一种基于空调机组数据处理的干湿负荷调控方法及系统技术方案

本申请涉及空调智能调控技术领域，提供了一种基于空调机组数据处理的干湿负荷调控方法及系统，所述方法包括：采集室内状态参数和室外状态参数进行负荷分析，生成潜热负荷与显热负荷；匹配潜热特征值和显热特征值；获取潜热控制参数和潜热控制目标温度；获取显热控制参数和显热控制目标温度；对潜热控制参数进行优化；对显热控制参数进行优化；根据潜热控制参数优化结果控制空调机组进行除湿满足条件后，根据显热控制参数优化结果控制空调机组进行降温。采用本方法能够解决空调机组在处理过程中由于工况的复杂性以及影响因素的多样性，主观设定的控制参数无法保障准确性，参考价值较低，导致存在干湿负荷调控智能化程度较低的技术问题。技术问题。技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于空调机组数据处理的干湿负荷调控方法及系统


[0001]本申请涉及空调智能调控
，具体涉及一种基于空调机组数据处理的干湿负荷调控方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来随着我国经济的快速发展，人民生活水平不断改善，对空调的需求也大大提高，带动空调行业的市场规模不断增加。
[0003]空调的空气处理过程主要是两部分负荷，一部分是降低空气温度所需要处理的显热负荷，一部分是减低空气湿度所需要处理的潜热负荷，一般情况下，潜热负荷比显热负荷大得多，传统的空调在处理时大多数情况下是将这两者混在一起处理，只有少部分会分开处理，且目前存在将二者分开处理的技术方案中，调控过程主要通过专家设定各项参数进行工作，从而造成空调工作效率较低且能耗较高。
[0004]综上所述，现有技术中存在空调机组在处理过程中由于工况的复杂性以及影响因素的多样性，主观设定的控制参数无法保障准确性，参考价值较低，导致存在干湿负荷调控智能化程度较低的技术问题。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于空调机组数据处理的干湿负荷调控方法及系统。
[0006]一种基于空调机组数据处理的干湿负荷调控方法，所述方法应用于干湿负荷调控系统，包括：采集室内状态参数和室外状态参数进行负荷分析，生成潜热负荷与显热负荷；将所述潜热负荷和所述显热负荷输入能量标定表，匹配潜热特征值和显热特征值；根据空调机组除湿控制模块，获取潜热控制参数和潜热控制目标温度；根据空调机组降温控制模块，获取显热控制参数和显热控制目标温度；根据所述潜热特征值、初始室内温度和所述潜热控制目标温度对所述潜热控制参数进行优化，生成潜热控制参数优化结果；根据所述显热特征值、所述潜热控制目标温度和所述显热控制目标温度对所述显热控制参数进行优化，生成显热控制参数优化结果；根据所述潜热控制参数优化结果控制空调机组进行除湿，满足第一预设条件后，根据所述显热控制参数优化结果控制所述空调机组进行降温。
[0007]在一个实施例中，所述采集室内状态参数和室外状态参数进行负荷分析，生成潜热负荷与显热负荷，还包括：所述室内状态参数包括围护结构参数、人员数量参数、敞开水池几何参数和地面积水几何参数；所述室外状态参数包括室外温度参数和室外风速参数；根据所述室外风速参数、所述围护结构参数、所述人员数量参数、所述敞开水池几何参数和所述地面积水几何参数进行室内湿度评估，生成相对湿度参数；根据所述相对湿度参数和目标相对湿度参数，计算所述潜热负荷；根据所述围护结构参数、所述室外温度参数和所述室外风速参数进行室内温度评估，生成室内温度参数；根据所述室内温度参数和目标温度参数，计算所述显热负荷。
