一种中央空调系统并联冷机负荷优化分配方法技术方案

本发明专利技术公开了一种中央空调系统并联冷机负荷优化分配方法，在中央空调系统的若干冷机均设置有分布式控制器，并采用通信连接，形成分布式架构计算网络；当某一分布式控制器发起计算任务信息，其他分布式控制器接收到传递的计算任务信息后，根据计算任务信息进行计算；将计算结果传递至发起计算任务信息的分布式控制器，并对计算结果数据汇总；计算结果数据满足收敛条件，则总体分配调节完成；本发明专利技术通过各冷机的分布式控制器的协同合作，采用分布式并行计算的思想，完成了并联冷机系统负荷分配优化的调节任务；在保证安全可靠以及制冷量要求的情况下，根据外界冷负荷需求量的变化实时合理控制冷机的启停及负荷分配，有效降低了冷机的功耗。

【技术实现步骤摘要】
一种中央空调系统并联冷机负荷优化分配方法
本专利技术涉及空调制冷
，特别涉及一种中央空调系统并联冷机负荷优化分配方法。
技术介绍
近年来，随着我国经济的高速发展，人们的生活水平得到进一步提高，商场、酒店、文体场馆等进行各种公共活动的公共建筑建筑面积呈指数形式上升。新建的公共建筑中大型公共建筑的比例不断上涨，而且既有的公共建筑相继大修改造，升级成为大型公共建筑，导致大型公共建筑用能大幅上升，因此对于大型公共建筑节能研究非常有必要。在大型公共建筑中，中央空调系统的能耗占比最大，约为60-70％，而冷机系统作为中央空调的重要组成部分，其用电量达到了整个建筑用电量的25-40％。因而，冷机系统的安全稳定，高效节能运行对中央空调至关重要，冷机系统运行能效的高低对大型公共建筑的能耗影响较大，是大型公共建筑节能的有力切入点。目前，由于天气变化、人员流动等原因造成了建筑外界情况在不断变化，不同外界情况下对于同一冷机系统负荷的需求有所不同，为了提高系统对不同负荷需求的适应性，中央空调系统中多数采用的是并联冷机系统。然而，在同一负荷需求下，冷本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种中央空调系统并联冷机负荷优化分配方法，其特征在于，将中央空调系统中的若干冷机按照物理连接关系连接，每个冷机上均设置有分布式控制器，每个冷机上的分布式控制器之间采用通信连接，形成分布式架构计算网络；其中，由某一分布式控制器，发起生成树，连接其他所有分布式控制器；/n当某一分布式控制器发起计算任务信息，其他分布式控制器接收到传递的计算任务信息后，结合自身冷机的运行信息，根据计算任务信息进行计算；将计算结果数据传递至发起计算任务信息的分布式控制器，并对计算结果数据汇总；若计算结果数据满足收敛条件，则总体分配调节完成；否则重复继续迭代进行分配调节，直至满足收敛条件，完成优化分配控制。/n

【技术特征摘要】
1.一种中央空调系统并联冷机负荷优化分配方法，其特征在于，将中央空调系统中的若干冷机按照物理连接关系连接，每个冷机上均设置有分布式控制器，每个冷机上的分布式控制器之间采用通信连接，形成分布式架构计算网络；其中，由某一分布式控制器，发起生成树，连接其他所有分布式控制器；
当某一分布式控制器发起计算任务信息，其他分布式控制器接收到传递的计算任务信息后，结合自身冷机的运行信息，根据计算任务信息进行计算；将计算结果数据传递至发起计算任务信息的分布式控制器，并对计算结果数据汇总；若计算结果数据满足收敛条件，则总体分配调节完成；否则重复继续迭代进行分配调节，直至满足收敛条件，完成优化分配控制。


2.根据权利要求1所述的一种中央空调系统并联冷机负荷优化分配方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
S1、由某一分布式控制器发起生成树，连接其他分布式控制器，形成分布式架构计算网络；
S2、将若干冷机的某一负载率组合作为一个粒子，所有粒子组合形成种群；在每个分布式控制器中完成种群初始化，得到初始化后的粒子位置向量和粒子速度向量，并将初始化后的粒子位置向量分量和粒子速度向量分量传递至对应的分布式控制器；
S3、在每个分布式控制器中，分别对粒子位置向量分量之间的距离进行计算，并将计算结果传递至其中一个分布式控制器进行汇总，当两个粒子之间的距离小于设定范围值时，对两个粒子的适应度值进行大小比较，对适应度值较小的粒子惩罚并更新；
S4、利用各分布式控制器分别对每个冷机的功耗进行计算，得到各分布式控制器的适应度值，将各分布式控制器的适应度值传递至其中一个分布式控制器中，通过该分布式控制器对各分布式控制器的适应度值进行汇总，得到粒子的总适应度值；
S5、将各分布式控制器的适应度值中最小值，作为个体极值初值；将每个粒子对应的适应度值，作为群体极值初值；
S6、对每个粒子位置向量及粒子速度向量进行更新，计算得到每个分布式控制器更新后的适应度值；将每个分布式控制器更新后的适应度值传递至其中一个分布式控制器中，通过该分布式控制器对各分布式控制器更新后的适应度值进行汇总，得到更新后粒子的总适应度值；
S7、根据更新后粒子的总适应度值，对其中一个分布式控制器进行个体极值及群体极值进行更新，并将更新后的结果传递至其他分布式控制器；
S8、按照步骤S6-S7进行迭代，当迭代次数达到设定值或其中一个分布式控制器的适应度值为最优解时，完成迭代；并将其适应度值的最优解传递至其他分布式控制器，完成优化分配控制。


3.根据权利要求2所述的一种中央空调系统并联冷机负荷优化分配方法，其特征在于，步骤S2中，种群采用冷水机组负荷分配值矩阵U表示，冷水机组负荷分配值矩阵U的公式如下：



其中，m为分布式控制器的个数，g为粒子个数，x为所有冷机的总负载率，xj,i为第j个粒子中第i台冷机的负载率；
粒子位置向量X的初始化公式为：
x＝rands(g，m)
粒子速度向量V的初始化公式为：
v＝rands(g，m)。


4.根据权利要求2所述的一种中央空调系统并联冷机负荷优化分配方法，其特征在于，步骤S3中，粒子位置向量分量间的距离公式为：



其中，d1为粒子之间的距离，xi为第i个粒子的位置，xj为第j个粒子的位置。


5.根据权利要求2所述的一种中央空调系统并联冷机负荷优化分配方法，其特征在于，步骤S4中，粒子的总适应度值的计算公式如下：
F＝F1+F2...+Fi...+Fm
Fi＝a+b·xi-c·xi2+d·xi3
其中，F为粒子的总适应度值，Fi为第i个分布式控制器的适...

【专利技术属性】
技术研发人员：于军琪，高之坤，陈时羽，赵安军，赵泽华，焦森，刘奇特，
申请(专利权)人：西安建筑科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61