空调机组运行管理系统及管理方法技术方案

本发明专利技术提供了一种空调机组运行管理系统及管理方法，空调机组运行管理系统包括：数字孪生模型创建模块、数据收集模块、运行参数获取模块、仿真分析模块及运行管理模块，本发明专利技术基于创建空调机组的数字孪生模型，通过深度卷积神经网络挖掘得到空调机组对应数字孪生体的运行参数，实现空调机组的实体空间到数据空间的准确数据映射，基于对空调机组实体的数据映射结果(即仿真分析结果)生成准确的维护管理方案，无需依靠现场用户投诉或者定期巡检才能发现问题和采取运行管理措施，有效提高了故障处理的相应速度，减少能耗，提高了空调机组运行的可靠性。运行的可靠性。运行的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
空调机组运行管理系统及管理方法


[0001]本专利技术涉及空调机组运行监测与管理
，特别涉及一种空调机组运行管理系统及管理方法。

技术介绍

[0002]传统的机房空调机组若是出现故障，通常是有现场用户投诉或者定期巡检才能针对性的检查和发现，由于空调机组具有功能结构复杂、运行工况多变等特点，采用现有的人工管理的方法存在监测滞后和管理低效的去点，不能及时了解和掌握机房空调机组的运行情况，不能保证机房空调机组的安全性、可靠性，大大降低了机房空调机组的效率，同时还可能会影响机房内设备的安全运行，不仅牺牲了空调舒适性的同时也可能造成能源和资源的极大浪费。
[0003]针对现有技术中传统人工的空调机组运行管理模式存在的不足，本领域技术人员一直在寻找解决的方法。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种空调机组运行管理系统及管理方法，以解决使用现有技术中采用人工进行空调机组运行管理，存在管控能力不足、日常维护时效性低，能耗偏高的问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供一种空调机组运行管理系统，所述空调机组运行管理系统包括：
[0006]数字孪生模型创建模块，用于创建空调机组的数字孪生模型；
[0007]数据收集模块，用于获取并存储空调机组的历史运行数据和实时监测的运行数据；
[0008]运行参数获取模块，用于将所述历史运行数据和所述实时监测的运行数据输入已训练好的深度卷积神经网络，以获得空调机组的数字孪生模型的运行参数；
[0009]仿真分析模块，用于将所述数字孪生模型的运行参数输入所述数字孪生模型进行仿真分析，以获得仿真分析结果；
[0010]运行管理模块，用于根据所述仿真分析结果生成处理工单，并基于所述处理工单对空调机组进行相应运行管理。
[0011]可选的，在所述的空调机组运行管理系统中，所述数据收集模块包括：
[0012]实时监测模块，用于监测空调机组的运行时长、运行电流、运行频率、送风温度及送风湿度；
[0013]数据存储模块，用于接收并存储所述实时监测模块监测的结果数据、应急维修数据、日常维保数据及日常巡检数据。
[0014]可选的，在所述的空调机组运行管理系统中，所述运行管理模块包括：
[0015]处理工单生成单元，用于基于所述仿真分析结果中空调机组的工况等级生成对应
的处理工单，所述处理工单为：应急维修工单、维保工单或日常巡检工单；
[0016]移动端，用于接收并显示所述处理工单，基于所述数字孪生模型获取对应于处理工单的空调机组所在位置、空调机组的技术参数及所述数据存储模块存储的数据，并将处理完成后的数据反馈给所述数据存储模块进行存储。
[0017]可选的，在所述的空调机组运行管理系统中，所述运行管理模块还包括：智能控制单元，用于基于所述仿真分析结果中空调机组的工况等级，调控空调运行台数和空调运行温度，以稳定满足当前空间温度设定要求。
[0018]可选的，在所述的空调机组运行管理系统中，还包括：显示模块，分别与所述数字孪生模型创建模块、数据收集模块、运行参数获取模块、所述仿真分析模块及所述运行管理模块连接，以显示各个模块的相关数据信息。
[0019]可选的，在所述的空调机组运行管理系统中，所述空调机组的数字孪生模型的运行参数的公式为：
[0020][0021]其中，X表示空调机组的数字孪生模型运行参数，p
j
表示深度神经网络第j层的权重，N表示深度神经网络的网络层数。
[0022]本专利技术还提供一种空调机组运行管理方法，所述空调机组运行管理方法包括：
[0023]创建空调机组的数字孪生模型；
[0024]获取并存储空调机组的历史运行数据和实时监测的运行数据；
[0025]将所述历史运行数据和所述实时监测的运行数据输入已训练好的深度卷积神经网络，以获得空调机组的数字孪生模型的运行参数；
[0026]将所述数字孪生模型的运行参数输入所述数字孪生模型进行仿真分析，以获得仿真分析结果；
[0027]根据所述仿真分析结果生成处理工单，并基于所述处理工单对空调机组进行相应运行管理。
