【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种压缩式制冷系统能耗优化策略，尤其涉及一种基于能耗模型的制冷循环设定点优化策略。
技术介绍
1、随着生活水平的提高，人们对室内空气舒适性的要求也越来越高，因此对空调系统的需求日益高涨。暖通空调系统在住宅、工业、交通运输等重要领域内都得到了广泛的应用，为人们提供了舒适的环境和工作条件。然而，空调系统的发展和广泛使用带来了巨大的能量消耗问题。据统计，空调系统的耗电量占建筑物总耗电量的近50％[1]。因此，必须严肃认识到空调系统高效运行的重要性，减少建筑能源消耗从而为减少全球能源消耗做出贡献。
2、其中蒸汽压缩式制冷循环作为空调系统运行的核心循环，受到了广泛的关注[2,3]。随着智能优化算法的不断兴起，基于混合建模的思想，众多研究者对压缩式制冷循环的优化问题展开了广泛研究。zhao[4]等人提出了一种基于模型的蒸汽压缩制冷循环优化策略，将优化问题建模为在若干约束条件下的最小化耗能装置的总运行成本问题，并利用了一种改进的遗传算法求解系统变量的最优设定值。仿真结果表明该优化策略与传统的开关控制策略相比，有着显著的节能效果。温海棠[5]等人对制冷系统运行时的过热度进行了研究，并提出了一种能够最小化过热度的节能优化方法，利用遗传算法求解优化问题，结果表明改进后的优化策略计算出的过热度设定值能够沿着mss曲线变化，寻优范围更大，节能效果更明显。kong[6]等人提出了一种基于自适应差分进化算法(sade)的制冷系统全局优化策略，在满足室内制冷需求的前提下最小化系统能耗。采用sade算法求解全局优化问题，仿真结果表明了
3、现有优化策略制定时，优化变量往往选择系统最主要的状态变量，如蒸发压力、冷凝压力、过热度等。或是操作变量，如压缩机频率、膨胀阀开度等，但很少有研究在选择优化变量时关注到冷冻水温度这个影响因素。因此，冷水温度设置对压缩式制冷循环及整个系统运行效率的影响需要深入研究。
4、灰狼优化算法(gray wolf optimization algorithm，gwo)是一种模拟灰狼群体狩猎行为的群智能优化算法[7]，因其原理简单、参数少等优势受到众多学者的广泛关注。然而，同其他智能优化算法一样，灰狼优化算法存在收敛精度低、易陷入局部最优等问题，因此针对这些问题的改进措施仍需进一步研究。
5、参考文献
6、[1]sadighi dizaji,h.,hu,e.j.,chen,l.,2018.a comprehensive review ofthe maisotsenko-cycle based air conditioning systems.energy 156,725–749.
7、[2]han,d.,chen,j.,zhou,t.,si,z.,2021.experimental investigation of abatched mechanical vapor recompression evaporation system.appl.therm.eng.192,116940.
8、[3]yin,x.,wang,x.,li,s.,cai,w.,2016.energy-efficiency-orientedcascade control for vapor compression refrigeration cycle systems.energy 116,1006–1019.
9、[4]zhao,l.,cai,w.,ding,x.,chang,w.,2013.model-based optimization forvapor compression refrigeration cycle.energy 55,392–402.
10、[5]温海棠,吴爱国,尚羽佳.压缩式冷水机组节能优化研究[j].西安交通大学学报,2018,52(06):135-142.
11、[6]kong,d.,yin,x.,ding,x.,fang,n.,duan,p.,2021a.global optimizationof avapor compression refrigeration system with a self-adaptive differentialevolution algorithm.appl.therm.eng.197,117427.
12、[7]mirjalili,s.,mirjalili,s.m.,lewis,a.,2014.grey wolfoptimizer.advances in engineering software 69,46–61.
