一种智能建筑暖通设备综合节能控制方法技术

本发明专利技术公开了一种智能建筑暖通设备综合节能控制方法，包括以下步骤：（1）将智能建筑内各暖通设备的历史运行数据、智能建筑外实时环境状况数据传输并存储于基础数据库内；（2）节能诊断部获取基础数据库内的数据后，计算出智能建筑内暖通系统的预测负荷值，并生成动态的暖通设备运行策略；（3）控制器获取暖通设备运行策略，并控制各暖通设备的运作；（4）将预测负荷值所对应暖通设备运行时的实测负荷值传输并存储于基础数据库内；（5）节能诊断部获取基础数据库内的历史运行数据、智能建筑外实时环境状况数据、上一预测负荷值对应的实测建筑负荷值后，计算出智能建筑内暖通系统的下一预测负荷值，并生成动态的暖通设备运行策略。

A Comprehensive Energy-saving Control Method for HVAC Equipment in Intelligent Buildings

The invention discloses an integrated energy-saving control method for HVAC equipment in intelligent buildings, which includes the following steps: (1) data transmission of historical operation data of HVAC equipment in intelligent buildings and real-time environmental conditions outside intelligent buildings are stored in the basic database; (2) energy-saving diagnosis Department calculates the negative prediction of HVAC system in intelligent buildings after acquiring the data in the basic database. Load value, and generate dynamic HVAC equipment operation strategy; (3) Controller acquires HVAC equipment operation strategy and controls the operation of HVAC equipment; (4) Transfer and store the measured load value corresponding to the predicted load value in the basic database; (5) Energy-saving diagnostic department obtains historical operation data in the basic database and real-time environment outside the intelligent building. After the condition data and the measured building load corresponding to the last predicted load value, the next predicted load value of HVAC system in intelligent building is calculated, and the dynamic HVAC equipment operation strategy is generated.

【技术实现步骤摘要】
一种智能建筑暖通设备综合节能控制方法
本专利技术涉及智能建筑暖通空调领域，具体涉及一种智能建筑暖通设备综合节能控制方法。
技术介绍
在建筑运营过程中，暖通空调系统全年开启，由于其具有运行时间长、年能耗水平相比普通建筑内设备较高等特点，因而对建筑暖通空调系统开发节能性能较高的节能控制策略以降低建筑暖通空调系统能耗水平具有重要意义。现有技术中，传统建筑冷站控制方式多为PID负反馈控制，PID负反馈控制存在较为严重的滞后性，节能控制效果不够理想。目前，采用的前馈控制方法主要有线性回归法、神经网络算法等空调负荷预测以实现冷冻机房的提前控制。在实际的应用中，线性回归法的预测精度较差，神经网络算法的应用局限性较多。由于建筑负荷难预测、多时变性等特性主要受不可控的外界影响，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，而现有的负荷预测控制系统应用于建筑暖通空调系统时不足较为显著。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种智能建筑暖通设备综合节能控制方法，提供一种用于建筑暖通空调系统的控制策略生成的负荷预测方法，可进一步地提高暖通空调系统的负荷预测精度。为实现上述目的，本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能建筑暖通设备综合节能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)将智能建筑内各暖通设备的历史运行数据、智能建筑外实时环境状况数据传输并存储于基础数据库内；(2)节能诊断部获取基础数据库内的历史运行数据、智能建筑外实时环境状况数据后，计算出智能建筑内暖通系统的预测负荷值；基于预测负荷值，所述节能诊断部生成动态的暖通设备运行策略；(3)控制器获取暖通设备运行策略，并控制各暖通设备的运作；(4)将预测负荷值所对应暖通设备运行时的实测负荷值传输并存储于基础数据库内；(5)节能诊断部获取基础数据库内的历史运行数据、智能建筑外实时环境状况数据、上一预测负荷值对应的实测建筑负荷值后，计算出智能建筑...

【技术特征摘要】
1.一种智能建筑暖通设备综合节能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)将智能建筑内各暖通设备的历史运行数据、智能建筑外实时环境状况数据传输并存储于基础数据库内；(2)节能诊断部获取基础数据库内的历史运行数据、智能建筑外实时环境状况数据后，计算出智能建筑内暖通系统的预测负荷值；基于预测负荷值，所述节能诊断部生成动态的暖通设备运行策略；(3)控制器获取暖通设备运行策略，并控制各暖通设备的运作；(4)将预测负荷值所对应暖通设备运行时的实测负荷值传输并存储于基础数据库内；(5)节能诊断部获取基础数据库内的历史运行数据、智能建筑外实时环境状况数据、上一预测负荷值对应的实测建筑负荷值后，计算出智能建筑内暖通系统的下一预测负荷值；基于下一预测负荷值，所述节能诊断部生成动态的暖通设备运行策略；(6)当暖通设备接收到运行结束指令后，设备停止运作；否则，返回步骤(3)。2.根据权利要求1所述的智能建筑暖通设备综合节能控制方法，其特征在于：在步骤(1)中，历史运行数据为基于时间序列的逐时数据。3.根据权利要求1所述的智能建筑暖通设备综合节能控制方法，其特征在于：在步骤(5)中，预测负荷值的预测包括如下步骤：(1)节能诊断部预设预测间隔时间；(2)节能诊断部从基础数据库中提取预测日前一日d(n-1)、前二日d(n-2)、…、前m日d(n-m)的实测冷负荷Q(t)；计算出d(n-1)、d(n-2)、…、d(n-m)日实测逐时冷负荷平均值节能诊断部从基础数据库中提取上一预测负荷值对应的实测建筑负荷值Q′(1)；节能诊断部从基础数据库中提取智能建筑外实时环境状况数据；(3)节能诊断部进行负荷预测：支持向量机引入核函数，将输入空间的数据通过非线性交换映射到一个高维特征空间，并在该高维特征空间中进行线性处理。4.根据权利要求3所述的智能建筑暖通设备综合节能控制方法，其特征在于：支持向量机为一个3层向前的神经网路，包括输入向量：X＝(x1,x2……xn)；核函数：K＝(xi,x)；网络权重：α1-α1*；网络输出：y。5.根据权利要求4所述的智能建筑暖通设备综合节能控制方法，其特征在于：输入向量中的输入参数包括：室外干球温度、室外含湿量、太阳辐射强度和历史负荷；所述参数进行以下处理：(1)参数的归一化处理：温度：含湿量：太阳辐射强度：空调负荷：式(1)中：Ti为第i个样本的室外干球温度值；为第i个样本的室外干球温度归一化后的数值，无因子数；Tmax和Tmin分别为样本中室外干球温度的最大值和最小值；式(2)中：Hi为第i个样本的室外含湿量值，为第i个样本的室外含湿量归一化后的数值，无因子数；Hmax和Hmin...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶嵩，李红英，杜然，黄海，张权，陈于峰，全有维，
申请(专利权)人：中建八局第三建设有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32