一种制冷系统策略模型的数据筛选方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种制冷系统策略模型的数据筛选方法及装置。该方法包括：获取预设时间段的制冷系统历史数据集合，所述历史数据集合包括不同时刻对应的制冷系统的多个参数；删除所述历史数据集合中缺少预设参数值的时刻对应的数据；删除所述历史数据集合中的异常数据；删除所述历史数据集合中设备未开启时刻和设备切换时刻对应的数据。可见，本发明专利技术建立了适用于制冷系统的数据筛选逻辑，通过对预设时间段的制冷系统历史数据集合进行预处理和筛选，获得满足建模的数据集合，基于筛选后的数据进行建模，大大提高了模型的精确度。大大提高了模型的精确度。大大提高了模型的精确度。

【技术实现步骤摘要】
一种制冷系统策略模型的数据筛选方法及装置


[0001]本专利技术涉及冷却塔控制领域，特别涉及一种制冷系统策略模型的数据筛选方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]冷却塔作为热力系统排放废热的通用设备，在实际的暖通空调系统运维过程中，冷却塔的控制常被忽略，以调研的100栋商业广场的冷却塔为依据，大部分广场的冷却塔存在不变频不变冷却塔台数，满频满开或者冷却塔变频变塔的幅度过大的情况存在。但冷却塔的冷却性能对制冷机组的运行性能的优劣至关重要。其冷却塔的性能测试和预测模型是众多研究的重点，不同的学者基于不同的模型对此做出一系列研究，有ε
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NTU法(效能
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传热单元数法)，但该方法需要较多难以测量的物理参数(传质系数等)；随着公共建筑分项计量的不断累积，基于黑箱的冷却塔性能模型逐渐成为研究热点，但基于黑箱的冷却塔模型并未像冷机经验模型一样，对模型的输入参数，以及模型的选择都未达成较为一致的共识：EnergyPlus和Modelica等模拟软件使用的多元多项是回归模型，其他不同的学者有采用Support Vector Machine(支持向量机)、Random Forest(随机森林)等。不同的项目基于实际采集的数据拟合冷却塔模型，受通用性不强，目前依旧需要基于实际数据情况选择拟合模型和设计输入参数。
[0003]供冷系统运行中，利用暖通传热学理论、部分实验数据、现场实测数据等建立计算机学习模型，但模型数据质量受技术发展、采集条件、硬件质量和通讯情况的影响，往往不能直接进行建模，如何通过一定的暖通规律和逻辑将干扰建模的数据进行剔除、筛选出可用于建模的数据成为亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，提出了本专利技术以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的制冷系统策略模型的数据筛选方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质。
[0005]本专利技术的一个实施例提供一种制冷系统策略模型的数据筛选方法，该方法包括：
[0006]获取预设时间段的制冷系统历史数据集合，所述历史数据集合包括不同时刻对应的制冷系统的多个参数；
[0007]删除所述历史数据集合中缺少预设参数值的时刻对应的数据；
[0008]删除所述历史数据集合中的异常数据；
[0009]删除所述历史数据集合中设备未开启时刻和设备切换时刻对应的数据。
[0010]可选地，所述制冷系统的多个参数包括：制冷量负荷率、制冷量、额定制冷量、散热量负荷率、冷却塔风机频率均值、冷冻水供水温度、冷冻水回水温度、冷冻水流量、室外湿球温度、冷却塔开启台数、冷却泵开启台数、冷机开启台数、冷机能耗、冷却塔能耗、冷冻泵能耗、电流负载率、冷机冷塔总能耗、开大机台数、开小机台数。
[0011]可选地，所述删除所述历史数据集合中的异常数据包括：
[0012]删除所述历史数据集合中冷却塔能耗大于第一预设阈值的数据；
[0013]删除所述历史数据集合中冷机能耗大于第二预设阈值的数据；
[0014]删除所述历史数据集合中冷却塔风机频率均值大于第三预设阈值的数据；
[0015]删除所述历史数据集合中制冷量负荷率大于第四预设阈值的数据；
[0016]删除所述历史数据集合中冷冻水供水温度大于第五预设阈值的数据。
[0017]可选地，所述删除所述历史数据集合中设备未开启时刻和设备切换时刻对应的数据包括：
[0018]当冷却塔开启台数、冷冻泵开启台数、冷机开启台数均大于0时，为设备开启，删除所述历史数据集合中设备未开启时刻对应的数据；
[0019]删除所述历史数据集合中设备切换前后预设时间对应的数据。
[0020]可选地，所述方法还包括：根据冷机能耗、冷却塔能耗、冷冻水流量、冷冻水回水温度、室外湿球温度删除所述历史数据集合中的卡数。
