基于模型预测控制的室内空调通风系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于模型预测控制的室内空调通风系统。本发明专利技术一种基于模型预测控制的室内空调通风系统，包括：温湿度传感器：采用实时室内温湿度监测仪器对室内温度湿度进行实时更新，温度与湿度信息主要用于更新模型预测控制中的输入参数，并且可对天气预报数据进行温差纠正，从而提高天气预报对空调通风系统所在位置的温湿度预测的准确度；空调通风系统主体：在线获取天气预报模块：通过利用无线网络方式在线获取天气信息，在线获取天气信息中包括24小时内每小时区域温度；以及嵌入式平台。本发明专利技术的有益效果：面向室内热环境的空调通风系统控制方案，具有能耗与热舒适协同优化、高效率、易使用等特点。

Indoor air conditioning and ventilation system based on model predictive control

【技术实现步骤摘要】
基于模型预测控制的室内空调通风系统
本专利技术涉及室内空调通风领域，具体涉及一种基于模型预测控制的室内空调通风系统。
技术介绍
空调通风系统控制方法与空调运行效率以及室内环境变化息息相关。当空调控制系统运行良好时，空调系统应在消耗更低电量并为室内提供舒适度更高的环境。传统空调控制方法往往更加注重将环境条件控制在舒适的范围内而忽略空调通风系统的能耗变化，难以实现在满足舒适的环境条件下降低空调系统能耗的目的，因此无法达到舒适与节能并重的目标。因此改进空调通风系统的控制方法对于空调通风系统的高效节能运行与室内人员舒适度有着重要意义。当前空调通风系统控制方法以ON/OFF(开关控制)，PID(比例积分微分控制)方法为主，以室内温度作为输入量，空调通风系统风量为控制量实现控制室内环境温度的目的。模型预测控制在利用实时温度检测的基础上，通过建立室内环境模型并整合利用天气预报数据，以预测优化为手段，将室内舒适度指标(温度，湿度，风速)与空调通风系统能耗相结合，实现以通用室内热舒适综合指标(PMV)与空调通风系统能耗的综合优化，实现提高室内舒适与降低空调通风系统能耗的目的。传统技术存在以下技术问题：传统控制方法如ON/OFF(开关控制)与PID(比例积分微分控制)缺乏对空调通风系统能耗的考量，无法在满足室内舒适度的条件下实现空调通风系统的节能运行；传统控制方法以单一的室内温度作为输入，忽视湿度与风速影响，缺乏对于室内舒适的准确评价；传统控制方法忽视控制量与空调通风系统的能耗关系，对于能耗控制优化能力有限；传统控制方法无法整合天气预报数据，忽视对于室内环境变化的重要信息。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种基于模型预测控制的室内空调通风系统，通过采用模型预测控制(MPC)方法，通过建立室内模型，检测并预测室内温度湿度风速变化，在线获取所在区域天气预报数据，进行室内环境舒适度与空调通风系统能耗的协同优化，最终实现系统的高效运行。为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于模型预测控制的室内空调通风系统，包括：温湿度传感器：采用实时室内温湿度监测仪器对室内温度湿度进行实时更新，温度与湿度信息主要用于更新模型预测控制中的输入参数，并且可以与天气预报数据进行温差纠正，从而改善天气预报准确度；空调通风系统主体：空调通风系统主体直接与室内相连通，空调通风系统主体包括两大部分：风机部分以及变频器部分；控制变频器可以改变空调主机运行频率，进一步控制空调通风系统的供热量/制冷量，避免启停机导致的不必要能耗；风机则利用通风量改变室内空气与空调主机的热交换过程，改变实际的供热量/制冷量；在线获取天气预报模块：通过利用无线网络方式在线获取天气信息，在线获取天气信息中包括24小时内每小时区域温度；将天气预报温度于室内热网络模型相结合，可以有效预估温度变化带来的热负荷变化，从而进一步提升优化控制的效果；以及嵌入式平台：嵌入式平台为运行模型预测控制算法提供硬件基础；在嵌入式平台中需要预先加载建筑热网络模型以及空调通风系统能耗模型，为模型预测控制提供模型基础；其次室内实时温湿度数据与在线获取的天气预测数据为输入变量，通过模型预测控制算法可以计算出最佳控制方案，用于系统的风机或变频器部分。在其中一个实施例中，温湿度采集模块使用12V直流电源或电池供电，利用RS232、RS485串口通信方式或无线通信方式与嵌入式平台进行实时交互，获取实时室内温湿度变化、室外温度变化。在其中一个实施例中，利用天气网站提供的接口查询不同地区24小时内天气变化。在其中一个实施例中，所述嵌入式平台包含WiFi无线通讯模块和串口通讯模块。在其中一个实施例中，所述嵌入式平台是STM32或树莓派。在其中一个实施例中，建筑热网络模型选用RC(热阻热容)热网络模型。在其中一个实施例中，其中，墙壁部分、屋顶部分使用3R2C模型(三热阻两热容)，窗户使用1R模型(单热阻)，室内热质以及地面部分使用2R2C(两热阻两热容)；温度节点包含：室外温度、室内热质温度、室内空气温度、地下温度；其中地下温度为浅层土壤温度，供一层建筑物建模使用，非一楼按室外温度或实际测取温度计算。