则判定当前分析对象的实时运行负荷强度高，生成高强度负荷信号并将高强度负荷信号发送至服务器，服务器接收到高强度负荷信号后，将对应分析对象的运行时长进行控制且在运行时长的温度降低量进行监测，若温度降低量的降低速度浮动值超过浮动阈值，则判定分析对象的工作效率降低，需进行停机维护；

若分析对象预设冷冻水流量与平均流量的差值未超过流量差值阈值，且对应预设冷冻水流量的需求持续时长未超过持续时长阈值，则判定当前分析对象的实时运行负荷强度低，生成低强度负荷信号并将低强度负荷信号发送至服务器；

服务器接收到低强度负荷信号后，生成运行控制分析信号并将运行控制分析信号发送至运行控制分析单元，运行控制分析单元接收到运行控制分析信号后，将分析对象的运行控制进行分析，判断分析对象运行控制是否正常，从而保证分析对象的运行效率，同时能够在运行控制异常时能够及时进行调节，防止运行控制异常的影响增加导致分析对象的工作效率受到影响，以至于分析对象的使用质量降低；

采集到分析对象的进行温度控制时刻与环境温度降低时刻的间隔时长以及对应环境温度值出现浮动的次数，并将分析对象的进行温度控制时刻与环境温度降低时刻的间隔时长以及对应环境温度值出现浮动的次数分别与间隔时长阈值和浮动次数阈值进行比较：

若分析对象的进行温度控制时刻与环境温度降低时刻的间隔时长超过间隔时长阈值，或者对应环境温度值出现浮动的次数超过浮动次数阈值，则判定对应分析对象的运行控制分析异常，生成运行控制异常信号并将运行控制异常信号发送至服务器，服务器接收到运行控制异常信号后，将对应分析对象的负荷进行实时调整，保证降温需求时长在阈值时长范围内，且降温时不会出现温度浮动，温度浮动表示为温度降低至温度阈值过程中，出现温度上升的现象；

若分析对象的进行温度控制时刻与环境温度降低时刻的间隔时长未超过间隔时长阈值，且对应环境温度值出现浮动的次数未超过浮动次数阈值，则判定对应分析对象的运行控制分析正常，生成运行控制正常信号并将运行控制正常信号发送至服务器；

服务器接收到运行控制正常信号后，生成使用场景分析信号并将使用场景分析信号发送至使用场景分析单元，使用场景分析单元接收到使用场景分析信号后，将对应分析对象的实时使用进行分析，判断当前区域使用的安全性，防止出现空调运行时间过长导致室内人员出现空调病的现象，有利于提高了分析对象的使用合理性；

采集到分析对象当前空间内外最大温度差值以及当前空间环境内湿度的降低速度，并将分析对象当前空间内外最大温度差值以及当前空间环境内湿度的降低速度分别标记为WCi和JDi；采集到分析对象使用前当前空间的通风时长，并将分析对象使用前当前空间的通风时长标记为TFi；

通过公式获取到分析对象的使用场景分析系数Ci，其中，s1、s2以及s3均为预设比例系数，且s1＞s2＞s3＞0，β为误差修正因子，取值为0.98；

将分析对象的使用场景分析系数Ci与使用场景分析系数阈值进行比较：

若分析对象的使用场景分析系数Ci超过使用场景分析系数阈值，则判定分析对象的使用场景分析异常，生成使用风险信号并将使用风险信号发送至服务器，服务器接收到使用风险信号后，将对应分析对象的负荷降低且进行停机预警；若分析对象的使用场景分析系数Ci未超过使用场景分析系数阈值，则判定分析对象的使用场景分析正常，生成使用安全信号并将使用安全信号发送至服务器。

上述公式均是采集大量数据进行软件模拟得出且选取与真实值接近的一个公式，公式中的系数是由本领域技术人员根据实际情况进行设置；

本发明在使用时，通过设备性能分析单元将投入使用的空调制冷设备进行性能分析，判断空调制冷设备在当前位置的性能是否合格，将空调制冷设备标记为分析对象，通过分析获取到分析对象的设备性能分析系数，通过设备性能分析系数比较生成低效率匹配信号和高效率匹配信号，并将其发送至服务器；通过设备负荷分析单元将对应分析对象进行实时负荷分析，判断实时负荷是否正常，从而对分析对象的实时运行进行监测，通过分析生成高强度负荷信号和低强度负荷信号，并将其发送至服务器；通过运行控制分析单元将分析对象的运行控制进行分析，判断分析对象运行控制是否正常，通过分析生成运行控制异常信号和运行控制正常信号，并将其发送至服务器；通过使用场景分析单元将对应分析对象的实时使用进行分析，判断当前区域使用的安全性，通过分析生成分析对象的使用场景分析系数，通过使用场景分析系数分析生成使用风险信号和使用安全信号，并将其发送至服务器。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (1)

