基于神经网络的中央空调节能控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于神经网络的中央空调节能控制方法，包括以下步骤：S1、采集已开启的空调系统的工况参数数据；S2、将所述工况参数数据中的模拟信号转化为数字信号，并发送至所述数据处理模块；S3、根据所示工况参数数据计算得到当前系统总功率，判断当前系统总功率是否大于所述最小系统总功率，并匹配出节能策略；S4、所述设备控制模块根据节能策略控制相应的设备运转。本发明专利技术还公开了基于神经网络的中央空调节能控制系统及装置。本发明专利技术借助人工神经网络对非线性复杂数据的处理优势来匹配节能策略，在保证应用性能需求的前提下，使空调系统始终以最佳效率运行，达到降低系统总能耗的目的。

【技术实现步骤摘要】
基于神经网络的中央空调节能控制方法及系统
本专利技术涉及中央空调节能
，尤其涉及基于神经网络的中央空调节能控制方法及系统。
技术介绍
中央空调系统作为建筑系统的重要组成部分，其占整个建筑系统能耗电量的比重很大，据统计，建筑行业的能源消耗占国家总能耗的30％，而空调系统所耗电能占整个建筑物耗能的70％，占全公司总电耗18％左右，随着建筑人性化服务的需求，这个数字还会不断增长。因此，空调系统的节能对降低建筑系统耗能，节省企业用电支出，优化国家电力结构有着极为重要的意义和作用。就任何建筑设计来说，为使空调系统在全年任意时段都能保证建筑内部的冷量需求，在选用空调系统时都是按当地最热天气所需的制冷需求的115％左右来选取机型的。在中央空调的运行过程中，主机、水泵、冷却塔等都没有任何负荷随动能力，导致中央空调长期在较高工况下运行，造成大量的能源浪费。特别是在天气变化的情况下，如夏天下雨时气温不高，冷量需求减小，但中央空调又运行在额定工况附近，造成电能浪费。据有关资料统计，中央空调机组有90％的运行时间处于非满负荷的运行状态，而冷冻水泵，冷却水泵以及水塔风机在此90％的时间内仍处于100％的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于神经网络的中央空调节能控制方法，其特征在于，所述方法利用基于神经网络的中央空调节能控制系统对空调系统进行能效检测和调控，所述基于神经网络的中央空调节能控制系统包括传感器模块、数据采集模块、数据处理模块和设备控制模块，则所述方法包括以下步骤：S1：所述传感器模块采集已开启的空调系统的工况参数数据，并将采集的工况参数数据传输至所述数据采集模块；S2：所述数据采集模块将所述工况参数数据中的模拟信号转化为数字信号，并将已转化为数字信号的工况参数数据发送至所述数据处理模块；S3：所述数据处理模块根据所述已转化为数字信号的工况参数数据计算得到当前系统总功率，并依据包含于所述工况参数数据内的空气温度...

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的中央空调节能控制方法，其特征在于，所述方法利用基于神经网络的中央空调节能控制系统对空调系统进行能效检测和调控，所述基于神经网络的中央空调节能控制系统包括传感器模块、数据采集模块、数据处理模块和设备控制模块，则所述方法包括以下步骤：S1：所述传感器模块采集已开启的空调系统的工况参数数据，并将采集的工况参数数据传输至所述数据采集模块；S2：所述数据采集模块将所述工况参数数据中的模拟信号转化为数字信号，并将已转化为数字信号的工况参数数据发送至所述数据处理模块；所述数据处理模块将包含于所述工况参数数据内的制冷主机输出功率与存储于所述数据处理模块内的制冷主机额定功率进行比对，若所述制冷主机输出功率不大于所述额定功率，则判定为系统运行正常并转至步骤S3；若所述制冷主机输出功率大于所述额定功率，则判定为系统故障，并将所述故障信息发送至设备控制模块通过所述设备控制模块停止相应的系统设备运转；S3：所述数据处理模块根据所述已转化为数字信号的工况参数数据计算得到当前系统总功率，并依据包含于所述工况参数数据内的空气温度和设定温度与存储于所述数据处理模块内的数据库内的数据进行匹配从而找到与所述空气温度和设定温度对应的最小系统总功率，再将所述最小系统总功率与所述当前系统总功率进行比对；当所述最小系统总功率大于当前系统总功率时，将所述当前系统总功率和对应的工况参数数据存储于所述数据库内，并转至步骤S1，继续对系统进行检测分析；当所述最小系统总功率不大于当前系统总功率时，将所述最小系统总功率在数据库内对应的工况参数数据发送至设备控制模块；若未能在所述数据库中找到与所述空气温度和设定温度对应的最小系统总功率，则将所述当前系统总功率和对应的工况参数数据存储于所述数据库内；S4：所述设备控制模块根据接收到的所述工况参数数据控制相应的设备运转，并转至步骤S1，继续对系统进行检测分析。2.根据权利要求1所述的基于神经网络的中央空调节能控制方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：采用温度传感器、压力传感器、流量传感器、功率传感器，分别测量所述空调末端的空气温度和设定温度、冷却塔、冷却水泵、冷冻水泵的进出水温度、压力和流量、所述制冷主机输出功率工况参数数据；所述步骤S4具体包括：通过冷却塔控制柜、冷却水泵控制柜、冷冻水泵控制柜根据接收到的所述工况参数数据调控所对应的冷却塔、冷却水泵、冷冻水泵的频率。3.一种基于神经网络的中央空调节能控制系统，其特征在于，包括传感器模块、数据采集模块、数据处理模块和设备控制模块；所述传感器模块与系统设备连接，用于采集已开启的空调系统的工况参数数据，并将采集的工况参数数据传输至所述数据采集模块；所述数据采集模块连接所述传感器模块和数...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊庆华，史永凯，
申请(专利权)人：柳州市金旭节能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广西;45