基于机器学习的高效冷水机房控制系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及冷水机房控制技术领域，且公开了基于机器学习的高效冷水机房控制系统，具体包括中央处理器，中央处理器的输出端电连接有人工操作模组，人工操作模组的输出端与中央处理器的输入端相电连接，中央处理器的输出端电连接有初级验证校对模组，初级验证校对模组的输出端与中央处理器的输入端相电连接。通过模型自学习模组、模型自升级模组以及运行数据分析模组的配合设置，使得系统在运行过程中可以根据运行情况生成不同环境效果的虚拟模型，继而形成多种情况下的多种数据，并在数据形成后进行自控制模式的增加，从而达到自升级的效果，继而使得系统的自我运行更加稳定与完整，以满足后续不同情况，不同大环境下机房的正常运作。运作。运作。

【技术实现步骤摘要】
基于机器学习的高效冷水机房控制系统及方法


[0001]本专利技术涉及冷水机房控制
，具体为基于机器学习的高效冷水机房控制系统及方法。

技术介绍

[0002]当前机器学习方法取得了快速的发展，在图像、语音识别等领域广泛应用。在冷水机房中，控制系统需要采集温度、流量、压力、设备状态、变频器频率、故障报警等成百上千个数据点。当前冷水机房控制系统通常采用PID算法进行控制，PID算法只针对其所需要的控制对象选取上千个数据点的某几个进行控制，这种算法只考虑了被控制对象的效率最优，而没有考虑该控制对象的运行状态对整个冷水机房运行能效的影响。
[0003]控制系统采用冷水机组能耗模型进行控制，其缺点在于该控制系统只考虑模型中确定的输入数据点，而无法对模型没有考虑的数据点进行反应。冷水机房中的设备都是互相关联，某一个温度或者流量的变化会对冷水系统的运行带来明显的变化。采用能耗模型的控制系统无法对意外情况进行反应，并且无法进行自我学习，找到其他数据点对能耗模型的影响。

技术实现思路

[0004](一)解决的技术问题
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于机器学习的高效冷水机房控制系统，包括中央处理器(1)，其特征在于：所述中央处理器(1)的输出端电连接有人工操作模组(2)，所述人工操作模组(2)的输出端与中央处理器(1)的输入端相电连接，所述中央处理器(1)的输出端电连接有初级验证校对模组(3)，所述初级验证校对模组(3)的输出端与中央处理器(1)的输入端相电连接，所述中央处理器(1)的输出端电连接有数据调配模组(4)，所述数据调配模组(4)的输出端与中央处理器(1)的输入端相电连接，所述中央处理器(1)的输出端电连接有运行数据分析模组(5)，所述运行数据分析模组(5)的输出端与中央处理器(1)的输入端相电连接，所述中央处理器(1)的输出端电连接有模型自学习模组(6)，所述模型自学习模组(6)的输出端与中央处理器(1)的输入端相电连接，所述中央处理器(1)的输出端电连接有模型自升级模组(7)，所述模型自升级模组(7)的输出端与中央处理器(1)的输入端相电连接。2.根据权利要求1所述的基于机器学习的高效冷水机房控制系统，其特征在于：所述初级验证校对模组(3)的输出端电连接有云端存储控制模组(8)，所述云端存储控制模组(8)的输出端电连接有远程控制终端模组(9)，所述模型自升级模组(7)的输出端电连接有自控制机器模组(10)，所述自控制机器模组(10)的输出端与中央处理器(1)的输出端均电连接有冷水机房设备(11)，所述模型自升级模组(7)的输出端与云端存储控制模组(8)的输入端相电连接。3.根据权利要求1所述的基于机器学习的高效冷水机房控制系统，其特征在于：所述人工操作模组(2)包括用以进行系统登陆的人员登陆单元、外接设备端口与数据交互单元，所述初级验证校对模组(3)包括用以人员信息核实对比的人员信息对比单元、云端信息反馈单元以及不同根据不同人员信息进行权限赋予的权限校对赋予单元，所述数据调配模组(4)包括用以调配存储人员信息与权限内容的人员信息存储单元、对系统运行数据日志进行备份记录的运行日志记录单元以及覆盖数据存储单元。4.根据权利要求1所述的基于机器学习的高效冷水机房控制系统，其特征在于：所述数据分析模组(5)包括数据解析整理单元、运行数据分类单元以及将系统运行数据信息生成为日志的分类信息日志生成单元，所述模型自学习模组(6)包括用以构筑虚拟系统运行环境的虚拟模型构筑单元、在虚拟运行状况下对运行数据进行数据分析的数据读取分析单元以及对虚拟运行状况下，运行数据除错纠错的模拟运行纠错单元。5.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋振海，
申请(专利权)人：罗杰韦尔控制系统广州股份有限公司，
类型：发明
国别省市：