[0021]可选地，所述方法还包括：删除所述历史数据集合中不同参数之间不同步的数据。
[0022]可选地，在对所述历史数据集合进行筛选后，所述方法还包括：根据数据量和数据区间分布进行建模可行性分析。本专利技术的另一个实施例提供一种制冷系统策略模型的数据筛选装置，包括：
[0023]历史数据集合获取单元，用于获取预设时间段的制冷系统历史数据集合，所述历史数据集合包括不同时刻对应的制冷系统的多个参数；
[0024]缺损数据删除单元，用于删除所述历史数据集合中缺少预设参数值的时刻对应的数据；
[0025]异常数据删除单元，用于删除所述历史数据集合中的异常数据；
[0026]设备未稳态运行数据删除单元，用于删除所述历史数据集合中设备未开启时刻和设备切换时刻对应的数据。
[0027]可选地，所述制冷系统的多个参数包括：制冷量负荷率、制冷量、额定制冷量、散热量负荷率、冷却塔风机频率均值、冷冻水供水温度、冷冻水回水温度、冷冻水流量、室外湿球温度、冷却塔开启台数、冷却泵开启台数、冷机开启台数、冷机能耗、冷却塔能耗、冷冻泵能耗、电流负载率、冷机冷塔总能耗、开大机台数、开小机台数。
[0028]可选地，所述异常数据删除单元进一步用于：
[0029]删除所述历史数据集合中冷却塔能耗大于第一预设阈值的数据；
[0030]删除所述历史数据集合中冷机能耗大于第二预设阈值的数据；
[0031]删除所述历史数据集合中冷却塔风机频率均值大于第三预设阈值的数据；
[0032]删除所述历史数据集合中制冷量负荷率大于第四预设阈值的数据；
[0033]删除所述历史数据集合中冷冻水供水温度大于第五预设阈值的数据。
[0034]可选地，所述设备未稳态运行数据删除单元进一步用于：
[0035]当冷却塔开启台数、冷冻泵开启台数、冷机开启台数均大于0时，为设备开启，删除所述历史数据集合中设备未开启时刻对应的数据；
[0036]删除所述历史数据集合中设备切换前后预设时间对应的数据。
[0037]可选地，所述装置还包括：卡数删除单元，用于根据冷机能耗、冷却塔能耗、冷冻水流量、冷冻水回水温度、室外湿球温度删除所述历史数据集合中的卡数。
[0038]可选地，所述装置还包括：不同步数据删除单元，用于删除所述历史数据集合中不同参数之间不同步的数据。
[0039]可选地，所述装置还包括可行性分析单元，用于在对所述历史数据集合进行筛选后，根据数据量和数据区间分布进行建模可行性分析。
[0040]本专利技术的另一个实施例提供一种电子设备，其中，该电子设备包括：
[0041]处理器；以及，
[0042]被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述的方法。
[0043]本专利技术的另一个实施例提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现上述的方法。
[0044]本专利技术的有益效果是，本专利技术本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种制冷系统策略模型的数据筛选方法，其特征在于，包括：获取预设时间段的制冷系统历史数据集合，所述历史数据集合包括不同时刻对应的制冷系统的多个参数；删除所述历史数据集合中缺少预设参数值的时刻对应的数据；删除所述历史数据集合中的异常数据；删除所述历史数据集合中设备未开启时刻和设备切换时刻对应的数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述制冷系统的多个参数包括：制冷量负荷率、制冷量、额定制冷量、散热量负荷率、冷却塔风机频率均值、冷冻水供水温度、冷冻水回水温度、冷冻水流量、室外湿球温度、冷却塔开启台数、冷却泵开启台数、冷机开启台数、冷机能耗、冷却塔能耗、冷冻泵能耗、电流负载率、冷机冷塔总能耗、开大机台数、开小机台数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述删除所述历史数据集合中的异常数据包括：删除所述历史数据集合中冷却塔能耗大于第一预设阈值的数据；删除所述历史数据集合中冷机能耗大于第二预设阈值的数据；删除所述历史数据集合中冷却塔风机频率均值大于第三预设阈值的数据；删除所述历史数据集合中制冷量负荷率大于第四预设阈值的数据；删除所述历史数据集合中冷冻水供水温度大于第五预设阈值的数据。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述删除所述历史数据集合中设备未开启时刻和设备切换时刻对应的数据，包括：当冷却塔开启台数、冷冻泵开启台数、冷机开启台数均大于0时，为设备开启，删除所述历史数据集合中设备未开启时刻对应的数据；删除所述历史数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：张磊，胡佳杰，孙一凫，
申请(专利权)人：博锐尚格科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：