[0008]在一个实施例中，所述根据所述围护结构参数、所述人员数量参数、所述敞开水池几何参数和所述地面积水几何参数进行室内湿度评估，生成相对湿度参数，还包括：采集湿度检测记录数据，其中，所述湿度检测记录数据包括室外风速记录数据、围护结构记录数据、人员数量记录数据、敞开水池几何记录数据、地面积水几何记录数据和多位置相对湿度检测结果；对所述多位置相对湿度检测结果进行集中分布，生成集中评价相对湿度值；将所述室外风速记录数据、所述围护结构记录数据、所述人员数量记录数据、所述敞开水池几何记录数据和所述地面积水几何记录数据作为输入数据，将所述集中评价相对湿度值作为输出偏差评价数据，训练室内湿度评估模型；将所述室外风速参数、所述围护结构参数、所述人员数量参数、所述敞开水池几何参数和所述地面积水几何参数输入所述室内湿度评估模型，输出所述相对湿度参数。
[0009]在一个实施例中，所述对所述多位置相对湿度检测结果进行集中分布，生成集中评价相对湿度值，还包括：根据所述多位置相对湿度检测结果，获取第k位置相对湿度检测结果和第k+1位置相对湿度检测结果，计算第k相对湿度偏差，其中，第k位置和第k+1位置相邻；当所述第k相对湿度偏差小于或等于相对湿度偏差阈值，将所述第k位置相对湿度检测结果和所述第k位置湿度检测结果添加进相对湿度第k聚类结果，根据湿度特征值评估公式对所述相对湿度第k聚类结果进行特征值更新，其中，所述湿度特征值评估公式为：其中，为相对湿度第k聚类结果更新后的相对湿度特征值，表征相对湿度第k聚类结果为添加第k+1位置湿度检测结果之前已聚类的检测结果总数量，表征第k+1位置湿度检测结果，表征第k位置相对湿度检测结果，表征第k+1位置湿度检测结果对应的聚类的检测结果总数量；重复聚类，生成相邻区域相对湿度偏差大于所述相对湿度偏差阈值的多个相对湿度聚类结果；获取集中值评价公式：其中，RH为集中评价相对湿度值，I表征聚类总数量，表征第i个聚类中检测结果总数量，表征第i个聚类相对湿度特征值；根据所述集中值评价公式对所述多个相对湿度聚类结果进行集中评价，生成所述集中评价相对湿度值。
[0010]在一个实施例中，所述根据所述围护结构参数、所述室外温度参数和所述室外风速参数进行室内温度评估，生成室内温度参数，还包括：采集温度检测记录数据，其中，所述温度检测记录数据包括围护结构记录数据、室外温度记录数据、室外风速记录数据和多位置室内温度检测结果；对所述多位置室内温度检测结果进行集中分布，生成室内集中评价温度值；将所述围护结构记录数据、所述室外温度记录数据和所述室外风速记录数据作为输入数据，将所述室内集中评价温度值作为输出偏差评价数据，训练室内温度评估模型；将所述围护结构参数、所述室外温度参数和所述室外风速参数输入所述室内温度评估模型，输出所述室内温度参数。
[0011]在一个实施例中，所述根据所述潜热特征值、初始室内温度和所述潜热控制目标
温度对所述潜热控制参数进行优化，生成潜热控制参数优化结果，还包括：根据所述潜热特征值、所述初始室内温度和所述潜热控制目标温度，基于大数据采集第一时间粒度内的控制参数粒子群，其中，任意一个粒子对应于一组控制参数，且任意一个粒子包括频率特征值和除湿时长特征值；根据期望除湿时长区间和期望选用频率区间，遍历所述频率特征值和所述除湿时长特征值，对所述控制参数粒子群进行筛选，构建粒子群优化空间；基于所述粒子群优化空间对所述潜热控制参数进行优化，生成所述潜热控制参数优化结果。
[0012]在一个实施例中，所述根据所述潜热控制参数优化结果控制空调机组进行除湿满足第一预设条件后，根据所述显热控制参数优化结果控制所述空调机组进行降温，还包括：当所述潜热控制参数优化结果控制空调机组进行除湿满足所述潜热控制目标温度时，开始计时，生成除湿计时结果；当所述除湿计时结果满足除湿预设时长，根据所述显热控制参数优化结果控制所述空调机组进行降温。
