一种用于复叠制冷系统的中间压力控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种用于复叠制冷系统的中间压力控制方法，包括以下步骤：获取用于预测复叠制冷系统能效比的热力学模型；建立关键性能参数与其关联参数的映射机制；将关键性能参数分为现场条件下可实测关键性能参数与现场条件下不可实测关键性能参数；确定基于数据驱动的人工智能算法的输入项与输出项，预测获得现场条件下可实测关键性能参数；确定基于数据驱动的经验公式法的输入项与输出项，预测获得现场条件下不可实测关键性能参数；基于最优能效比所对应的最优中间压力，实现复叠制冷系统中间压力的控制。本发明专利技术能够解决现有的复叠制冷系统预测精确度低的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种用于复叠制冷系统的中间压力控制方法
本专利技术涉及复叠制冷系统，特别涉及一种用于复叠制冷系统的中间压力控制方法。
技术介绍
复叠制冷系统由于其较强的制冷能力而被广泛应用于各种低温冷库，对于复叠制冷系统而言，当库内设定温度、外界环境温度等工况变化时，其蒸发冷凝器内的最优中间压力也随之发生改变。当实际中间压力低于或高于此压力时，都会导致系统能效比降低，因此中间压力的优化控制对系统节能非常关键。目前，比较常用的预测控制方法之一是经验公式法，即以实验室测量结果拟合的经验公式为基准实现系统性能预测与优化控制；另一种基于知识驱动的预测控制方法是热力学模型法，即通过计算系统内各个部件的工作过程来实现性能预测与优化控制。然而，由于在实际运行过程中无法避免的磨损老化、换热器结垢、润滑油泄漏等问题，导致传统方法的精确度不足以满足精确控制要求。基于数据驱动的人工智能方法是一种新颖的预测控制方法，该方法的预测精确度相较于传统方法有较大提升。然而，现有的基于数据驱动的人工智能方法的局限性在于其内核物理意义模糊、缺乏对模型输入输出参数热力学关系的研究。综上，找到一种满足精确度要求、具有明确物理意义的复叠制冷系统中间压力控制方法成为了一个亟待解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种用于复叠制冷系统的中间压力控制方法，以解决上述存在的一个或多个技术问题。本专利技术提供了一种结合了知识驱动与数据驱动的用于复叠制冷系统的性能预测与中间压力控制方法，旨在解决现有的复叠制冷系统预测精确度低、控制逻辑混乱的技术问题。为达到上述目的，本专利技术采用以下技术方案：本专利技术的一种用于复叠制冷系统的中间压力控制方法，包括以下步骤：(1)基于知识驱动对所述复叠制冷系统进行热力学建模，获得用于预测复叠制冷系统能效比的热力学模型；(2)基于所述热力学模型，建立关键性能参数与其关联参数的映射机制；将关键性能参数分为现场条件下可实测关键性能参数与现场条件下不可实测关键性能参数；(3)基于所述现场条件下可实测关键性能参数及其关联参数的映射机制，确定基于数据驱动的人工智能算法的输入项与输出项；基于所述人工智能算法，训练获得人工智能模型；基于所述人工智能模型预测获得现场条件下可实测关键性能参数；(4)基于所述现场条件下不可实测关键性能参数及其关联参数的映射机制，确定基于数据驱动的经验公式法的输入项与输出项；基于所述经验公式法，拟合获得经验公式；基于所述经验公式预测获得现场条件下不可实测关键性能参数；(5)将预测得到的可实测与不可实测关键性能参数输入至步骤(1)获得的热力学模型，预测获得复叠制冷系统的能效比；基于最优能效比所对应的最优中间压力，实现复叠制冷系统中间压力的控制。本专利技术的进一步改进在于，所述复叠制冷系统包括：高温级部分与低温级部分；高温级部分与低温级部分均是完整的制冷循环；高温级部分与低温级部分通过蒸发冷凝器相连通，所述蒸发冷凝器用于作为高温级部分的蒸发器以及低温级部分的冷凝器。本专利技术的进一步改进在于，步骤(1)中，基于知识驱动对所述复叠制冷系统进行热力学建模时，压缩过程近似为等熵过程，蒸发冷凝过程看作是等压过程，节流过程中认为节流前后制冷剂的焓值保持不变。本专利技术的进一步改进在于，步骤(2)中，所述关键性能参数有一个或多个关联参数；每个关键性能参数的关联参数个数相同或不相同。本专利技术的进一步改进在于，步骤(2)中，所述现场条件下可实测关键性能参数包括：蒸发冷凝器换热温差，蒸发器换热温差，冷凝器换热温差，高、低温级排气压力与排气温度等；所述现场条件下不可实测关键性能参数包括：绝热效率、容积效率。本专利技术的进一步改进在于，步骤(3)中，人工智能算法的输出项为关键性能参数，输入项为关键性能参数对应的关联参数；用于模型训练的样本点集通过现场实测获得。本专利技术的进一步改进在于，步骤(3)中，基于所述人工智能算法，训练获得人工智能模型时包括：对人工智能模型的预测精确度进行判断，若不满足预设精确度要求则扩大用于模型训练的样本数据量以提高精确度，直至满足预设精确度要求。本专利技术的进一步改进在于，步骤(4)中，经验公式法的输出项为关键性能参数，输入项为关键性能参数对应的关联参数；用于拟合的数据为实验室测试得到的实验数据。本专利技术的进一步改进在于，步骤(4)中，基于所述经验公式法，拟合获得经验公式时包括：对经验公式的预测精确度进行判断，若不满足预设精确度要求则通过扩大实验测试数据量、改变拟合方法以提高精确度，直至满足预设精确度要求。本专利技术的进一步改进在于，步骤(5)具体包括：将预测得到的现场条件下可实测与不可实测关键性能参数输入至基于知识驱动的热力学模型；复叠制冷系统的工况与中间压力变化时，绘制不同工况下中间压力-系统能效比的关系曲线；结合不同工况下中间压力-系统能效比的关系曲线，调节实时中间压力令其等于该工况下的最优中间压力。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术的方法中，将基于数据驱动的人工智能算法与经验公式法预测得到的现场条件下可实测与不可实测关键性能参数输入至基于知识驱动的热力学模型后即可获得所述结合了知识驱动与数据驱动的模型，能够提高复叠制冷系统预测精确度；当工况给定时，根据此模型即可计算获得不同中间压力设定下的系统能效比；当工况变化时，可根据计算结果绘制不同工况下中间压力-系统能效比的关系曲线；最优中间压力则可以确定为在此工况下使得系统能效比取最大值的中间压力。其中，当工况发生变化时，最优中间压力也将随之发生变化，结合预测所得不同工况下中间压力-系统能效比的关系曲线，实时调整系统实际中间压力令其等于该工况下的最优中间压力，即可实现复叠制冷系统能效比的最大化。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做简单的介绍；显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来说，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术实施例的一种用于复叠制冷系统的中间压力控制方法的流程示意框图；图2是复叠制冷系统的示意图；图3是复叠制冷循环温-熵图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术效果及技术方案更加清楚，下面结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述；显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例。基于本专利技术公开的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的其它实施例，都应属于本专利技术保护的范围。请参阅图1，本专利技术实施例的一种用于复叠制冷系统的中间压力控制方法，所述复叠制冷系统包括高温级与低温级两部分，每个部分都是完整的制冷循环，包含但不限于压缩机、冷凝器、节流阀与蒸发器，两部分通过蒸发冷凝器相连，该部件既是高温级的蒸发器又是低温级的冷凝器；所述中间压力控制方法包括：(1)基于知识驱动本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于复叠制冷系统的中间压力控制方法，其特征在于，包括以下步骤：/n(1)基于知识驱动对所述复叠制冷系统进行热力学建模，获得用于预测复叠制冷系统能效比的热力学模型；/n(2)基于所述热力学模型，建立关键性能参数与其关联参数的映射机制；将关键性能参数分为现场条件下可实测关键性能参数与现场条件下不可实测关键性能参数；/n(3)基于所述现场条件下可实测关键性能参数及其关联参数的映射机制，确定基于数据驱动的人工智能算法的输入项与输出项；基于所述人工智能算法，训练获得人工智能模型；基于所述人工智能模型预测获得现场条件下可实测关键性能参数；/n(4)基于所述现场条件下不可实测关键性能参数及其关联参数的映射机制，确定基于数据驱动的经验公式法的输入项与输出项；基于所述经验公式法，拟合获得经验公式；基于所述经验公式预测获得现场条件下不可实测关键性能参数；/n(5)将预测得到的可实测与不可实测关键性能参数输入至步骤(1)获得的热力学模型，预测获得复叠制冷系统的能效比；基于最优能效比所对应的最优中间压力，实现复叠制冷系统中间压力的控制。/n

