一种中央空调冷却水系统冷却效率极大化方法及控制装置制造方法及图纸

技术编号:10509932 阅读:214 留言:0更新日期:2014-10-08 12:28
本发明专利技术涉及中央空调系统节能领域,旨在提供一种中央空调冷却水系统冷却效率极大化方法及控制装置。本发明专利技术包括冷却水泵控制柜、冷却塔控制柜、主控制器和信息采集模块;所述信息采集模块、冷却水泵控制柜和冷却塔控制柜分别通过信号线与主控制器双向连接,实现数据传递与信号控制;所述冷却水泵控制柜包括冷却水泵智能控制器,且冷却水泵智能控制器上设有通讯端口;所述冷却塔控制柜包括冷却塔智能控制器,且冷却塔智能控制器上设有通讯端口。本发明专利技术的有益效果是:根据不同负荷、不同室外湿球温度下的最佳冷凝温度对冷却水系统进行动态调节,且基于神经网络的自组织模糊控制方式与模糊控制相比,改善了动态性能,更能紧跟目标值。

【技术实现步骤摘要】
一种中央空调冷却水系统冷却效率极大化方法及控制装置
本专利技术涉及中央空调系统节能领域,特别涉及一种中央空调冷却水系统冷却效率 极大化方法及控制装置。
技术介绍
在中央空调系统节能领域中,有相当一部分人认为与冷冻水系统相比,冷却水系 统内冷却水泵和冷却塔风机进行变频节能会引起制冷主机的效率下降,从而造成制冷主机 的能耗上升,是件得不偿失的事。所以中央空调系统节能基本会围绕冷冻水系统进行改造。 但是越来越多的研究指出,尽管冷却水系统的节能率比不上冷冻水系统,却仍有节能空间。 在冷却水系统节能中,大致有3种方法,1)根据设定的冷却塔出水温度模糊控制 冷却塔风机台数和频率;根据设定的冷却水供回水温差模糊控制冷却水泵的台数和频率; 2)根据不同工况下,最佳制冷主机效率对应的最佳冷却水入口温度控制冷却水泵和冷却塔 风机的台数和频率;3)根据不同工况下,制冷主机和冷却水泵功率总和的最低值对应的最 佳冷凝压力,控制冷却水泵和冷却塔风机的台数和频率。 其中,第1种方法基于不变的设定值进行模糊控制,因而无法达到真正的冷却水 系统节能;第2种方法考虑了冷却水系统节能对制冷主机的影响,但却仅仅关注最佳的主 机效率,忽略了冷却水泵和冷却塔风机功耗;第3种方法仅考虑了冷却水系统中的制冷主 机和冷却水泵,忽略了冷却塔风机功耗。因而中央空调冷却水系统节能必须从冷却水系统 综合能效最优的方向,即冷却效率极大化进行控制。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是,克服现有技术中的不足,提供一种中央空调冷却水 系统冷却效率极大化方法及控制装置。 为解决技术问题,本专利技术的解决方案是: 提供一种中央空调冷却水系统冷却效率极大化方法,包括如下步骤: 步骤A :最佳冷凝温度算法:在不同的中央空调系统负荷和室外湿球温度下,不同 的冷凝温度对应不同冷却水系统功率值;因而存在一个最佳冷凝温度,使冷却水系统的运 行功率达到最低,用下式计算冷却水系统功率: N = f (tc, Q, ts), 式中,N为运行的制冷机组功率&、冷却水泵功率N2、冷却塔风机功率N 3的和,单位 符号为kW ;t。为冷凝温度,单位符号为°C;Q为中央空调系统负荷值,单位符号为kW ;ts为室 外湿球温度,单位符号为°C ; 首先,根据制冷机组的设计参数,确定蒸发温度在温度区间7°C?15°C内情况下, 当冷凝温度t。不同时,不同中央空调系统负荷值Q下的制冷机组功率&,即& = (t。,Q); 其次,根据冷却水泵特性曲线,计算出不同冷却水流量G下的冷却水泵功率N2,即 N2 = f2 (G); 然后,根据在不同室外湿球温度ts下的冷却塔特性曲线,在冷却量QmP下,计算出 不同冷却水流量G和冷凝温度t。下,所需消耗的冷却塔风机功率N 3;其中冷却量Qmp为中央 空调系统负荷值Q与制冷机组功率K的和,即Q_= Q+f\ (t。,Q),则N3 = f3(ts,t。,Q,G), 其中冷却量Qmp和冷却水流量G的单位符号分别为kW、m 3/h ; 最后,计算出在上述室外湿球温度ts、负荷量Q下,不同冷却水流量G和冷凝温度 t。