[0028]可选的，在所述的空调机组运行管理方法中，所述获取并存储空调机组的历史运行数据和实时监测的运行数据包括：
[0029]获取并存储空调机组的实时监测的运行数据，所述实时监测的运行数据包括：监测空调机组的运行时长、运行电流、运行频率、送风温度及送风湿度；
[0030]接收并存储所述实时监测模块监测的结果数据、应急维修数据、日常维保数据及日常巡检数据构成的历史运行数据。
[0031]可选的，在所述的空调机组运行管理方法中，所述根据所述仿真分析结果生成处理工单包括：
[0032]获取所述仿真分析结果中空调机组的工况等级；其中，所述工况等级包括一级、二级、三级、四级，分别对应空调机组的工况为：工况较好、工况一般、工况稍差、工况较差；
[0033]基于空调机组的工况等级生成对应的处理工单；其中，所述处理工单为：无需处理工单、日常巡检工单、维保工单或应急维修工单，分别对应于工况等级一级、二级、三级及四级。
[0034]可选的，在所述的空调机组运行管理方法中，所述将所述历史运行数据和所述实
时监测的运行数据输入已训练好的深度卷积神经网络，以获得空调机组的数字孪生模型的运行参数包括：
[0035]空调机组的历史运行数据和实时监测的运行数据采用CONCAT融合方法获得融合特征；
[0036]将所述融合特征输入已训练好的深度卷积神经网络，以获得空调机组的数字孪生模型的运行参数。
[0037]在本专利技术所提供的空调机组运行管理系统及管理方法中，通过基于创建空调机组的数字孪生模型，对空调机组实体进行仿真分析，并以仿真分析结果为依据对空调机组进行反馈维护管理，由于仿真分析结果是根据实时采集的空调机组运行数据，通过深度卷积神经网络挖掘得到空调机组对应数字孪生体的运行参数，实现了空调机组的实体空间到数据空间的准确数据映射(即仿真分析过程)，使得数字孪生体的运行结果能够准确反映空调机组实体的运行状态，进而能够为空调机组实体后续运行和维护提供更加精确的决策，无需依靠现场用户投诉或者定期巡检才能发现问题和采取运行管理措施，有效提高了故障处理的相应速度，减少能耗，提高了空调机组运行的可靠性。
附图说明
[0038]通过结合附图对本公开示例性实施例进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施例中，相同的参考标号通常代表相同部件。
[0039]图1是本专利技术一实施例中空调机组运行管理系统的示意图；
[0040]图2是本专利技术一实施例的空调机组运行管理方法的流程图。
[0041]图中：
[0042]10
‑
数字孪生模型创建模块；20
‑
数据收集模块；21
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种空调机组运行管理系统，其特征在于，包括：数字孪生模型创建模块，用于创建空调机组的数字孪生模型；数据收集模块，用于获取并存储空调机组的历史运行数据和实时监测的运行数据；运行参数获取模块，用于将所述历史运行数据和所述实时监测的运行数据输入已训练好的深度卷积神经网络，以获得空调机组的数字孪生模型的运行参数；仿真分析模块，用于将所述数字孪生模型的运行参数输入所述数字孪生模型进行仿真分析，以获得仿真分析结果；运行管理模块，用于根据所述仿真分析结果生成处理工单，并基于所述处理工单对空调机组进行相应运行管理。2.如权利要求1所述的空调机组运行管理系统，其特征在于，所述数据收集模块包括：实时监测模块，用于监测空调机组的运行时长、运行电流、运行频率、送风温度及送风湿度；数据存储模块，用于接收并存储所述实时监测模块监测的结果数据、应急维修数据、日常维保数据及日常巡检数据。3.如权利要求1所述的空调机组运行管理系统，其特征在于，所述运行管理模块包括：处理工单生成单元，用于基于所述仿真分析结果中空调机组的工况等级生成对应的处理工单，所述处理工单为：应急维修工单、维保工单或日常巡检工单；移动端，用于接收并显示所述处理工单，基于所述数字孪生模型获取对应于处理工单的空调机组所在位置、空调机组的技术参数及所述数据存储模块存储的数据，并将处理完成后的数据反馈给所述数据存储模块进行存储。4.如权利要求3所述的空调机组运行管理系统，其特征在于，所述运行管理模块还包括：智能控制单元，用于基于所述仿真分析结果中空调机组的工况等级，调控空调运行台数和空调运行温度，以稳定满足当前空间温度设定要求。5.如权利要求1所述的空调机组运行管理系统，其特征在于，还包括：显示模块，分别与所述数字孪生模型创建模块、数据收集模块、运行参数获取模块、所述仿真分析模块及所述运行管理模块连接，以显示各个模块的相关数据信息。6.如权利要求1所述的空调机组运行管理系统，其特征在于，所述空调机组的数字孪生模型的运行参数的公式为...

【专利技术属性】
技术研发人员：项兴彬，余芳强，高尚，江凯，欧金武，杨昊，李晨辉，
申请(专利权)人：上海建工四建集团有限公司，
类型：发明
国别省市：