基于效率目标和流量计的针对冷却侧设备的台数控制方法技术

本发明专利技术提供基于效率目标和流量计的针对冷却侧设备的台数控制方法，涉及空调系统冷却测控制技术领域，台数控制方法以系统COP作为优化目标，使用室外湿球温度、系统负荷的组合作为状态，将冷却水泵以及冷却塔开启台数作为动作，以系统COP作为奖赏值，采用Q

【技术实现步骤摘要】
基于效率目标和流量计的针对冷却侧设备的台数控制方法


[0001]本专利技术涉及空调系统冷却测控制
，具体涉及到基于效率目标和流量计的针对冷却侧设备的台数控制方法。

技术介绍

[0002]建筑空调系统冷却侧由冷却塔、冷却水泵以及水水冷机组组三个部分组成，在定频系统中，系统可调节量包括水冷机组、冷却塔、冷却水泵开启台数。冷却侧的控制逻辑在于在不同的状态参数(包括室外空气状态、水冷机组所承担的负荷以及水冷机组的冷冻水出水温度)下，通过调整开启的设备台数使得整个系统可满足负荷要求，从而保证室内的舒适度。
[0003]目前，主要的台数控制方法是基于经验的控制方法和基于模型的优化控制。经验控制方法依靠人工根据当前的室外温度参数以及房间使用情况确定开启的台数，这种方法准确性低，为了达到满足室内负荷的目的，往往会造成开启的台数超出所需，从而导致能源浪费。基于模型的控制方法需要对系统进行精确建模，通过模拟寻找满足负荷的情况下能耗最低的开启方案。基于模型的方法对模型准确度和硬件计算能力的要求较高。另外，随着设备的使用，其性能特点也会发生改变，从而导致基于模型的控制方法出现偏差。
[0004]现有申请号为202210654399.X的中国专利技术公开了一种冷却塔台数自动控制方法，该专利技术的工作方式为通过T湿球、T环设1之间的大小比较判断是否为冬季或者过渡季节，从而判断冷却塔台数使用条件，从而控制制冷系统中处于工作状态下的冷却塔的数量，以达到降低能耗的效果，该种方法通过温湿度传感器及板换热器出水温度传感器监测温度的变化，随着传感器的使用，其性能特点也会发生改变，比如温度测量上出现误差，随着误差的逐渐累积，便会对最终台数的确定带来影响。又如申请号为202110019567.3的中国专利技术公开了一种冷却塔控制方法、装置和冷却系统，根据冷却塔中的单台风机频率，总风机频率控制冷却塔中运行的冷却模块数量和/或运行风机台数，以使冷却塔的下塔水温在预设范围内变化，同理，该种方法也是通过监测系统中设备的参数，从而控制台数以及温度，在系统设备老化的情况下，同样也会累积误差。
[0005]上述这两种方法均是通过监测冷却侧系统工作期间中的过程参数，根据历史运行数据的对比，再间接利用这些过程参数与能耗之间的关系，从而判断冷却台数是否需要调整，最终，达到降低能耗的效果，对于系统设备老化或者系统形式发生改变的情况下，基于模型的控制方法便会出现偏差，最终导致台数和能耗控制的结果不佳，因此，存在待改进之处，本专利技术提供一种适用性更广，灵活性更好的基于效率目标和流量计的针对冷却侧设备的台数控制方法。