搭配,所需的制冷机组功率&、冷却水泵功率N2、冷却塔风机功率N3的和N,获得N最小时 的冷凝温度; 因此,根据以上计算结果数据,进行二次多项式回归获得N= f(t。,Q,ts),则当室 外湿球温度ts和中央空调系统负荷值Q已知时,偏导计算出最低冷却水系统功率N对应的 最佳冷凝温度; 步骤B :冷却水系统基于BP神经网络的自组织模糊控制:其中包括 (1)初始模糊控制规则的离线BP神经网络训练: 首先,将初始的冷却水系统模糊控制规则进行离线BP神经网络学习训练;当所述 BP神经网络的最大相对误差的绝对值不超过0. 2时,即BP神经网络性能满足控制要求; (2)数据采集、处理: 通过传感器采集实时室外湿球温度,能量表采集中央空调系统实时负荷值,通过 步骤A的最佳冷凝温度算法计算获得最佳冷凝温度,并将其作为冷凝温度的设定温度;通 过水温传感器采集实时的冷却水供、回水温度,计算实时冷凝温度,最后计算出冷凝温度偏 差和偏差变化率;利用最大相对误差的绝对值不超过〇. 2的离线BP神经网络在线计算控制 输出量; ⑶性能测量、增量处理、规则修正: 首先,对上述获得的冷凝温度偏差和偏差变化率利用性能判决表进行性能测量; 其中性能判决表是通过利用梯度下降法构建模糊控制规则后进而构建,其设计原则是当冷 凝温度偏差是负/正时,给定的修正增量为正/负,而修正增量的大小取决于当前偏差下的 偏差变化率;具体操作方法如下: 1)对冷凝温度偏差E的模糊论域取八个语言值,为{NB,匪,NS,NO, P0, PS,PM,PB}; 并分别给论域上的八个子集添加集注:_3, _2, -1,-0, +0, +1,+2, +3这八个整数; 对偏差变化率EC和输出的冷却水流量G所对应的模糊论域取七个语言值,为 {NB,NM,NS,Z0, PS,PM,PB};分别给论域上的七个子集添加集注:-3, -2, -1,0, +1,+2, +3这 七个整数;则每一个模糊变量所对应的论域表示: E = {NB_3, NM-2, NS^, NO_〇, PO+0, PS+1, PM+2, PB+3}, EC = {NB_3, NM_2, NS_ Z0Q, PS+1, PM+2, PB+3}, G = {NB_3, NM_2, NS_ Z0Q,PS+1,PM+2, PB+3}, 其中,NB,NM,NS,NO, Z0, P0, PS, PM,PB分别表示负大、负中、负小、负零、零、正零、正 小、正中、正大; 2)利用函数/(g.ge) = serf 计算输出的冷却水流量G所对应的 模糊子集,其中sat (η, X)表示饱和函数,η = 3 ; 3)则修正增量r=k · f(E,EC),其中k为比例因子,范围在(0,1)区间; 然后,通过提前修改BP神经网络的权值来修正初始设定的冷却水系统模糊控制 规则,使输出的控制结果满足冷却水系统功率N最小的期望; (4)输出处理:利用线性函数LM将神经网络的归一化输出映射到冷却水流量区 间;最后计算出对应的冷却水泵和冷却塔风机的频率控制量。 本专利技术中,所述冷凝温度为制冷机组冷却水供、回水温度的平均值。 本专利技术中,还提供一种基于所述中央空调冷却水系统冷却效率极大化方法的控制 装置,包括冷却水泵控制柜、冷却塔控制柜、主控制器和信息采集模块;所述信息采集模块、 冷却水泵控制柜和冷却塔控制柜分别通过信号线与主控制器双向连接,实现数据传递与信 号控制;所述冷却水泵控制柜包括冷却水泵智能控制器,且冷却水泵智能控制器上设有通 讯端口;所述冷却塔控制柜包括冷却塔智能控制器,且冷却塔智能控制器上设有通讯端口。 本专利技术中,所述信息采集模块的输入端包括钼电阻输入端、模拟量输入端和通讯 接口,其中钼电阻输入端与安装在冷却水供水总管的温度传感器、冷却水回水总管上的温 