在其中一个实施例中，热网络模型参数修正是确保热网络预测准确度的前提，其中包括：测取室内外温度数据，预设参数值，利用梯度下降法修正模型，验证模型四大部分；热网络参数模型的起始值按国家标准建筑热阻热容值计算，然后利用寻优方法降低误差并迭代，满足精度要求时，返回修正后热网络参数。在其中一个实施例中，所述空调通风系统能耗模型在建模中使用传递热量/制冷量与实际能效比(COP)代替热负荷与额定能耗比；计算公式如下：为实际通风量与最大通风量百分比。在其中一个实施例中，所述模型预测控制算法，通过以目标模型为基础，利用给定输入对规定时域内的系统状态进行预测，由于不同控制序列同时会对系统状态造成影响，利用优化方法优化控制序列使得控制目标最优化，达到节能舒适的目的；对于室内热舒适的控制，在已建立热网络模型与简化热舒适模型的基础上，需要确立热舒适与能耗的综合目标，以及选择合适的优化方法；热舒适与能耗综合目标采用公式3的形式时实现高热舒适与节能的目的；由于系统为线性且属于凸优化问题，采用二次规划方式求解最优控制序列具有高稳定性与高效性；模型预测控制计算公式为：起始状态：x0＝x(3)动态过程：xk+1＝Axk+Buk+Cwk(4)yk+1＝Dxk+1(5)代价函数：限制条件:xk∈[xmin，xmax]；uk∈[umin，umax](7)代价方程J的计算公式为：其中Pnon-linear为实际能耗，Pmax为实测最大能耗，Pmin为实测最低能耗，PMVrange为PMV变化范围。本专利技术的有益效果：1.面向室内热环境的空调通风系统控制方案，具有协同优化、高效率、易使用等特点；2.采用模型预测控制对比开关控制、PID控制等具有高效、兼顾能耗与舒适的特点；3.利用热舒适指标代替室内温度，便于用户直观掌握实时室内热舒适变化；4.建立与控制量为变量的空调通风系统能耗模型，获取不同控制量下的系统能耗变化；5.实时在线获取天气预报数据，利用预测温度数据优化控制方案，避免供热/制冷不足或过量，增强控制方案，降低总能耗；6.实时温湿度数据将通过无线通信方式进行数据传输，并计算热舒适情况并上传至用户终端，方便用户实时掌握室内舒适情况。附图说明图1是本专利技术基于模型预测控制的室内空调通风系统的整体架构示意图。图2是本专利技术基于模型预测控制的室内空调通风系统的建筑热网络模型示意图。图3是本专利技术基于模型预测控制的室内空调通风系统的建筑热网络模型修正示意图。图4是本专利技术基于模型预测控制的室内空调通风系统的模型预测控制实现流程图。图5是本专利技术基于模型预测控制的室内空调通风系统的实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于模型预测控制的室内空调通风系统，其特征在于，包括：/n温湿度传感器：采用实时室内温湿度监测仪器对室内温度湿度进行实时更新，温度与湿度信息主要用于更新模型预测控制中的输入参数，并且可以与天气预报数据进行温差纠正，从而提高天气预报对空调系统所在位置温湿度预测的准确性。/n空调通风系统主体：空调通风系统主体直接与室内相连通，空调通风系统主体包括两大部分：风机部分以及变频器部分；控制变频器可以改变空调主机运行频率，进一步控制空调通风系统的供热量/制冷量，避免启停机导致的不必要能耗；风机则利用通风量改变室内空气与空调主机的热交换过程，改变实际的供热量/制冷量；/n在线获取天气预报模块：通过利用无线网络方式在线获取天气信息，在线获取天气信息中包括24小时内每小时区域温度；将天气预报温度于室内热网络模型相结合，可以有效预估温度变化带来的热负荷变化，从而进一步提升优化控制的效果；以及/n嵌入式平台：嵌入式平台为运行模型预测控制算法提供硬件基础；在嵌入式平台中需要预先加载建筑热网络模型以及空调通风系统能耗模型，为模型预测控制提供模型基础；其次室内实时温湿度数据与在线获取的天气预测数据为输入变量，通过模型预测控制算法可以计算出最佳控制方案，用于控制系统的风机风量或空提主机变频器部分。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于模型预测控制的室内空调通风系统，其特征在于，包括：
温湿度传感器：采用实时室内温湿度监测仪器对室内温度湿度进行实时更新，温度与湿度信息主要用于更新模型预测控制中的输入参数，并且可以与天气预报数据进行温差纠正，从而提高天气预报对空调系统所在位置温湿度预测的准确性。
空调通风系统主体：空调通风系统主体直接与室内相连通，空调通风系统主体包括两大部分：风机部分以及变频器部分；控制变频器可以改变空调主机运行频率，进一步控制空调通风系统的供热量/制冷量，避免启停机导致的不必要能耗；风机则利用通风量改变室内空气与空调主机的热交换过程，改变实际的供热量/制冷量；
在线获取天气预报模块：通过利用无线网络方式在线获取天气信息，在线获取天气信息中包括24小时内每小时区域温度；将天气预报温度于室内热网络模型相结合，可以有效预估温度变化带来的热负荷变化，从而进一步提升优化控制的效果；以及
嵌入式平台：嵌入式平台为运行模型预测控制算法提供硬件基础；在嵌入式平台中需要预先加载建筑热网络模型以及空调通风系统能耗模型，为模型预测控制提供模型基础；其次室内实时温湿度数据与在线获取的天气预测数据为输入变量，通过模型预测控制算法可以计算出最佳控制方案，用于控制系统的风机风量或空提主机变频器部分。


