用于地铁暖通空调系统的负荷预测和控制系统及其方法技术方案

本发明专利技术涉及用于地铁暖通空调系统的负荷预测和控制系统及其方法。在一个方面中，提供一种用于地铁暖通空调系统的负荷预测和控制系统。该系统包括基础数据库、感测系统、负荷预测部和控制器，基础数据库存储有历史数据，感测系统提供实测数据，负荷预测部基于历史数据和实测数据而计算出地铁暖通空调系统的预测负荷值并且将预测负荷值传输至控制部，控制器基于预测负荷值发出控制指令以控制地铁暖通空调系统的运行。历史数据和实测数据包括强时变性数据。根据本发明专利技术，解决了传统负荷预测精度差，空调系统控制欠理想等问题，还具有节省初投资，运行可靠，改善暖通空调系统节能效果，减少数据库存储数据，负荷预测模型简单，实用性强等优点。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及暖通空调领域，尤其涉及在负荷预测方面做出改进的用于地铁暖通空调系统的负荷预测和控制系统以及用于地铁暖通空调系统的负荷预测和控制方法。
技术介绍
在地铁运营过程中，暖通空调系统全年开启，运行时间长，年能耗水平相比普通建筑物大很多，对地铁暖通空调开发新的节能控制策略对于降低地铁暖通空调能耗水平有重要意义。传统地铁冷站控制方式多为PID负反馈控制，存在较为严重的滞后性，可能会导致控制结果的震荡，节能控制效果不够理想。目前也有些前馈控制方法，主要是采用线性回归法、神经网络算法、指数平滑法等空调负荷预测来实现冷站的提前控制，但应用于地铁的暖通空调系统时这些负荷预测控制系统依然存在较多不足，如线性回归法预测精度较差，而神经网络算法工程应用局限性较多。地铁建筑负荷难预测、多时变性的原因主要是受不可控的环境外界温湿度、地铁人员散热量、散湿潜热影响，因此建筑负荷预测的精确性是空调系统前馈控制策略是否合理的根本性因素。这里，应当指出的是，本部分中所提供的
技术实现思路
旨在有助于本领域技术人员对本专利技术的理解，而不一定构成现有技术。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术的目的是提供一种用于地铁暖通空调系统(比如冷站)的负荷预测控制系统及方法，解决传统负荷预测精度差，空调系统控制欠理想等问题。根据本专利技术的一个方面，提供一种用于地铁暖通空调系统的负荷预测和控制系统。所述负荷预测和控制系统包括基础数据库、感测系统、负荷预测部和控制器，所述基础数据库存储有与所述地铁暖通空调系统相关的历史数据，所述感测系统提供与所述地铁暖通空调系统相关的实测数据(当前实测数据)，所述负荷预测部基于所述历史数据和所述实测数据而计算出所述地铁暖通空调系统的预测负荷值并且将所述预测负荷值传输至所述控制部，所述控制器基于所述预测负荷值发出控制指令以控制所述地铁暖通空调系统的运行。所述历史数据和所述实测数据包括强时变性数据。优选地，所述强时变性数据包括地铁站内实时人员数量、地铁发车信息(例如包括发车数量和时刻)、环境温度和环境湿度中的至少一者。优选地，所述基础数据库剔除包括地铁站通风、地铁站设备、地铁站照明和/或地铁站围护结构温差传热在内的弱时变性数据，以便简化所述基础数据库。优选地，所述地铁暖通空调系统实施为地铁冷站，以及，所述历史数据和/或所述实测数据还包括负荷量、预测负荷量、冷冻水供水温度、冷冻水回水温度和/或冷冻水流量。优选地，所述感测系统包括用于提供所述地铁站内实时人员数量的门禁人员数量采集装置。优选地，所述感测系统包括发车信息检测装置，所述发车信息检测装置与车辆运行管理系统通信以获取当前地铁发车信息和/或未来地铁发车信息。优选地，所述基础数据库中的所述历史数据为基于时间序列的逐时数据，以及，所述负荷预测部通过指数平滑法进行负荷预测。优选地，所述地铁暖通空调系统还包括多个数据预处理模块，所述感测系统的感测数据根据数据特性被分类为与所述多个数据预处理模块中的相应数据预处理模块相关联，以及，所述感测数据在经过所述数据预处理模块进行预处理之后被传输至所述控制器并且/或者被分类地存储在所述基础数据库中。