[0013]一种基于空调机组数据处理的干湿负荷调控系统，包括：负荷分析模块，所述负荷分析模块用于采集室内状态参数和室外状态参数进行负荷分析，生成潜热负荷与显热负荷；特征值匹配模块，所述特征值匹配模块用于将所述潜热负荷和所述显热负荷输入能量标定表，匹配潜热特征值和显热特征值；潜热信息获取模块，所述潜热信息获取模块用于根据空调机组除湿控制模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于空调机组数据处理的干湿负荷调控方法，其特征在于，应用于干湿负荷调控系统，包括：采集室内状态参数和室外状态参数进行负荷分析，生成潜热负荷与显热负荷；将所述潜热负荷和所述显热负荷输入能量标定表，匹配潜热特征值和显热特征值；根据空调机组除湿控制模块，获取潜热控制参数和潜热控制目标温度；根据空调机组降温控制模块，获取显热控制参数和显热控制目标温度；根据所述潜热特征值、初始室内温度和所述潜热控制目标温度对所述潜热控制参数进行优化，生成潜热控制参数优化结果；根据所述显热特征值、所述潜热控制目标温度和所述显热控制目标温度对所述显热控制参数进行优化，生成显热控制参数优化结果；根据所述潜热控制参数优化结果控制空调机组进行除湿，满足第一预设条件后，根据所述显热控制参数优化结果控制所述空调机组进行降温。2.如权利要求1所述的一种基于空调机组数据处理的干湿负荷调控方法，其特征在于，所述采集室内状态参数和室外状态参数进行负荷分析，生成潜热负荷与显热负荷，包括：所述室内状态参数包括围护结构参数、人员数量参数、敞开水池几何参数和地面积水几何参数；所述室外状态参数包括室外温度参数和室外风速参数；根据所述室外风速参数、所述围护结构参数、所述人员数量参数、所述敞开水池几何参数和所述地面积水几何参数进行室内湿度评估，生成相对湿度参数；根据所述相对湿度参数和目标相对湿度参数，计算所述潜热负荷；根据所述围护结构参数、所述室外温度参数和所述室外风速参数进行室内温度评估，生成室内温度参数；根据所述室内温度参数和目标温度参数，计算所述显热负荷。3.如权利要求2所述的一种基于空调机组数据处理的干湿负荷调控方法，其特征在于，所述根据所述围护结构参数、所述人员数量参数、所述敞开水池几何参数和所述地面积水几何参数进行室内湿度评估，生成相对湿度参数，包括：采集湿度检测记录数据，其中，所述湿度检测记录数据包括室外风速记录数据、围护结构记录数据、人员数量记录数据、敞开水池几何记录数据、地面积水几何记录数据和多位置相对湿度检测结果；对所述多位置相对湿度检测结果进行集中分布，生成集中评价相对湿度值；将所述室外风速记录数据、所述围护结构记录数据、所述人员数量记录数据、所述敞开水池几何记录数据和所述地面积水几何记录数据作为输入数据，将所述集中评价相对湿度值作为输出偏差评价数据，训练室内湿度评估模型；将所述室外风速参数、所述围护结构参数、所述人员数量参数、所述敞开水池几何参数和所述地面积水几何参数输入所述室内湿度评估模型，输出所述相对湿度参数。4.如权利要求3所述的一种基于空调机组数据处理的干湿负荷调控方法，其特征在于，所述对所述多位置相对湿度检测结果进行集中分布，生成集中评价相对湿度值，包括：根据所述多位置相对湿度检测结果，获取第k位置相对湿度检测结果和第k+1位置相对湿度检测结果，计算第k相对湿度偏差，其中，第k位置和第k+1位置相邻；
当所述第k相对湿度偏差小于或等于相对湿度偏差阈值，将所述第k位置相对湿度检测结果和所述第k位置湿度检测结果添加进相对湿度第k聚类结果，根据湿度特征值评估公式对所述相对湿度第k聚类结果进行特征值更新，其中，所述湿度特征值评估公式为：其中，为相对湿度第k聚类结果更新后的相对湿度特征值，表征相对湿度第k聚类结果为添加第k+1位置湿度检测结果之前已聚类的检测结果总数量，表征第k+1位置湿度检测结果，表征第k位置相对湿度检测结果，表征第k+1位置湿度检测结果对应的聚类的检测结果总...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘广魁，
申请(专利权)人：北京煦联得节能科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：