度传感器、室外湿球温度传感器相连,用于获取冷却水供回水温度、本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种中央空调冷却水系统冷却效率极大化方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤A:最佳冷凝温度算法:在不同的中央空调系统负荷和室外湿球温度下,不同的冷凝温度对应不同冷却水系统功率值;因而存在一个最佳冷凝温度,使冷却水系统的运行功率达到最低,用下式计算冷却水系统功率:N=f(tc,Q,ts),式中,冷却水系统功率N为运行的制冷机组功率N1、冷却水泵功率N2、冷却塔风机功率N3的和,单位符号为kW;tc为冷凝温度,单位符号为℃;Q为中央空调系统负荷值,单位符号为kW;ts为室外湿球温度,单位符号为℃;首先,根据制冷机组的设计参数,确定蒸发温度在温度区间7℃~15℃内情况下,当冷凝温度tc不同时,不同中央空调系统负荷值Q下的制冷机组功率N1,即N1=f1(tc,Q);其次,根据冷却水泵特性曲线,计算出不同冷却水流量G下的冷却水泵功率N2,即N2=f2(G);然后,根据在不同室外湿球温度ts下的冷却塔特性曲线,在冷却量Q冷却下,计算出不同冷却水流量G和冷凝温度tc下,所需消耗的冷却塔风机功率N3;其中冷却量Q冷却为中央空调系统负荷值Q与制冷机组功率N1的和,即Q冷却=Q+f1(tc,Q),则N3=f3(ts,tc,Q,G),其中冷却量Q冷却和冷却水流量G的单位符号分别为kW、m3/h;最后,计算出在上述室外湿球温度ts、负荷量Q下,不同冷却水流量G和冷凝温度tc搭配,所需的制冷机组功率N1、冷却水泵功率N2、冷却塔风机功率N3的和为冷却水系统功率N,获得冷却水系统功率N最小时的冷凝温度tc;因此,根据以上计算结果数据,进行二次多项式回归获得N=f(tc,Q,ts),则当室外湿球温度ts和中央空调系统负荷值Q已知时,偏导计算出最低冷却水系统功率N对应的最佳冷凝温度;步骤B:冷却水系统基于BP神经网络的自组织模糊控制:其中包括(1)初始模糊控制规则的离线BP神经网络训练:将初始的冷却水系统模糊控制规则进行离线BP神经网络学习训练,当所述BP神经网络的最大相对误差的绝对值不超过0.2时,即BP神经网络性能满足控制要求;(2)数据采集、处理:通过传感器采集实时室外湿球温度,能量表采集中央空调系统实时负荷值,通过步骤A的最佳冷凝温度算法计算获得最佳冷凝温度,并将其作为冷凝温度的设定温度;通过水温传感器采集实时的冷却水供、回水温度,计算实时冷凝温度,最后计算出冷凝温度偏差和偏差变化率;利用最大相对误差的绝对值不超过0.2的离线BP神经网络在线计算控制输出量;(3)性能测量、增量处理、规则修正:首先,对上述获得的冷凝温度偏差和偏差变化率利用性能判决表进行性能测量;其中性能判决表是通过利用梯度下降法构建模糊控制规则后进而构建,其设计原则是当冷凝温度偏差是负/正时,给定的修正增量为正/负,而修正增量的大小取决于当前偏差下的偏差变化率;具体操作方法如下:1)对冷凝温度偏差E的模糊论域取八个语言值,为{NB,NM,NS,NO,PO,PS,PM,PB};并分别给论域上的八个子集添加集注:‑3,‑2,‑1,‑0,+0,+1,+2,+3这八个整数;对偏差变化率EC和输出的冷却水流量G所对应的模糊论域取七个语言值,为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB};分别给论域上的七个子集添加集注:‑3,‑2,‑1,0,+1,+2,+3这七个整数;则每一个模糊变量所对应的论域表示:E={NB‑3,NM‑2,NS‑1,NO‑0,PO+0,PS+1,PM+2,PB+3},EC={NB‑3,NM‑2,NS‑1,ZO0,PS+1,PM+2,PB+3},G={NB‑3,NM‑2,NS‑1,ZO0,PS+1,PM+2,PB+3},其中,NB,NM,NS,NO,ZO,PO,PS,PM,PB分别表示负大、负中、负小、负零、零、正零、正小、正中、正大;2)利用函数计算输出的冷却水流量G所对应的模糊子集,其中sat(n,x)表示饱和函数,n=3;3)则修正增量r=k·f(E,EC),其中k为比例因子,在(0,1)区间内;然后,通过提前修改BP神经网络的权值来修正初始设定的冷却水系统模糊控制规则,使输出的控制结果满足冷却水系统功率N最小的期望;4)输出处理:利用线性函数LM将神经网络的归一化输出映射到冷却水流量区间;最后计算出对应的冷却水泵和冷却塔风机的频率控制量。...