优选地，所述感测系统的感测数据被分类地存储在所述基础数据库中的根据季节、日期和/或时刻特性分类的相应数据文件夹中，所述数据文件夹包括工作日数据文件夹、星期六数据文件夹、星期日数据文件夹和/或假日数据文件夹。优选地，所述感测系统将所述实测数据传输至所述负荷预测部以便进行负荷预测，并且所述感测系统还将所述实测数据传输至所述基础数据库以便存储作为下一负荷预测的历史数据。优选地，所述感测系统还将所述实测数据传输至所述控制器，使得所述控制器基于所述预测负荷值和所述实测数据发出所述控制指令。优选地，所述地铁暖通空调系统实施为地铁冷站，所述地铁冷站包括下述冷站装置中的至少一者：冷机、冷冻水泵、阀门、冷却水泵和冷却塔，以及，所述地铁冷站还包括与所述冷站装置对应的执行机构，所述执行机构从所述控制器接收所述控制指令以控制所述冷站装置的运行。优选地，所述地铁暖通空调系统还包括负荷量确定部，所述负荷量确定部基于所述感测系统的感测数据确定实际负荷量，以及，所述负荷预测部基于所述预测负荷值与从所述负荷量确定部反馈的所述实际负荷量的差修正下一负荷预测的预测负荷值。根据本专利技术的另一方面，提供一种用于地铁暖通空调系统的负荷预测和控制方法。所述负荷预测和控制方法通过如上所述的负荷预测和控制系统来计算所述地铁暖通空调系统的预测负荷值并且基于所述预测负荷值来控制所述地铁暖通空调系统的运行。优选地，所述负荷预测和控制方法包括如下步骤：从所述基础数据库中提取近两日或更多日的负荷量，然后分别计算近两日或更多日的逐时负荷量平均值；基于所述逐时负荷量平均值计算近两日或更多日的水平因子；基于所述逐时负荷量平均值计算近两日或更多日的趋势因子；计算近两日或更多日中每日的周期因子，然后取平均并进行正态化处理而获得正态化周期因子；从所述感测系统将实时感测到的地铁站内实时人员数量和环境温度传输至所述负荷预测部，然后所述负荷预测部计算第一个负荷预测的人员数量修正系数和温度修正系数；基于所述水平因子、所述正态化周期因子以及所述第一个负荷预测的人员数量修正系数和温度修正系数计算第一个预测负荷值；以及将所述第一个预测负荷值传输至所述控制部，然后所述控制器基于所述第一个预测负荷值发出所述控制指令以控制所述地铁暖通空调系统的运行。优选地，所述负荷预测部计算第一个预测负荷的人员数量修正系数和温度修正系数的步骤包括：将从所述感测系统获得的实时感测到的地铁站内实时人员数量和环境温度与前一日或前几日同一时刻的相应历史数据进行比较而获得所述第一个预测负荷的人员数量修正系数和温度修正系数。优选地，所述负荷预测和控制方法还包括如下步骤：在所述第一个负荷预测结束之后，由所述地铁暖通空调系统的负荷量确定部基于所述感测系统的感测数据确定实际负荷量；所述负荷预测部基于所述第一个预测负荷值与从所述负荷量确定部反馈的所述实际负荷量的差修正所述水平因子和所述正态化周期因子而获得更新的水平因子和更新的正态化周期因子；从所述感测系统将实时感测到的地铁站内实时人员数量和环境温度传输至所述负荷预测部，然后所述负荷预测部计算第二个预测负荷的人员数量修正系数和温度修正系数；以及基于所述更新的水平因子、所述更新的正态化周期因子以及所述第二个预测负荷的人员数量修正系数和温度修正系数计算第二个预测负荷值。本专利技术提供的用于地铁暖通空调系统的负荷预测控制系统及方法，采用改进型季节性指数平滑法，基于历史信息，并结合未来时刻的实测信息，通过计算并输出预测负荷值实现冷机、冷冻水泵、冷却水泵、冷却塔等的控制，并且通过实测建筑(地铁站)负荷与预测负荷之差，不断修正冷机输出能力，改善地铁冷站全局控制效果。本专利技术解决了传统负荷预测精度差，空调系统控制欠理想等问题，还具有节省初投资，运行可靠，改善暖通空调系统节能效果，减少数据库存储数据，负荷预测模型简单，实用性强等优点。