本申请公开了一种空调冷站系统控制方法，包括：获取空调冷站系统在试运行工况下多个部件的运行参数；根据运行参数建立每个部件的数学模型，并确定空调冷站系统的负荷预测模型；结合数学模型和负荷预测模型，通过寻优算法确定空调冷站系统能耗最低时每个部件的最优工况参数；将最优工况参数下发至空调冷站系统的本地控制器，以使每个部件按照最优工况参数运行。本申请建立空调冷站系统各部件的数学模型和负荷预测模型，并通过寻优算法确定能耗最低时的最优工况参数，达到温控效果不变但能耗降低的目的，进而实现无人工下空调冷站系统的能耗准确调节。相应的，本申请还公开了一种具有相同有益效果的空调冷站系统控制系统、装置及可读存储介质。可读存储介质。可读存储介质。
【技术实现步骤摘要】
一种空调冷站系统控制方法、系统、装置及可读存储介质
[0001]本专利技术涉及空调控制领域，特别涉及一种空调冷站系统控制方法、系统、装置及可读存储介质。
技术介绍
[0002]当前，楼宇运行能耗占全社会总能源消耗的比例超过20％，其中空调能耗又占到楼宇运行能耗的40％，随着人们生活水平的提高，空调能耗占比还将进一步提高。
[0003]目前楼宇内空调系统的运行管理主要依靠物业管理人员手动调控，手段较为粗放，空调系统运行效率较低，产生了一些不必要的能源消耗。在能源供求形势日趋紧张的背景下，如何在空调系统方面推动节能减排，具有一定的现实意义。
[0004]因此，如何提供一种解决上述技术问题的方案是目前本领域技术人员需要解决的问题。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种空调冷站系统控制方法、系统、装置及可读存储介质。其具体方案如下：
[0006]一种空调冷站系统控制方法，包括：
[0007]获取空调冷站系统在试运行工况下多个部件的运行参数；
[0008]根据所述运行参数建立每个所述部件的数学模型，并确定所述空调冷站系统的负荷预测模型；
[0009]结合所述数学模型和所述负荷预测模型，通过寻优算法确定所述空调冷站系统能耗最低时每个所述部件的最优工况参数；
[0010]将所述最优工况参数下发至所述空调冷站系统的本地控制器，以使每个所述部件按照所述最优工况参数运行。
[0011]优选的，所述部件包括制冷主机、水泵和冷却塔。<br/>[0012]优选的，所述根据所述运行参数建立每个所述部件的数学模型的过程，包括：
[0013]根据所述制冷主机的耗电量、冷冻水供回水温度、冷却水供回水温度和机组负荷率，建立所述制冷主机的数学模型。
[0014]优选的，所述水泵包括冷冻水泵和冷却水泵，所述根据所述运行参数建立每个所述部件的数学模型的过程，包括：
[0015]根据所述冷冻水泵的耗电量、使用频率和冷冻水流量，建立所述冷冻水泵的数学模型；
[0016]根据所述冷却水泵的耗电量、使用频率和冷却水流量，建立所述冷却水泵的数学模型。
[0017]优选的，所述根据所述运行参数建立每个所述部件的数学模型的过程，包括：
[0018]根据所述冷却塔的耗电量、使用频率、冷却水流量、冷却水进出水温度，建立所述
冷却塔的数学模型。
[0019]优选的，所述确定所述空调冷站系统的负荷预测模型的过程，包括：
[0020]按照时间系数法确定所述空调冷站系统的负荷预测模型。
[0021]优选的，所述空调冷站系统控制方法还包括：
[0022]获取所述空调冷站系统在实际运行工况下多个所述部件的实时运行参数；
[0023]根据每个所述部件的所述实时运行参数，修正对应的所述数学模型和所述负荷预测模型。
[0024]相应的，本申请还公开了一种空调冷站系统控制系统，包括：
[0025]参数获取模块，用于获取空调冷站系统在试运行工况下多个部件的运行参数；
[0026]模型建立模块，用于根据所述运行参数建立每个所述部件的数学模型，并确定所述空调冷站系统的负荷预测模型；
[0027]参数确定模块，用于结合所述数学模型和所述负荷预测模型，通过寻优算法确定所述空调冷站系统能耗最低时每个所述部件的最优工况参数；
[0028]参数下发模块，用于将所述最优工况参数下发至所述空调冷站系统的本地控制器，以使每个所述部件按照所述最优工况参数运行。
[0029]相应的，本申请还公开了一种空调冷站系统控制装置，包括：
[0030]传感器，用于获取空调冷站系统在试运行工况下多个部件的运行参数；
[0031]计算平台，用于根据所述运行参数建立每个所述部件的数学模型，并确定所述空调冷站系统的负荷预测模型，并结合所述数学模型和所述负荷预测模型，通过寻优算法确定所述空调冷站系统能耗最低时每个所述部件的最优工况参数；
[0032]信息网关，用于将所述最优工况参数下发至所述空调冷站系统的本地控制器，以使每个所述部件按照所述最优工况参数运行。