1.用于商用空调制冷设备的智能调节***，其特征在于，包括服务器，服务器连接有：

设备性能分析单元，用于将投入使用的空调制冷设备进行性能分析，判断空调制冷设备在当前位置的性能是否合格，将空调制冷设备标记为分析对象，通过分析获取到分析对象的设备性能分析系数，通过设备性能分析系数比较生成低效率匹配信号和高效率匹配信号，并将其发送至服务器；

设备负荷分析单元，用于将对应分析对象进行实时负荷分析，判断实时负荷是否正常，从而对分析对象的实时运行进行监测，通过分析生成高强度负荷信号和低强度负荷信号，并将其发送至服务器；

运行控制分析单元，用于将分析对象的运行控制进行分析，判断分析对象运行控制是否正常，通过分析生成运行控制异常信号和运行控制正常信号，并将其发送至服务器；

使用场景分析单元，用于将对应分析对象的实时使用进行分析，判断当前区域使用的安全性，通过分析生成分析对象的使用场景分析系数，通过使用场景分析系数分析生成使用风险信号和使用安全信号，并将其发送至服务器；

设备性能分析单元的运行过程如下：

采集到分析对象的额定降温空间体积与实时位置所在空间体积的比值以及分析对象单位时间内最大温度降低值与实时位置对应单位时间的最大温度差对应差值，通过分析获取到分析对象的设备性能分析系数，将分析对象的设备性能分析系数与设备性能分析系数阈值范围进行比较：

若分析对象的设备性能分析系数超过设备性能分析系数阈值范围，则判定对应分析对象性能满足当前位置需求，且分析对象匹配不合格，生成低效率匹配信号并将低效率匹配信号发送至服务器；若分析对象的设备性能分析系数处于设备性能分析系数阈值范围，则判定对应分析对象性能满足当前位置需求，且分析对象匹配合格，生成高效率匹配信号并将高效率匹配信号发送至服务器；若分析对象的设备性能分析系数未超过设备性能分析系数阈值范围，则判定对应分析对象性能不满足当前位置需求，且分析对象匹配合格，生成异常匹配信号并将异常匹配信号发送至服务器；

设备负荷分析单元的运行过程如下：

采集到当前分析对象设置的目标温度与当前环境温度的差值，并将其标记为预设降低温度值；采集到分析对象降低阈值温度需要的冷冻水流量，并通过分析对象降低阈值温度需要的冷冻水流量与预设降低温度值获取到分析对象预设冷冻水流量；

采集到分析对象预设冷冻水流量与平均流量的差值以及对应预设冷冻水流量的需求持续时长，并将其分别与流量差值阈值和持续时长阈值进行比较：

若分析对象预设冷冻水流量与平均流量的差值超过流量差值阈值，或者对应预设冷冻水流量的需求持续时长超过持续时长阈值，则判定当前分析对象的实时运行负荷强度高，生成高强度负荷信号并将高强度负荷信号发送至服务器；

若分析对象预设冷冻水流量与平均流量的差值未超过流量差值阈值，且对应预设冷冻水流量的需求持续时长未超过持续时长阈值，则判定当前分析对象的实时运行负荷强度低，生成低强度负荷信号并将低强度负荷信号发送至服务器；

运行控制分析单元的运行过程如下：

采集到分析对象的进行温度控制时刻与环境温度降低时刻的间隔时长以及对应环境温度值出现浮动的次数，并将其分别与间隔时长阈值和浮动次数阈值进行比较：

若分析对象的进行温度控制时刻与环境温度降低时刻的间隔时长超过间隔时长阈值，或者对应环境温度值出现浮动的次数超过浮动次数阈值，则判定对应分析对象的运行控制分析异常，生成运行控制异常信号并将运行控制异常信号发送至服务器；

若分析对象的进行温度控制时刻与环境温度降低时刻的间隔时长未超过间隔时长阈值，且对应环境温度值出现浮动的次数未超过浮动次数阈值，则判定对应分析对象的运行控制分析正常，生成运行控制正常信号并将运行控制正常信号发送至服务器；

使用场景分析单元的运行过程如下：

采集到分析对象当前空间内外最大温度差值、当前空间环境内湿度的降低速度以及分析对象使用前当前空间的通风时长；通过分析获取到分析对象的使用场景分析系数；

将分析对象的使用场景分析系数与使用场景分析系数阈值进行比较：

若分析对象的使用场景分析系数超过使用场景分析系数阈值，则判定分析对象的使用场景分析异常，生成使用风险信号并将使用风险信号发送至服务器，服务器接收到使用风险信号后，将对应分析对象的负荷降低且进行停机预警；若分析对象的使用场景分析系数未超过使用场景分析系数阈值，则判定分析对象的使用场景分析正常，生成使用安全信号并将使用安全信号发送至服务器。