一种智能集中供冷系统的控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种智能集中供冷系统的控制方法，包括以下步骤：(1)获取由智能供冷分析平台输出的日负荷总量，计算获得日冷损和主机制冷量；(2)判断是否调整主机制冷量，并自动生成制冷策略；(3)根据上述制冷策略自动设定主机制冷量；(4)比较自动设定的主机制冷量和冰槽总量的大小，选择控制蓄冰量和/或空调工况供冷量的供给。本发明专利技术的通过少量的人力实现同时管理多个冷站，且不受地理位置的分布影响，同时降低了人为因素导致的操作失误风险。可以实现降本增效的目的，对于减少碳排放功，推动冷站的信息化建设十分重要。冷站的信息化建设十分重要。冷站的信息化建设十分重要。

【技术实现步骤摘要】
一种智能集中供冷系统的控制方法


[0001]本专利技术涉及自动化控制
，特别涉及一种智能集中供冷系统的控制方法。

技术介绍

[0002]随着城市化建设的发展，在大城市的写字楼、车站、商场等大型建筑都建立了集中供冷系统(冷站)，对于这类型的大型建筑而言，如何进行供冷系统的控制也变得日益复杂。传统冷站的控制流程主要面临准确性差、效率低、成本高、风险大、受地理因素影响大、经济效益低等问题，而且，每一个冷站需要一个独立运维团队进行维护，受限于冷站与冷站之间的物理距离影响，无法同时兼顾多个冷站的管理。
[0003]目前，行业中大多数区域的智慧供冷系统面临着以下三个方面的问题：
[0004]第一、依靠人工经验预测负荷总量，需要投入大量的人力、物力参与计算，效率低且准确性差。
[0005]第二、人工维护主机开关机成本高，人为操作失误导致的运营风险巨大，不利于信息化建设。
[0006]第三、多个冷站的管理受限于地理因素，无法高效科学的管理。
[0007]第四、传统冷站一般采取轮询的开机策略，没有监测设备性能浪费资源，不利于控制碳排放，经济效益低成本高。

