本发明专利技术公开了一种基于冷站多智能体的节能控制方法、装置、终端设备及可读存储介质，所述方法包括：根据冷站的历史运行数据，构建冷站多智能体；所述冷站多智能体包括建筑智能体及空调机组智能体；根据环境数据及所述建筑智能体输出的运行数据，确定所述空调机组智能体的初始运行参数；对所述初始运行参数进行全局寻优，获得所述空调机组智能体的最优运行参数；利用所述最优运行参数对冷站进行节能控制。本发明专利技术以全局能耗最小为优化目标，通过单一的智能体对输入条件的反馈，实现了多智能体能综合判断在满足制冷需求量时各部件的最佳运行状态，以达到整体能耗最小，实现了冷站的节能控制。节能控制。节能控制。
【技术实现步骤摘要】
基于冷站多智能体的节能控制方法、装置、设备及介质
[0001]本专利技术涉及建筑节能和智能控制
，尤其涉及一种基于冷站多智能体的节能控制方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]随着社会经济的发展，建筑的能耗逐渐增加，已经占到全球能源需求的40％左右。而在我国，建筑能耗站全社会能耗高达30％之高。同时，空调和供暖系统越占建筑总能耗的一半，且该比例仍在逐年增长，而公共建筑节能达标率却不足10％，由于冷站能耗是空调能耗中的主要部分，因此，实现空调系统节能的首要任务是实现冷站节能的优化控制。
[0003]针对冷站设备的控制，现有的方法主要是通过人工智能或神经网络等深度学习的方法来实现全局的节能优化控制。然而，该方法达到的控制效果并不理想：一方面，现有方法在进行冷站控制时，无法考虑设备性能随时间变化所出现的衰减或偏移问题，因此无法根据设备的实际运行状态进行控制方法的自修正；另一方面，现有的控制方法往往需要花费大量时间进行计算，当设备运行状态变化时，对于各设备的运行能耗计算过程复杂、迭代量大，无法实现准确、有效的节能控制。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于提供一种基于冷站多智能体的节能控制方法、装置、设备及介质，以解决现有技术中冷站控制方法存在的通用性差、耗时长、计算量大及控制效果不理想的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供一种基于冷站多智能体的节能控制方法，包括：
[0006]根据冷站的历史运行数据，构建冷站多智能体；所述冷站多智能体包括建筑智能体及空调机组智能体；
[0007]根据环境数据及所述建筑智能体输出的运行数据，确定所述空调机组智能体的初始运行参数；
[0008]对所述初始运行参数进行全局寻优，获得所述空调机组智能体的最优运行参数；
[0009]利用所述最优运行参数对冷站进行节能控制。
[0010]进一步地，所述建筑智能体输出的运行数据包括冷负荷值，所述环境数据包括环境温湿度值。
[0011]进一步地，所述空调机组智能体包括水泵智能体、主机智能体及冷却塔智能体。
[0012]进一步地，所述对所述初始运行参数进行全局寻优，获得所述空调机组智能体的最优运行参数，包括：
[0013]根据所述冷负荷值确定空调机组的需求制冷量；
[0014]将所述需求制冷量、所述环境温湿度值输入至所述主机智能体，得到待开启的主机数量，并生成主机的冷冻水出水温度与冷却水进水温度的组合；
[0015]将所述冷冻水出水温度与冷却水进水温度的组合输入至所述主机智能体，得到所
述主机智能体输出的制冷量等于所述需求制冷量时多个主机的功耗；
[0016]确定所述多个主机的功耗中的最小主机功耗，并获取与所述最小主机功耗对应的主机冷冻水出水温度与冷却水进水温度。
[0017]进一步地，所述对所述初始运行参数进行全局寻优，获得所述空调机组智能体的最优运行参数，还包括：
[0018]根据待开启的主机数量确定需开启的水泵台数，并根据所述需开启的水泵台数更新所述水泵智能体；
[0019]将所述冷冻水出水温度与冷却水进水温度的组合输入至所述主机智能体，得到当所述主机智能体输出的制冷量等于所述需求制冷量时所需的冷却水流量；
[0020]获取当更新后的水泵智能体的输出满足所述冷却水流量时多个水泵的功耗；
[0021]确定所述多个水泵的功耗中的最小水泵功耗，并获取与所述最小水泵功耗对应的水泵转速和实际运行的水泵台数。
[0022]进一步地，所述对所述初始运行参数进行全局寻优，获得所述空调机组智能体的最优运行参数，还包括：
[0023]根据待开启的主机数量确定需开启的冷却塔台数，并根据所述需开启的冷却塔台数更新所述冷却塔智能体；
[0024]获取当更新后的冷却塔智能体的输出满足所述冷却水流量时多个冷却塔的功耗；
[0025]确定所述多个冷却塔的功耗中的最小冷却塔功耗，并获取与所述最小冷却塔功耗对应的冷却塔转速和实际运行的冷却塔台数。
[0026]进一步地，在所述利用所述最优运行参数对冷站进行节能控制之后，还包括：
[0027]利用回归算法并按照预设周期对所述冷站多智能体进行迭代训练，并利用训练结果对冷站进行节能控制。
[0028]本专利技术还提供一种基于冷站多智能体的节能控制装置，包括：