附图说明通过以下参照附图对本专利技术实施例的描述，本专利技术的上述以及其它目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：附图1是示出本专利技术涉及的用于地铁暖通空调系统的负荷预测和控制系统的示意图；附图2是示出本专利技术涉及的用于本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于地铁暖通空调系统的负荷预测和控制系统，其特征在于：所述负荷预测和控制系统包括基础数据库、感测系统、负荷预测部和控制器，所述基础数据库存储有与所述地铁暖通空调系统相关的历史数据，所述感测系统提供与所述地铁暖通空调系统相关的实测数据，所述负荷预测部基于所述历史数据和所述实测数据而计算出所述地铁暖通空调系统的预测负荷值并且将所述预测负荷值传输至所述控制部，所述控制器基于所述预测负荷值发出控制指令以控制所述地铁暖通空调系统的运行，以及所述历史数据和所述实测数据包括强时变性数据。

【技术特征摘要】
1.一种用于地铁暖通空调系统的负荷预测和控制系统，其特征在于：所述负荷预测和控制系统包括基础数据库、感测系统、负荷预测部和控制器，所述基础数据库存储有与所述地铁暖通空调系统相关的历史数据，所述感测系统提供与所述地铁暖通空调系统相关的实测数据，所述负荷预测部基于所述历史数据和所述实测数据而计算出所述地铁暖通空调系统的预测负荷值并且将所述预测负荷值传输至所述控制部，所述控制器基于所述预测负荷值发出控制指令以控制所述地铁暖通空调系统的运行，以及所述历史数据和所述实测数据包括强时变性数据。2.根据权利要求1所述的负荷预测和控制系统，其特征在于，所述强时变性数据包括地铁站内实时人员数量、地铁发车信息、环境温度和环境湿度中的至少一者。3.根据权利要求1所述的负荷预测和控制系统，其特征在于，所述基础数据库剔除包括地铁站通风、地铁站设备、地铁站照明和/或地铁站围护结构温差传热在内的弱时变性数据，以便简化所述基础数据库。4.根据权利要求2所述的负荷预测和控制系统，其特征在于：所述地铁暖通空调系统实施为地铁冷站，以及所述历史数据和/或所述实测数据还包括负荷量、预测负荷量、冷冻水供水温度、冷冻水回水温度和/或冷冻水流量。5.根据权利要求2所述的负荷预测和控制系统，其特征在于，所述感测系统包括用于提供所述地铁站内实时人员数量的门禁人员数量采集装置。6.根据权利要求2所述的负荷预测和控制系统，其特征在于，所述感测系统包括发车信息检测装置，所述发车信息检测装置与车辆运行管理系统通信以获取当前地铁发车信息和/或未来地铁发车信息。7.根据权利要求1所述的负荷预测和控制系统，其特征在于，所述基础数据库中的所述历史数据为基于时间序列的逐时数据，以及，所述负荷预测部通过指数平滑法进行负荷预测。8.根据权利要求1所述的负荷预测和控制系统，其特征在于：所述地铁暖通空调系统还包括多个数据预处理模块，所述感测系统的感测数据根据数据特性被分类为与所述多个数据预处理模块中的相应数据预处理模块相关联，以及所述感测数据在经过所述数据预处理模块进行预处理之后被传输至所述控制器并且/或者被分类地存储在所述基础数据库中。9.根据权利要求1所述的负荷预测和控制系统，其特征在于，所述感测系统的感测数据被分类地存储在所述基础数据库中的根据季节、日期和/或时刻特性分类的相应数据文件夹中，所述数据文件夹包括工作日数据文件夹、星期六数据文件夹、星期日数据文件夹和/或假日数据文件夹。10.根据权利要求1所述的负荷预测和控制系统，其特征在于，所述感测系统将所述实测数据传输至所述负荷预测部以便进行负荷预测，并且所述感测系统还将所述实测数据传输至所述基础数据库以便存储作为下一负荷预测的历史数据。11.根据权利要求10所述的负荷预测和控制系统，其特征在于，所述感测系统还将所述实测数据传输至所述控制器，使得所述控制器基于所述预测负荷值和所述实测数据发出所述控制指令。12.根据权利要求1所述的负荷预测和控制系统，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙栋军，王升，王娟，刘国林，刘羽松，
申请(专利权)人：珠海格力电器股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44