一种中央空调自适应控制系统技术方案

本实用新型专利技术公开了一种中央空调自适应控制系统，连接于中央空调系统，包括感知层设备、数据采集设备和集中控制设备，其中：感知层设备用于获取实时数据参数，所述实时数据参数包括各个时段的室外温湿度参数、室内温湿度参数、室内人员密度参数和理想参考温度；数据采集设备用于对所述感知层设备获取的实时数据参数进行过滤筛选，得到优化后的实时数据参数；集中控制设备，用于打包接收所述优化后的实时数据参数，并采用预设公式计算出所述优化后的实时数据参数对应的目标控制值，所述目标控制值用于对所述中央空调系统进行节能调控。可见，本实用新型专利技术可以将中央空调系统保持在高效率的运行状态，提高节能效率。提高节能效率。提高节能效率。

【技术实现步骤摘要】
一种中央空调自适应控制系统


[0001]本技术涉及智能电器
，尤其涉及一种中央空调自适应控制系统。

技术介绍

[0002]在现代楼宇建筑中央空调系统按照标准设计要求设计时，系统的最大负载是按照建筑实际最大工况的负荷设计的。在实际运行过程中中央空调设备运行负荷远低于设计最大负荷，因此在中央空调设备实际运行过程中通过一定的设备和技术手段可以实现节能降耗。
[0003]目前，中央空调系统使用的节能调控技术手段包括：一、人工调控，相关工作人员根据室内人员的反馈进行手动设定，或者对主机和水泵等设备的运行频率根据时间段室外温度等进行手动设定；二、自动调控，通过控制设备依据空调末端传感器反馈的温度数据实现对供回水温差流量等进行自动设定。然而，现有的这些调控方式，受限于各种实际情况，考虑到的影响因素较为单一，中央空调节能效率未能被最大挖掘，仍存在可进一步提高的空间。

