一种基于制冷机组实测运行数据的节能优化方法及其系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于制冷机组实测运行数据的节能优化方法及其系统，其方法包括：根据实测运行数据计算各制冷机组的性能参数，计算第一时段内制冷系统的系统冷负荷，根据系统冷负荷判断得到开关机运行策略并执行，获取第一时段内影响各制冷机组性能的输入变量参数列数据，并与各制冷机组的功率比或热量比、以及制冷效率比组成待处理的性能数据组，对待处理的性能数据组进行处理得到第二时段内制冷系统的优化输入变量参数列数据；本发明专利技术解决了运维人员无法基于实际运行数据，从系统的角度实现对制冷机组进行精细化管控，进而导致制冷系统运行策略不佳、能效偏低以及运行成本相对较高等问题。较高等问题。较高等问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于制冷机组实测运行数据的节能优化方法及其系统


[0001]本专利技术属于能源数字化
，尤其涉及一种基于制冷机组实测运行数据的节能优化方法及其系统。

技术介绍

[0002]随着人工智能、大数据、物联网技术发展，数智化能源管控系统越来约多的应用在实际能源系统中，为用户降低能源运行成本，提升能源系统运行效率，节能降碳。然而现有能源数字化技术由于缺乏有效的数据处理方法，使得实测运行数据的价值得不到充分的发挥。
[0003]制冷系统作为典型的能源子系统之一，通常会消耗大量的能源。通过调研发现，实际制冷站房运维管理过程中，实际运行数据仅仅用于留存记录。由于缺乏有效的手段对运行数据的处理和分析，缺乏有效的能效评价指标，制冷系统真实运行情况无法展现，系统节能潜力无法量化。这些原因导致运维人员无法从系统的角度实现对制冷机组进行精细化管控，制冷系统运行能效有待进一步提高。对于制冷系统优化控制而言，不同制冷机组由于运行年限、性能参数等各不相同，实际动态性能曲线也并不相同，如何获取表征制冷机组实际运行曲线的数据模型，并作为系统优化的动态约束，同样是优化的关键问题之一。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种基于制冷机组实测运行数据的节能优化方法及其系统，以解决运维人员无法基于实际运行数据，从系统的角度实现对制冷机组进行精细化管控，进而导致制冷系统存在运行策略不佳、能效低、运行费用高的问题。
[0005]本专利技术采用以下技术方案：一种基于制冷机组实测运行数据的节能优化方法，包括：r/>[0006]步骤1：获取第一时段内制冷系统的各制冷机组的实测运行数据，并根据实测运行数据计算各制冷机组的性能参数，当制冷机组为螺杆机组时所述性能参数为冷量比、功率比、制冷效率比，当制冷机组为溴化锂机组时所述性能参数为冷量比、热量比、制冷效率比；
[0007]步骤2：根据各制冷机组的出场铭牌制冷量和冷量比计算第一时段内制冷系统的系统冷负荷，
[0008]步骤3：根据系统冷负荷判断得到开关机运行策略并执行，
[0009]步骤4：获取第一时段内影响各制冷机组性能的输入变量参数列数据，并与各制冷机组的功率比或热量比、以及制冷效率比组成待处理的性能数据组，
[0010]步骤5：对待处理的性能数据组进行处理得到第二时段内制冷系统的优化输入变量参数列数据。
[0011]进一步地，步骤2中计算制冷系统的系统冷负荷的公式为：
[0012][0013]式中，为螺杆机组的冷量比，为溴化锂机组的冷量比；Q
′
ch
为螺杆机组的额定工况制冷量，Q
′
LiBr
为溴化锂机组的额定工况制冷量，Q
co.sys
为制冷系统的系统冷负荷，m为溴化锂机组的个数，n为螺杆机组的个数。
[0014]进一步地，步骤4中输入变量参数列数据包括：电流、电压、蒸发器进水温度、蒸发器出水温度、冷凝器进水温度中的任意三项。
[0015]进一步地，步骤5的处理方法由以下步骤组成：
[0016]步骤501：剔除待处理性能数据组中任一参数数值为0所对应的时间点的所有数据；
[0017]步骤502：对剩余性能数据组的各列进行排序，剔除多个最大值和多个最小值所对应的时间点的所有数据，其中剔除最大值和最小值的个数为3％*剩余性能数据组的组数；
[0018]步骤503：对剔除后的性能数据组按行区间范围内的数值进行四舍五入处理，并对不同行区间排序后得到优化输入变量参数列数据。
[0019]进一步地，步骤3的判断方法包括：
[0020]当系统冷负荷≥螺杆机组群的额定制冷量时，同时开启溴化锂机组群和螺杆机组群，当系统冷负荷≤螺杆机组群的额定制冷量时，只开启螺杆机组群。
[0021]一种基于制冷机组实测运行数据的节能优化的系统，包括：