[0029]多智能体构建单元，用于根据冷站的历史运行数据，构建冷站多智能体；所述冷站多智能体包括建筑智能体及空调机组智能体；
[0030]初始参数确定单元，用于根据环境数据及所述建筑智能体输出的运行数据，确定所述空调机组智能体的初始运行参数；
[0031]参数寻优单元，用于对所述初始运行参数进行全局寻优，获得所述空调机组智能体的最优运行参数；
[0032]冷站控制单元，用于利用所述最优运行参数对冷站进行节能控制。
[0033]本专利技术还提供一种终端设备，包括：
[0034]一个或多个处理器；
[0035]存储器，与所述处理器耦接，用于存储一个或多个程序；
[0036]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上任一项所述的基于冷站多智能体的节能控制方法。
[0037]本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，其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任一项所述的基于冷站多智能体的节能控制方法。
[0038]相对于现有技术，本专利技术的有益效果在于：
[0039]本专利技术公开了一种基于冷站多智能体的节能控制方法，包括：根据冷站的历史运
行数据，构建冷站多智能体；所述冷站多智能体包括建筑智能体及空调机组智能体；根据环境数据及所述建筑智能体输出的运行数据，确定所述空调机组智能体的初始运行参数；对所述初始运行参数进行全局寻优，获得所述空调机组智能体的最优运行参数；利用所述最优运行参数对冷站进行节能控制。
[0040]本专利技术构建的冷站多智能体可对冷站建筑的负荷做出预测。具体地，基于冷站建筑的热物理模型，智能体对特定时间、特定输入的环境参数下的负荷做出预测，可对空调系统的运行投入量提供依据；本专利技术通过对空调机组各设备的运行参数进行全局寻优，使得多智能体冷站群控在达到热舒适度的前提下，实现了整体功耗最小的节能控制。此外本专利技术构建的冷站多智能体具有自更新(自升级)机制，在面对现实设备长期运行后性能衰减时，本专利技术能够通过人工智能算法和历史数据实现对冷站多智能体的迭代训练，使其真实反应设备的当前情况，以实现准确的节能控制。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本专利技术的技术方案，下面将对实施方式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一些实施方式，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0042]图1是本专利技术某一实施例提供的基于冷站多智能体的节能控制本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于冷站多智能体的节能控制方法，其特征在于，包括：根据冷站的历史运行数据，构建冷站多智能体；所述冷站多智能体包括建筑智能体及空调机组智能体；根据环境数据及所述建筑智能体输出的运行数据，确定所述空调机组智能体的初始运行参数；对所述初始运行参数进行全局寻优，获得所述空调机组智能体的最优运行参数；利用所述最优运行参数对冷站进行节能控制。2.根据权利要求1所述的基于冷站多智能体的节能控制方法，其特征在于，所述建筑智能体输出的运行数据包括冷负荷值，所述环境数据包括环境温湿度值。3.根据权利要求2所述的基于冷站多智能体的节能控制方法，其特征在于，所述空调机组智能体包括水泵智能体、主机智能体及冷却塔智能体。4.根据权利要求3所述的基于冷站多智能体的节能控制方法，其特征在于，所述对所述初始运行参数进行全局寻优，获得所述空调机组智能体的最优运行参数，包括：根据所述冷负荷值确定空调机组的需求制冷量；将所述需求制冷量、所述环境温湿度值输入至所述主机智能体，得到待开启的主机数量，并生成主机的冷冻水出水温度与冷却水进水温度的组合；将所述冷冻水出水温度与冷却水进水温度的组合输入至所述主机智能体，得到所述主机智能体输出的制冷量等于所述需求制冷量时多个主机的功耗；确定所述多个主机的功耗中的最小主机功耗，并获取与所述最小主机功耗对应的主机冷冻水出水温度与冷却水进水温度。5.根据权利要求4所述的基于冷站多智能体的节能控制方法，其特征在于，所述对所述初始运行参数进行全局寻优，获得所述空调机组智能体的最优运行参数，还包括：根据待开启的主机数量确定需开启的水泵台数，并根据所述需开启的水泵台数更新所述水泵智能体；将所述冷冻水出水温度与冷却水进水温度的组合输入至所述主机智能体，得到当所述主机智能体输出的制冷量等于所述需求制冷量时所需的冷却水流量；获取当更新后的水泵智能体的输出满足所述冷却水流量时多个水泵的功耗；确定所述多个水泵的功...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡佳，杨瑞，谭江浩，董海雷，李申，
申请(专利权)人：广州汇电云联互联网科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。