一种通风空调制冷控制方法、系统、存储介质及计算设备技术方案

本发明专利技术公开了一种通风空调制冷控制方法、系统、存储介质及计算设备，本发明专利技术通过相似工况历史日的通风空调电功率和人流量，获取第一预测曲线，根据建筑冷负荷模型获取第二预测曲线，通过调节建筑冷负荷模型输入的通风空调各设备参数，使第一预测曲线和第二预测曲线拟合，获得未来时段内优选的通风空调各设备参数，进行未来时段内通风空调各设备控制，能够解决建筑通风空调控制的滞后问题，提高空调系统运行能效，有力支撑智慧建筑运行管理。有力支撑智慧建筑运行管理。有力支撑智慧建筑运行管理。

【技术实现步骤摘要】
一种通风空调制冷控制方法、系统、存储介质及计算设备


[0001]本专利技术涉及一种通风空调制冷控制方法、系统、存储介质及计算设备，属于能源与节能领域。

技术介绍

[0002]通风空调的制冷控制技术一直是建筑智能化领域的一项重要工作，在车站、机场等客流量较大的场合，空调系统处于人工管理的状态，无法根据实际需求情况调整各设备(主机、水泵、风机、空调等)的运行，造成了较多的能源浪费。
[0003]为了解决该问题，目前市面上出现了有一定自动控制能力的空调系统，如经典的PID控制系统，也是基于各种传感器的数据变化来进行实时控制，属于闭环控制，系统整体有一定的滞后性，无法实现超前调节。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种通风空调制冷控制方法、系统、存储介质及计算设备，解决了
技术介绍
中披露的问题。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：
[0006]一种通风空调制冷控制方法，包括：
[0007]根据相似工况历史日的通风空调电功率和人流量，获取未来时段内的通风空调冷负荷和时刻的第一预测曲线；其中，相似工况历史日为与未来时段所在日工况相似的历史日；
[0008]根据预先构建的建筑冷负荷模型模拟未来时段内的通风空调冷负荷，构建未来时段内的通风空调冷负荷和时刻的第二预测曲线；其中，建筑冷负荷模型为根据建筑需求构建的通风空调各设备参数和冷负荷的关系模型；
[0009]以第一预测曲线和第二预测曲线拟合为目标，调节建筑冷负荷模型输入的通风空调各设备参数，获得未来时段内优选的通风空调各设备参数；
[0010]采用未来时段内优选的通风空调各设备参数，控制未来时段内通风空调各设备。
[0011]根据相似工况历史日的通风空调电功率和人流量，获取未来时段内的通风空调冷负荷和时间的第一预测曲线，包括：
[0012]根据相似工况历史日的通风空调电功率和人流量，计算未来时段内各时刻的通风空调冷负荷；
[0013]根据未来时段内各时刻的通风空调冷负荷，获取未来时段内的冷负荷和时间的第一预测曲线。
[0014]未来时段内各时刻通风空调冷负荷计算公式为：
[0015]未来时段内t时刻的通风空调冷负荷＝未来子时段T的通风空调平均电功率
×
空调能效比+t时刻新风量需求变化引起的冷负荷+t时刻人流变化引起的冷负荷；其中，未来时段分成若干个未来子时段，未来子时段T为t时刻所在的子时段，未来子时段T的通风空调
平均电功率为相似工况历史日对应时段的通风空调平均电功率。
[0016]t时刻新风量需求变化引起的冷负荷，公式为：
[0017]Qn
t
＝Fi
t
×
K
×
Ra
×
(Ti
‑
To)
[0018]其中，Qn
t
为t时刻新风量需求变化引起的冷负荷，Fi
t
＝N
t
×
E为t时刻的新风量，E为建筑要求的每人新风供应量，N
t
为t时刻建筑内人流量，等于相似工况历史日对应时刻的建筑内人流量，K为空气密度，Ra为空气的比热，Ti为进入建筑的新风温度，To为流出建筑的空气温度。
[0019]t时刻人流变化引起的冷负荷，公式为：
[0020]Qm
t
＝N
t
×
A
×
Qr
×
s
[0021]其中，N
t
为t时刻建筑内人流量，等于相似工况历史日对应时刻的建筑内人流量，Qm
t
为t时刻人流变化引起的冷负荷，A为群集系数，Qr为人体散热量，s为人体散热冷负荷系数。
[0022]一种通风空调制冷控制系统，包括：
[0023]第一预测曲线模块，根据相似工况历史日的通风空调电功率和人流量，获取未来时段内的通风空调冷负荷和时刻的第一预测曲线；其中，相似工况历史日为与未来时段所在日工况相似的历史日；
[0024]第二预测曲线模块，根据预先构建的建筑冷负荷模型模拟未来时段内的通风空调冷负荷，构建未来时段内的通风空调冷负荷和时刻的第二预测曲线；其中，建筑冷负荷模型为根据建筑需求构建的通风空调各设备参数和冷负荷的关系模型；
[0025]拟合模块，以第一预测曲线和第二预测曲线拟合为目标，调节建筑冷负荷模型输入的通风空调各设备参数，获得未来时段内优选的通风空调各设备参数；