[0022]获取模块，用于获取第一时段内制冷系统的各制冷机组的实测运行数据，还用于获取第一时段内影响各制冷机组性能的输入变量参数列数据，
[0023]处理模块，用于根据实测运行数据计算各制冷机组的冷量比、功率比或热量比、制冷效率比，并根据各制冷机组的出场铭牌制冷量和冷量比计算第一时段内制冷系统的系统冷负荷，
[0024]判断模块，用于根据系统冷负荷判断得到开关机运行策略并执行，
[0025]输出模块，用于将第一时段内影响各制冷机组性能的输入变量参数列数据与各制冷机组的功率比或热量比、以及制冷效率比组成待处理的性能数据组，
[0026]优化模块，用于对待处理的性能数据组进行处理得到第二时段内制冷系统的优化输入变量参数列数据。
[0027]本专利技术的有益效果是：
[0028]1、本专利技术解决了现有制冷站房实际运行情况不可量化，进而导致诊断困难、并造成大量能源浪费的问题；
[0029]2、现有技术制冷系统优化过程中，制冷机组实际动态性能运行曲线难以获取，因此，本专利技术先通过能效模型对实测运行数据进行预处理得到冷量比、功率比或热量比、制冷效率比，然后基于这些数据结合影响各制冷机组性能的输入变量参数列数据得到性能数据组，对性能数据组基于逻辑进行处理，继而得到优化输入变量参数列数据，为制冷系统控制优化提供动态约束条件；
[0030]3、本专利技术解决智慧综合能源管控平台所采集的不同制冷系统数据量大、数据结构不一、数据质量不高等问题，即通过采用机理模型和无量纲化方法对不同制冷机组的运行数据进行有效处理，简化数据维度，统一数据结构，提高数据质量；
[0031]4、本专利技术通过能效模型对实测运行数据进行预处理得到冷量比、功率比或热量比、制冷效率比，简化数据数量和数据结构，利用相关函数对数据进行清理，对不好的数据
进行剔除来提高数据质量；量化制冷机组实际运行情况，量化制冷系统节能潜力和优化方向；
[0032]5、本专利技术得到的优化输入变量参数列数据具有统一的数据结构，能够为冷系统优化提供动态约束，通过数据模型预测出制冷机组运行功耗和能效值，使得整个优化过程具有可解释性和可描述性；
[0033]6、本专利技术解决了运维人员无法基于实际运行数据，从系统的角度，即从量化节能潜力、明确制冷机组运行性能的角度实现对制冷机组进行精细化管控，进而导致制冷系统运行策略不佳、能效偏低以及运行成本相对较高等问题。
附图说明
[0034]图1为本专利技术实施例1中的实测运行数据；
[0035]图2为本专利技术实施例1中制冷系统诊断分析图；
[0036]图3为本专利技术实施例1中螺杆机诊断分析图；
[0037]图4为本专利技术实施例1中螺杆机性能曲线，其中横轴为的取值区间，纵轴为运行数据出现小时数；
[0038]图5为本专利技术实施例1中第二时段内制冷系统的优化输入变量参数列数据；
[0039]图6为本专利技术实施例1中螺杆机数据模型预测与实际效果对比。
具体实施方式
[0040]下面结合附图和具体实施方式对本专利技术进行本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于制冷机组实测运行数据的节能优化方法，其特征在于，包括：步骤1：获取第一时段内制冷系统的各制冷机组的实测运行数据，并根据实测运行数据计算各制冷机组的性能参数，当制冷机组为螺杆机组时所述性能参数为冷量比、功率比、制冷效率比，当制冷机组为溴化锂机组时所述性能参数为冷量比、热量比、制冷效率比；步骤2：根据各制冷机组的出场铭牌制冷量和冷量比计算第一时段内制冷系统的系统冷负荷，步骤3：根据系统冷负荷判断得到开关机运行策略并执行，步骤4：获取第一时段内影响各制冷机组性能的输入变量参数列数据，并与各制冷机组的功率比或热量比、以及制冷效率比组成待处理的性能数据组，步骤5：对待处理的性能数据组进行处理得到第二时段内制冷系统的优化输入变量参数列数据。2.根据权利要求1所述的一种基于制冷机组实测运行数据的节能优化方法，其特征在于，步骤2中计算制冷系统的系统冷负荷的公式为：式中，为螺杆机组的冷量比，为溴化锂机组的冷量比；Q
c
′
h
为螺杆机组的额定工况制冷量，Q
′
LiBr
为溴化锂机组的额定工况制冷量，Q
co.sys
为制冷系统的系统冷负荷，m为溴化锂机组的个数，n为螺杆机组的个数。3.根据权利要求1所述的一种基于制冷机组实测运行数据的节能优化方法，其特征在于，步骤4中输入变量参数列数据包括：电流、电压、蒸发器进水温度、蒸发器出水温度、冷凝器进水温度中的任意三项。4.根据权利要求1所述的一种基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：王文强，王天颖，刘正宁，
申请(专利权)人：思安新能源股份有限公司，
类型：发明
国别省市：