技术实现思路

[0008]基于现有技术存在的不足，本专利技术的主要目的是提供一种智能集中供冷系统的控制方法，以提升城市集中供冷系统的控制效率。
[0009]为了达到上述技术效果，本专利技术的技术方案是：一种智能集中供冷系统的控制方法，包括以下步骤：(1)获取由智能供冷分析平台输出的日负荷总量，计算获得日冷损和主机制冷量；(2)判断是否调整主机制冷量，并自动生成制冷策略；(3)根据上述制冷策略自动设定主机制冷量；(4)比较自动设定的主机制冷量和冰槽总量的大小，选择控制蓄冰量和/或空调工况供冷量的供给。
[0010]进一步地，所述步骤(1)中的日冷损包括冷站冰槽自然环境下冷量损失和管网运输过程中冷量损失，其计算公式为：日冷损＝(预测日温度/参考日温度)
×
(参考日前日剩余冷量+参考日制冷量
‑
参考日售冷量
‑
参考日剩余冷量)。
[0011]进一步地，所述步骤(1)中的主机制冷量的计算公式为：主机制冷量＝预测日负荷总量+预测日冷损
–
预测日前日剩余冷量。
[0012]进一步地，所述步骤(4)进一步包括：
[0013](5)若自动设定主机制冷量≤冰槽总量，则全部蓄满冰槽；
[0014](6)若自动设定主机制冷量＞冰槽总量，则优先全部蓄满冰槽，不够的冷量采取空调工况供冷。
[0015]进一步地，所述步骤(5)进一步包括：
[0016](5.1)双工况主机蓄冰性能分析：针对每台双工况主机计算单位时间内蓄冰量，形成双工况主机性能排行榜；
[0017](5.2)制定双工况蓄冰开机策略：在满足蓄冰量的需求下，原则上保持性能排行榜上半部分主机的开机小时数是下半部分效率较低主机的两倍；
[0018](5.3)触发双工况开机；
[0019](5.4)完成蓄冰量。
[0020]进一步地，所述步骤(6)进一步包括：
[0021](6.1)基载机与双工况供冷性能分析：针对每台双工况主机计算单位时间内蓄冰量，分别形成双工况主机和基载机主机性能排行榜；
[0022](6.2)制定主机开机策略：再满足蓄冰量的需求下，原则上保持性能排行榜上半部分主机的开机小时数是下半部分效率较低主机的两倍；
[0023](6.3)触发基载机主机开机；
[0024](6.4)触发双工况主机开机；
[0025](6.5)完成空调工况供冷量。
[0026]与现有技术相比，本专利技术的技术方案可以通过少量的人力实现同时管理多个冷站，且不受地理位置的分布影响。同时，利用预测分析平台自动输出多个冷站的预测结果，自动上传至管理中心，由人工统一判断是否调整预测结果。若无需调整，则由无人智慧平台自动执行运行策略；若需要调整某个冷站的数据，可以通过人工调整主机制冷量，自动下发结果数据，再由无人智慧平台自动执行运行策略，从而降低了人为因素导致的操作失误风险。
[0027]利用预测分析平台的输出结果提高负荷预测的准确性，同时对每一台主机进行精准性能分析，监控主机健康状态，制定更加合理和科学的开机策略，最大化经济效益。如果主机性能系统异常突变，则可以提前预警，及早对设备进行维修保养，避免财产损失和突发情况。本专利技术采用分布式无人值守的控制方法可以实现降本增效的目的，对于减少碳排放功不可没，且对推动冷站的信息化建设十分重要。
附图说明
[0028]为了更清楚地说明本专利技术的技术方案，下面将对具体的实施例和附图进行描述和介绍。
[0029]图1为本专利技术的实施例所述智能集中供冷系统的控制方法原理图。
[0030]图2为本专利技术的实施例所述智能集中供冷系统的控制方法详细流程图。
具体实施方式
[0031]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的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于以下实施例，本领域普通技术人员在无需作出创造性劳动的前提下所获得的其他实施例，均属本专利技术的保护范围。
[0032]若本专利技术实施例中有涉及“第一”、“第二”等描述，则该“第一”、“第二”的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数
量。由此，限定有“第一”、“第二”的技术特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。此外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础。
[0033]如图1至图2所示，本专利技术的实施例所述智能集中供冷系统的控制方法，包括以下步骤：
[0034](1)获取由智能供冷分析平台输出的日负荷总量，计算获得日冷损和主机制冷量；
[0035](2)判断是否调整主机制冷量，并自动生成制冷策略；
[0036](3)根据上述制冷策略自动设定主机制冷量；
[0037](4)比较自动设定的主机制冷量和冰槽总量的大小，选择控制蓄冰量和/或空调工况供冷量的供给。
[0038]其中，在步骤(1)中的日冷损包括冷站冰槽自然环境下冷量损失和管网运输过程中冷量损失，其计算公式为：
[0039]日冷损＝(预测日温度/参考日温度)
×
(参考日前日剩余冷量+参考日制冷量
‑
参考日售冷量
‑
参考日剩余冷量)。
[0040]进一步地，所述步骤(1)中的主机制冷量的计算公式为：
[0041]主机制冷量＝预测日负荷总量+预测日冷损
–
预测日前日剩余冷量。
[0042]进一步地，所述步骤(4)中关于比较自动设定的主机制冷量和冰槽总量的大小，通过以下步骤实现：
[0043](5)若自动设定主机制冷量≤冰槽总量，则全部蓄满冰槽本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能集中供冷系统的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)获取由智能供冷分析平台输出的日负荷总量，计算获得日冷损和主机制冷量；(2)判断是否调整主机制冷量，并自动生成制冷策略；(3)根据上述制冷策略自动设定主机制冷量；(4)比较自动设定的主机制冷量和冰槽总量的大小，选择控制蓄冰量和/或空调工况供冷量的供给。2.根据权利要求1所述智能集中供冷系统的控制方法，其特征在于，所述步骤(1)中的日冷损包括冷站冰槽自然环境下冷量损失和管网运输过程中冷量损失，其计算公式为：日冷损＝(预测日温度/参考日温度)
×
(参考日前日剩余冷量+参考日制冷量
‑
参考日售冷量
‑
参考日剩余冷量)。3.根据权利要求1所述智能集中供冷系统的控制方法，其特征在于，所述步骤(1)中的主机制冷量的计算公式为：主机制冷量＝预测日负荷总量+预测日冷损
–
预测日前日剩余冷量。4.根据权利要求1所述智能集中供冷系统的控制方法，其特征在于，所述步骤(4)进一步包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓虎，
申请(专利权)人：广东铭鸿数据有限公司，
类型：发明
国别省市：