[0026]控制模块，采用未来时段内优选的通风空调各设备参数，控制未来时段内通风空调各设备。
[0027]一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当由计算设备执行时，使得所述计算设备执行通风空调制冷控制方法。
[0028]一种计算设备，包括一个或多个处理器、一个或多个存储器以及一个或多个程序，其中一个或多个程序存储在所述一个或多个存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行通风空调制冷控制方法的指令。
[0029]本专利技术所达到的有益效果：本专利技术通过相似工况历史日的通风空调电功率和人流量，获取第一预测曲线，根据建筑冷负荷模型获取第二预测曲线，通过调节建筑冷负荷模型输入的通风空调各设备参数，使第一预测曲线和第二预测曲线拟合，获得未来时段内优选的通风空调各设备参数，进行未来时段内通风空调各设备控制，能够解决建筑通风空调控制的滞后问题，提高空调系统运行能效，有力支撑智慧建筑运行管理。
附图说明
[0030]图1为通风空调制冷控制方法的原理图。
具体实施方式
[0031]下面结合附图对本专利技术作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本专利技术
的技术方案，而不能以此来限制本专利技术的保护范围。
[0032]如图1所示，一种通风空调制冷控制方法，包括以下步骤：
[0033]步骤1，根据相似工况历史日的通风空调电功率和人流量，获取未来时段内的通风空调冷负荷和时刻的第一预测曲线；其中，相似工况历史日为与未来时段所在日工况相似的历史日。
[0034]步骤2，根据预先构建的建筑冷负荷模型模拟未来时段内的通风空调冷负荷，构建未来时段内的通风空调冷负荷和时刻的第二预测曲线；其中，建筑冷负荷模型为根据建筑需求构建的通风空调各设备参数和冷负荷的关系模型。
[0035]步骤3，以第一预测曲线和第二预测曲线拟合为目标，调节建筑冷负荷模型输入的通风空调各设备参数，获得未来时段内优选的通风空调各设备参数。
[0036]步骤4，采用未来时段内优选的通风空调各设备参数，控制未来时段内通风空调各设备。
[0037]上述方法通过相似工况历史日的通风空调电功率和人流量，获取第一预测曲线，根据建筑冷负荷模型获取第二预测曲线，通过调节建筑冷负荷模型输入的通风空调各设备参数，使第一预测曲线和第二预测曲线拟合，获得未来本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种通风空调制冷控制方法，其特征在于，包括：根据相似工况历史日的通风空调电功率和人流量，获取未来时段内的通风空调冷负荷和时刻的第一预测曲线；其中，相似工况历史日为与未来时段所在日工况相似的历史日；根据预先构建的建筑冷负荷模型模拟未来时段内的通风空调冷负荷，构建未来时段内的通风空调冷负荷和时刻的第二预测曲线；其中，建筑冷负荷模型为根据建筑需求构建的通风空调各设备参数和冷负荷的关系模型；以第一预测曲线和第二预测曲线拟合为目标，调节建筑冷负荷模型输入的通风空调各设备参数，获得未来时段内优选的通风空调各设备参数；采用未来时段内优选的通风空调各设备参数，控制未来时段内通风空调各设备。2.根据权利要求1所述的一种通风空调制冷控制方法，其特征在于，根据相似工况历史日的通风空调电功率和人流量，获取未来时段内的通风空调冷负荷和时间的第一预测曲线，包括：根据相似工况历史日的通风空调电功率和人流量，计算未来时段内各时刻的通风空调冷负荷；根据未来时段内各时刻的通风空调冷负荷，获取未来时段内的冷负荷和时间的第一预测曲线。3.根据权利要求2所述的一种通风空调制冷控制方法，其特征在于，未来时段内各时刻通风空调冷负荷计算公式为：未来时段内t时刻的通风空调冷负荷＝未来子时段T的通风空调平均电功率
×
空调能效比+t时刻新风量需求变化引起的冷负荷+t时刻人流变化引起的冷负荷；其中，未来时段分成若干个未来子时段，未来子时段T为t时刻所在的子时段，未来子时段T的通风空调平均电功率为相似工况历史日对应时段的通风空调平均电功率。4.根据权利要求3所述的一种通风空调制冷控制方法，其特征在于，t时刻新风量需求变化引起的冷负荷，公式为：Qn
t
＝Fi
t
×
K
×
Ra
×
(Ti
‑
To)其中，Qn
t
为t时刻新风量需求变化引起的冷负荷，Fi
t
＝N
t
×
E为...

【专利技术属性】
技术研发人员：李亚飞，李洁，钱科军，刘乙，谢鹰，朱庆，陈嘉栋，
申请(专利权)人：国网电力科学研究院有限公司国电南瑞南京控制系统有限公司国电南瑞科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：