【技术特征摘要】
1. 一种中央空调冷却水系统冷却效率极大化方法,其特征在于,包括如下步骤: 步骤A :最佳冷凝温度算法:在不同的中央空调系统负荷和室外湿球温度下,不同的冷 凝温度对应不同冷却水系统功率值;因而存在一个最佳冷凝温度,使冷却水系统的运行功 率达到最低,用下式计算冷却水系统功率: N = f (tc, Q, ts), 式中,冷却水系统功率N为运行的制冷机组功率&、冷却水泵功率N2、冷却塔风机功率 N3的和,单位符号为kW ;t。为冷凝温度,单位符号为°C ;Q为中央空调系统负荷值,单位符号 为kW ;ts为室外湿球温度,单位符号为°C ; 首先,根据制冷机组的设计参数,确定蒸发温度在温度区间7°C?15°C内情况下,当冷 凝温度t。不同时,不同中央空调系统负荷值Q下的制冷机组功率N1,即& = (t。,Q); 其次,根据冷却水泵特性曲线,计算出不同冷却水流量G下的冷却水泵功率N2,即N2 = f2(G); 然后,根据在不同室外湿球温度ts下的冷却塔特性曲线,在冷却量Qmp下,计算出不同 冷却水流量G和冷凝温度t。下,所需消耗的冷却塔风机功率N3 ;其中冷却量Qmp为中央空 调系统负荷值Q与制冷机组功率K的和,即Q_= Q+f\ (t。,Q),则N3 = f3 (ts,t。,Q,G),其 中冷却量Qmp和冷却水流量G的单位符号分别为kW、m3/h ; 最后,计算出在上述室外湿球温度ts、负荷量Q下,不同冷却水流量G和冷凝温度t。搭 配,所需的制冷机组功率&、冷却水泵功率队、冷却塔风机功率队的和为冷却水系统功率N, 获得冷却水系统功率N最小时的冷凝温度t。; 因此,根据以上计算结果数据,进行二次多项式回归获得N= f(t。,Q,ts),则当室外湿 球温度ts和中央空调系统负荷值Q已知时,偏导计算出最低冷却水系统功率N对应的最佳 冷凝温度; 步骤B :冷却水系统基于BP神经网络的自组织模糊控制:其中包括 (1) 初始模糊控制规则的离线BP神经网络训练: 将初始的冷却水系统模糊控制规则进行离线BP神经网络学习训练,当所述BP神经网 络的最大相对误差的绝对值不超过〇. 2时,即BP神经网络性能满足控制要求; (2) 数据采集、处理: 通过传感器采集实时室外湿球温度,能量表采集中央空调系统实时负荷值,通过步骤A 的最佳冷凝温度算法计算获得最佳冷凝温度,并将其作为冷凝温度的设定温度;通过水温 传感器采集实时的冷却水供、回水温度,计算实时冷凝温度,最后计算出冷凝温度偏差和偏 差变化率;利用最大相对误差的绝对值不超过〇. 2的离线BP神经网络在线计算控制输出 量; (3) 性能测量、增量处理、规则修正: 首先,对上述获得的冷凝温度偏差和偏差变化率利用性能判决表进行性能测量;其中 性能判决表是通过利用梯度下降法构建模糊控制规则后进而构建,其设计原则是当冷凝温 度偏差是负/正时,给定的修正增量为正/负,而修正增量的大小取决于当前偏差下的偏差 变化率;具体操作方法如下: 1)对冷凝温度偏差E的模糊论域取八个语言值,为{NB,匪,NS,NO, PO, PS,PM,PB};并分 别给论域上的八个子集添加集注:_3, _2, -1,-0, +0, +1,+2, +3这八个整数;对偏差变化率 EC和输出的冷却水流量G所对应的模糊论域取七个语言值,为{NB,匪,NS,ZO, PS,PM,PB}; 分别给论域上的七个子集添加集注:-3, -2, -1,0, +1,+2, +3这七个整数;则每一个模糊变 量所对应的论域表示: e = {nb_3, NM-2, NS^, NO_〇, PO+0, PS+1, pm+2, PB+3}, ec = {nb_3, NM_2, NS^, ZO〇, PS+1,...

【专利技术属性】
技术研发人员:沈岑沈新荣郁辉球章威军何川杨峰章程徐煜来
申请(专利权)人:杭州哲达科技股份有限公司
类型:发明
国别省市:浙江;33

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