技术实现思路

[0006]针对现有技术所存在的不足，本专利技术目的在于提出一种基于效率目标和流量计的针对冷却侧设备的台数控制方法，具体方案如下：
[0007]基于效率目标和流量计的针对冷却侧设备的台数控制方法，所述台数控制方法以系统COP作为优化目标，使用室外湿球温度、系统负荷的组合作为状态，将冷却水泵以及冷却塔开启台数作为动作，以系统COP作为奖赏值，采用Q
‑
learning算法计算冷却侧系统的系统COP最高时的冷却塔与冷却水泵的开启台数，同时给出台数指令；
[0008]所述台数控制方法对应有优化控制系统，所述优化控制系统包括如下模块：
[0009]奖赏值计算模块，通过采集各冷却侧设备的运行能耗，结合基于系统流量计采集的冷冻水流量计算得到总的冷却侧系统COP，用于为Q
‑
learning算法计算奖赏值；
[0010]优化模块，采用所述Q
‑
learning算法，室外湿球温度、系统负荷的组合作为状态，将冷却水泵以及冷却塔开启台数作为动作，以奖赏值为准，输出特定状态下的冷却塔与冷却水泵的最优开启台数；
[0011]指令模块，根据优化模块给到的最优开启台数，将当前冷却水泵、冷却塔的台数调整至最优开启台数一致。
[0012]进一步的，系统COP的计算公式为：
[0013]COP
sys
＝Q/(P
chiller
+P
cooling pump
+P
cooling tower
)
[0014]其中，COP
sys
为系统COP，Q为系统所承担的负荷，见前述内容；P
chiller
为冷水机组的能耗；P
cooling pump
为冷却水泵的能耗；P
cooling tower
为冷却塔风机的能耗。
[0015]进一步的，所述台数控制方法的工作步骤如下：
[0016]S1：读取当前冷却侧系统的状态参数，包括系统负荷、室外湿球温度；
[0017]S2：判断系统负荷是否高于设置的冷却侧系统开启后的最低阈值，若系统负荷低于最低阈值，则执行关闭所有设备的工作，若高于最低阈值，则判断两个状态参数是否分别处于设定区间内，若处于设定区间内，则进入后续的S3，若不处于设定区间内，则将对应的状态参数取值设为设定区间的边界值，再进入后续的S3；
[0018]S3：对Q
‑
learning算法所需的状态量、动作量进行离散化，对于状态量，将室外湿球温度离散为冷却侧系统的上一个制冷季历史温度上下限范围内的整数值，将系统负荷按控制精度需求离散为冷却侧系统的上一个制冷季系统负荷上下线内一定间隔的值，对于动作量，冷却塔台数、冷却水泵台数自由组合成有效的动作，或者冷却塔台数与冷却水泵台数相同时组合成有效的动作；
[0019]离散后的状态量、动作量组合成Q表；
[0020]S4：将系统COP作为预设Q
‑
learning算法的优化目标，以系统COP最高位目标，根据S3的Q表，获得当前状态下最优的冷却塔与水泵开启台数；
[0021]S5：根据S4得到的台数方案，发出相应的开启指令。
[0022]进一步的，S3的Q表具体如下：
[0023][0024]Q表中，Q值反映在某状态下，某动作的已知价值，其中，A为动作空间，a表示动作，S为状态空间，s表示状态，T为室外湿球温度，Q为冷冻侧系统负荷，Np为冷却水泵开启台数，
Nt为冷却塔开启台数，Np
a
中的a为冷却水泵最多可开启的台数，Nt
b
中的b为冷却塔最多可开启的台数，c为离散后的室外湿球温度取值总数，d为离散后的冷冻侧负荷取值总数，m为状态空间大小，n为动作空间大小。
[0025]进一步的，Q表中所有Q值初始值均设定为上个制冷季冷却侧系统COP的上限。
[0026]进一步的，Q
‑
learning算法对强化学习控制器的经验进行更新，以更新Q值：
[0027][0028]上式中，箭头右侧为未更新的Q值，箭头左侧为更新后的Q值；其中，r为上一轮状态
‑
动作组合带来的环境反馈，α为学习率，γ表征未来奖励对当前动作决策的影响，γ设定本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于效率目标和流量计的针对冷却侧设备的台数控制方法，其特征在于，所述台数控制方法以系统COP作为优化目标，使用室外湿球温度、系统负荷的组合作为状态，将冷却水泵以及冷却塔开启台数作为动作，以系统COP作为奖赏值，采用Q
‑
learning算法计算冷却侧系统的系统COP最高时的冷却塔与冷却水泵的开启台数，同时给出台数指令；所述台数控制方法对应有优化控制系统，所述优化控制系统包括如下模块：奖赏值计算模块，通过采集各冷却侧设备的运行能耗，结合基于系统流量计采集的冷冻水流量计算得到总的冷却侧系统COP，用于为Q
‑
learning算法计算奖赏值；优化模块，采用所述Q
‑
learning算法，室外湿球温度、系统负荷的组合作为状态，将冷却水泵以及冷却塔开启台数作为动作，以奖赏值为准，输出特定状态下的冷却塔与冷却水泵的最优开启台数；指令模块，根据优化模块给到的最优开启台数，将当前冷却水泵、冷却塔的台数调整至最优开启台数一致。2.根据权利要求1所述的基于效率目标和流量计的针对冷却侧设备的台数控制方法，其特征在于，系统COP的计算公式为：COp
sys
＝Q/(P
chirler
+P
cooring pump
+P
cooling tower
)其中，COP
sys
为系统COP，Q为系统所承担的负荷，见前述内容；P
chiller
为冷水机组的能耗；P
cooling pump
为冷却水泵的能耗；P
cooling tower
为冷却塔风机的能耗。3.根据权利要求1所述的基于效率目标和流量计的针对冷却侧设备的台数控制方法，其特征在于，所述台数控制方法的工作步骤如下：S1：读取当前冷却侧系统的状态参数，包括系统负荷、室外湿球温度；S2：判断系统负荷是否高于设置的冷却侧系统开启后的最低阈值，若系统负荷低于最低阈值，则执行关闭所有设备的工作，若高于最低阈值，则判断两个状态参数是否分别处于设定区间内，若处于设定区间内，则进入后续的S3，若不处于设定区间内，则将对应的状态参数取值设为设定区间的边界值，再进入后续的S3；S3：对Q
‑
learning算法所需的状态量、动作量进行离散化，对于状态量，将室外湿球温度离散为冷却侧系统的上一个制冷季历史温度上下限范围内的整数值，将系统负荷按控制精度...

【专利技术属性】
技术研发人员：张腾腾，冯吉星，徐超，黄磊，
申请(专利权)人：上海真知建筑科技有限公司，
类型：发明
国别省市：