[0033]相应的，本申请还公开了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文任一项所述空调冷站系统控制方法的步骤。
[0034]本申请公开了一种空调冷站系统控制方法，包括：获取空调冷站系统在试运行工况下多个部件的运行参数；根据所述运行参数建立每个所述部件的数学模型，并确定所述空调冷站系统的负荷预测模型；结合所述数学模型和所述负荷预测模型，通过寻优算法确定所述空调冷站系统能耗最低时每个所述部件的最优工况参数；将所述最优工况参数下发至所述空调冷站系统的本地控制器，以使每个所述部件按照所述最优工况参数运行。本申请建立空调冷站系统各部件的数学模型和负荷预测模型，并通过寻优算法确定能耗最低时的最优工况参数，达到温控效果不变但能耗降低的目的，进而实现无人工下空调冷站系统的能耗准确调节。
附图说明
[0035]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，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0036]图1为本专利技术实施例中一种空调冷站系统控制方法的步骤流程图；
[0037]图2为本专利技术实施例中一种空调冷站系统控制系统的结构分布图；
[0038]图3为本专利技术实施例中一种空调冷站系统控制装置的结构分布图。
具体实施方式
[0039]下面将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，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0040]目前楼宇内空调系统的运行管理主要依靠物业管理人员手动调控，手段较为粗放，空调系统运行效率较低，产生了一些不必要的能源消耗。本申请建立空调冷站系统各部件的数学模型和负荷预测模型，并通过寻优算法确定能耗最低时的最优工况参数，达到温控效果不变但能耗降低的目的，进而实现无人工下空调冷站系统的能耗准确调节。
[0041]本专利技术实施例公开了一种空调冷站系统控制方法，参见图1所示，包括：
[0042]S1：获取空调冷站系统在试运行工况下多个部件的运行参数；
[0043]可以理解的是，空调冷站系统的部件包括制冷主机、水泵和冷却塔，其中水泵包括冷却水泵和冷冻水泵。这些部件的运行参数可通过安装在部件附近的传感器获取。
[0044]S2：根据运行参数建立每个部件的数学模型，并确定空调冷站系统的负荷预测模型；
[0045]具体的，该步骤针对不同的部件，存在不同的本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种空调冷站系统控制方法，其特征在于，包括：获取空调冷站系统在试运行工况下多个部件的运行参数；根据所述运行参数建立每个所述部件的数学模型，并确定所述空调冷站系统的负荷预测模型；结合所述数学模型和所述负荷预测模型，通过寻优算法确定所述空调冷站系统能耗最低时每个所述部件的最优工况参数；将所述最优工况参数下发至所述空调冷站系统的本地控制器，以使每个所述部件按照所述最优工况参数运行。2.根据权利要求1所述空调冷站系统控制方法，其特征在于，所述部件包括制冷主机、水泵和冷却塔。3.根据权利要求2所述空调冷站系统控制方法，其特征在于，所述根据所述运行参数建立每个所述部件的数学模型的过程，包括：根据所述制冷主机的耗电量、冷冻水供回水温度、冷却水供回水温度和机组负荷率，建立所述制冷主机的数学模型。4.根据权利要求2所述空调冷站系统控制方法，其特征在于，所述水泵包括冷冻水泵和冷却水泵，所述根据所述运行参数建立每个所述部件的数学模型的过程，包括：根据所述冷冻水泵的耗电量、使用频率和冷冻水流量，建立所述冷冻水泵的数学模型；根据所述冷却水泵的耗电量、使用频率和冷却水流量，建立所述冷却水泵的数学模型。5.根据权利要求2所述空调冷站系统控制方法，其特征在于，所述根据所述运行参数建立每个所述部件的数学模型的过程，包括：根据所述冷却塔的耗电量、使用频率、冷却水流量、冷却水进出水温度，建立所述冷却塔的数学模型。6.根据权利要求1所述空调冷站系统控制方法，其特征在于，所述确定所述空调冷站系统的负荷预测模型的过程，包括：按照时间系数...
【专利技术属性】
技术研发人员：张会福，李端平，冯琢络，肖俊玮，张聪聪，姜华，杨卓兴，赵梦迪，
申请(专利权)人：华润智慧能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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