【技术特征摘要】
1.一种用于复叠制冷系统的中间压力控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)基于知识驱动对所述复叠制冷系统进行热力学建模，获得用于预测复叠制冷系统能效比的热力学模型；
(2)基于所述热力学模型，建立关键性能参数与其关联参数的映射机制；将关键性能参数分为现场条件下可实测关键性能参数与现场条件下不可实测关键性能参数；
(3)基于所述现场条件下可实测关键性能参数及其关联参数的映射机制，确定基于数据驱动的人工智能算法的输入项与输出项；基于所述人工智能算法，训练获得人工智能模型；基于所述人工智能模型预测获得现场条件下可实测关键性能参数；
(4)基于所述现场条件下不可实测关键性能参数及其关联参数的映射机制，确定基于数据驱动的经验公式法的输入项与输出项；基于所述经验公式法，拟合获得经验公式；基于所述经验公式预测获得现场条件下不可实测关键性能参数；
(5)将预测得到的可实测与不可实测关键性能参数输入至步骤(1)获得的热力学模型，预测获得复叠制冷系统的能效比；基于最优能效比所对应的最优中间压力，实现复叠制冷系统中间压力的控制。


2.根据权利要求1所述的一种用于复叠制冷系统的中间压力控制方法，其特征在于，所述复叠制冷系统包括：高温级部分与低温级部分；高温级部分与低温级部分均是完整的制冷循环；高温级部分与低温级部分通过蒸发冷凝器相连通，所述蒸发冷凝器用于作为高温级部分的蒸发器以及低温级部分的冷凝器。


3.根据权利要求1所述的一种用于复叠制冷系统的中间压力控制方法，其特征在于，步骤(1)中，基于知识驱动对所述复叠制冷系统进行热力学建模时，压缩过程近似为等熵过程，蒸发冷凝过程看作是等压过程，节流过程中认为节流前后制冷剂的焓值保持不变。


4.根据权利要求1所述的一种用于复叠制冷系统的中间压力控制方法，其特征在于，步骤(2)中，所述关键性能参数有一个或多个关联参数；每个关键性能参数的关联参数个数相同或不相同。


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【专利技术属性】
技术研发人员：潘曦，邢子文，王豪杰，李彦澎，廖新忠，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61