2.如权利要求1所述的基于模型预测控制的室内空调通风系统，其特征在于，温湿度采集模块使用12V直流电源或电池供电，利用RS232、RS485串口通信方式或无线通信方式与嵌入式平台进行实时交互，获取实时室内温湿度变化、室外温度变化。


3.如权利要求1所述的基于模型预测控制的室内空调通风系统，其特征在于，利用天气网站提供的接口查询不同地区24小时内天气变化。


4.如权利要求1所述的基于模型预测控制的室内空调通风系统，其特征在于，所述嵌入式平台包含WiFi无线通讯模块和串口通讯模块。


5.如权利要求1所述的基于模型预测控制的室内空调通风系统，其特征在于，所述嵌入式平台是STM32或树莓派。


6.如权利要求1所述的基于模型预测控制的室内空调通风系统，其特征在于，建筑热网络模型选用RC(热阻热容)热网络模型。


7.如权利要求6所述的基于模型预测控制的室内空调通风系统，其特征在于，其中，墙壁部分、屋顶部分使用3R2C模型(三热阻两热容)，窗户使用1R模型(单热阻)，室内热质以及地面部分使用2R2C(两热阻两热容)；温度节点包含：室外温度、室内热质温度、室内空气温度、地下温度；其中地下温度为浅层土壤温度，供一层建筑物建模使用，非一楼按室外温度或实际测取温度计算。...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓业林，方健，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32