技术实现思路

[0004]本技术提供了一种中央空调自适应控制系统，可以将中央空调系统保持在高效率的运行状态，提高节能效率。
[0005]本技术提供了一种中央空调自适应控制系统，连接于中央空调系统，所述中央空调自适应控制系统包括：
[0006]感知层设备，用于获取实时数据参数，所述实时数据参数包括各个时段的室外温湿度参数、室内温湿度参数、室内人员密度参数和理想参考温度；
[0007]数据采集设备，与所述感知层设备连接，用于对所述感知层设备获取的实时数据参数进行过滤筛选，得到优化后的实时数据参数；
[0008]集中控制设备，与所述数据采集设备连接，用于打包接收所述优化后的实时数据参数，并采用预设公式计算出所述优化后的实时数据参数对应的目标控制值，所述目标控制值用于对所述中央空调系统进行节能调控。
[0009]作为一种可选的实施方式，所述感知层设备包括：
[0010]室外温湿度传感器，用于获取各个时段的室外温湿度参数；
[0011]室内温湿度传感器，用于获取各个时段的室内温湿度参数；
[0012]区域人员探测器，用于获取预设区域的区域人员密度参数。
[0013]作为一种可选的实施方式，所述集中控制设备包括：
[0014]数据存储单元，用于存储系统运行参量、建筑环境参量和所述预设公式；
[0015]数据处理单元，与所述数据存储单元连接，用于获取所述数据存储单元所存储的所述系统运行参量、建筑环境参量和预设公式，并采用所述预设公式和加权因子计算出对应的目标控制值，所述系统运行参量和建筑环境参量被采用于所述预设公式，所述加权因
子包括所述各个时段的室外温湿度参数和室内温湿度参数。
[0016]作为一种可选的实施方式，所述集中控制设备还包括：
[0017]干扰预测模型单元和负荷预测模型单元，用于以所述室内人员密度参数和理想参考温度作为自适应因子，采用干扰预测模型和负荷预测模型，对实际状况下的冷热负荷进行预测和修正；
[0018]其中，所述干扰预测模型和负荷预测模型均是在非线性模型闭环优化预测控制策略的基础上搭建。
[0019]作为一种可选的实施方式，所述集中控制设备还包括：
[0020]通信控制单元，分别与所述数据存储单元、所述数据处理单元、所述干扰预测模型单元和所述负荷预测模型单元连接，用于所述集中控制设备内部和外部的通信控制。
[0021]作为一种可选的实施方式，所述系统运行参量包括夏季空调区设定温度，所述建筑环境参量包括外墙/窗传热系数和外墙/窗传热面积；
[0022]所述预设公式为：
[0023]WL
q
＝kf(t
q
‑
t
n
)
[0024]式中，WL
q
表示各个时段的外墙/外窗热传递冷热负荷，k表示所述外墙/窗传热系数，f表示所述外墙/窗传热面积，t
q
表示各个时段的外墙/窗冷热负荷计算温度，t
n
表示所述夏季空调区设定温度。
[0025]作为一种可选的实施方式，所述数据存储单元，还用于存储用户使用数据，所述用户使用数据用于学习用户习惯并生成用户习惯条件；
[0026]所述数据处理单元，具体用于在满足所述用户习惯条件下，计算出所述目标控制值。
[0027]作为一种可选的实施方式，所述中央空调系统包括空调主机、冷冻水循环设备、冷却水循环设备、末端风机盘管设备和冷却塔风机设备。
[0028]作为一种可选的实施方式，所述系统运行参量还包括所述空调主机、冷冻水循环设备、冷却水循环设备、末端风机盘管设备和冷却塔风机设备的台数及额定功率。
[0029]作为一种可选的实施方式，所述中央空调自适应控制系统的微处理器基于工业级Linux，所述中央空调自适应控制系统的接口资源包括1路网口、2路USB口、2路485通讯接口和1路232通讯接口。
[0030]由上可见，本技术的中央空调自适应控制系统中，感知层设备实时获取各个时段的室外温湿度参数、室内温湿度参数、室内人员密度参数和理想参考温度，通过数据采集设备将这些数据传输到集中控制设备，集中控制设备整合实际情况下的各种影响因素，计算出用于对中央空调系统进行节能调控的目标控制值，从而将中央空调系统保持在高效率的运行状态，提高节能效率。
[0031]本技术附加技术特征所具有的有益效果将在本说明书具体实施方式部分进行说明。
附图说明
[0032]为了更清楚地说明本技术实施例，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技术的一些实施
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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0033]图1是本技术提供的一种中央空调自适应控制系统的结构示意图；
[0034]图2是本技术提供的另一种中央空调自适应控制系统的结构示意图；
[0035]图3是本技术提供的一种感知层设备的结构示意图；
[0036]图4是本技术提供的一种集中控制设备的结构示意图；
[0037]图5是本技术提供的一种干扰预测模型和负荷预测模型的结构示意图。
具体实施方式
[0038]下面将结合本技术实施例中的附图，对本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技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
[0039]请参阅图1，图1是本技术提供的一种中央空调自适应控制系统的结构示意图，如图所示的中央空调自适应控制系统连接于中央空调系统。
[0040]请参阅图2，图2是本技术提供的另一种中央空调自适应控制系统的结构示意图，如图所示的中央空调自适应控制系统包本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种中央空调自适应控制系统，连接于中央空调系统，其特征在于，所述中央空调自适应控制系统包括：感知层设备，用于获取实时数据参数，所述实时数据参数包括各个时段的室外温湿度参数、室内温湿度参数、室内人员密度参数和理想参考温度；数据采集设备，与所述感知层设备连接，用于对所述感知层设备获取的实时数据参数进行过滤筛选，得到优化后的实时数据参数；集中控制设备，与所述数据采集设备连接，用于打包接收所述优化后的实时数据参数，并采用预设公式计算出所述优化后的实时数据参数对应的目标控制值，所述目标控制值用于对所述中央空调系统进行节能调控。2.如权利要求1所述的中央空调自适应控制系统，其特征在于，所述感知层设备包括：室外温湿度传感器，用于获取各个时段的室外温湿度参数；室内温湿度传感器，用于获取各个时段的室内温湿度参数；区域人员探测器，用于获取预设区域的区域人员密度参数。3.如权利要求2所述的中央空调自适应控制系统，其特征在于，所述集中控制设备包括：数据存储单元，用于存储系统运行参量、建筑环境参量和所述预设公式；数据处理单元，与所述数据存储单元连接，用于获取所述数据存储单元所存储的所述系统运行参量、建筑环境参量和预设公式，并采用所述预设公式和加权因子计算出对应的目标控制值，所述系统运行参量和建筑环境参量被采用于所述预设公式，所述加权因子包括所述各个时段的室外温湿度参数和室内温湿度参数。4.如权利要求3所述的中央空调自适应控制系统，其特征在于，所述集中控制设备还包括：干扰预测模型单元和负荷预测模型单元，用于以所述室内人员密度参数和理想参考温度作为自适应因子，采用干扰预测模型和负荷预测模型，对实际状况下的冷热负荷进行预测和修正；其中，所述干扰预测模型和负荷预测模型均是在非线性模型闭环优化预测控制策略的基础上搭建。5.如权利要求4所述的中央空调自适应控制系...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈建荣，李强，钟万才，崔慧芳，丛荣兹，秦宝领，黄朋，
申请(专利权)人：中铁建工集团有限公司，
类型：新型
国别省市：