技术实现思路
1、针对上述技术问题，本专利技术提出一种基于稳态能耗模型的压缩制冷系统优化策略。首先根据制冷原理和系统特性，建立压缩式制冷系统稳态运行时的能耗模型，选择系统总能耗为优化目标函数。优化变量首先选择蒸发压力和冷凝压力，针对现有策略中未考虑冷水温度对系统运行效率存在影响的问题，本专利技术提出将冷冻水温度设为优化变量，与蒸发压力和冷凝压力进行同步优化，实现冷冻水温度的动态调整，进而实现优化变量的最优设置，进一步用于控制决策。明确了优化变量及变量范围，即建立了单目标优化问题。为了使得优化过程变得高效，提出一种融合策略改进的灰狼优化算法，通过种群内个体信息利用、更改新位置的计算方式等策略对基础灰狼优化算法进行改进，将改进后的算法应用于压缩式制冷系统优化问题。
2、进一步讲，本
技术实现思路
主要包括三部分：
3、(1)压缩式制冷系统能耗模型：系统主要包括蒸发器、冷凝器、膨胀阀和压缩机等四大部分，其中制冷剂分别在蒸发器和冷凝器内与冷冻水和外界空气进行换热，从而产生相变。蒸发器内与制冷剂换热的是冷冻水，冷冻水通过冷冻水泵不断抽取实现水循环，该过程由冷冻水泵的不断做功实现。冷凝器内与制冷剂换热的是外界空气，通过冷凝风机不断将外界空气送入冷凝器形成循环，这一过程是通过冷凝风机不断做功实现的。而制冷剂之所以能够在制冷系统四大部件之间循环流动，靠的是压缩机的不断做功实现的。因此整个系统运行时，压缩机、冷凝风机、冷冻水泵是主要耗能部件，总能耗为三部分能耗之和。
4、(2)制冷循环优化策略：制冷系统能耗是由制冷循环决定的，不同制冷循环对应着系统不同的运行工作点。制定优化策略时，首先选择蒸发压力和冷凝压力为优化变量，在此基础上，本专利技术首次将冷冻水温度这一因素设为优化变量，与蒸发压力和冷凝压力进行同步优化，实现冷冻水温度的最优调整和设置，从而实现系统节能运行。
5、进一步地，所述策略中，优化变量的约束表达式如下：
6、
7、(3)一种融合策略改进的灰狼优化算法：针对基础灰狼算法收敛精度差、易陷入局部最优等问题，首先设计一种信息利用策略，在选取每一代最优个体时，充分考虑其他个体对最优个体的影响，综合多个个体的位本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于稳态能耗模型的压缩式制冷系统优化策略，其特征在于，主要包括：
2.根据权利要求1所述的将冷水温度设为优化变量，其特征在于，充分考虑了系统能耗的主要影响因素，首先选择蒸发压力和冷凝压力为优化变量，在此基础上首次将冷冻水供水温度设为优化变量，与蒸发压力和冷凝压力进行同步优化，实现冷水温度的动态调整和最优设定；
3.根据权利要求1所述一种改进的灰狼优化算法应用于制冷系统能耗优化问题，对灰狼种群进行初始化，将每一只灰狼个体表征为一组制冷系统待优化变量，随着算法不断运行，种群不断向全局最优位置靠近，意味着制冷系统待优化变量不断向着使系统能耗最小的最优参数靠近，直至找到最优解，其中每只灰狼个体位置向量为1×3形式，即长度为3的行向量，三个位置分别对应着制冷系统能耗模型中的蒸发压力、冷凝压力和冷冻水温度。
4.根据权利要求1所述的改进灰狼优化算法，具体设计融合策略改进的灰狼优化算法，其特征在于，从两个方面对基础算法进行改进，第一个方面是改进群体中最优个体的选取方式，设计了一种信息利用策略，在确定最优个体时充分考虑其他个体对全局最优解的影响，实现种
5.根据权利要求4所述的一种融合策略改进的灰狼优化算法，其特征在于，第二个方面是对灰狼种群的位置更新公式进行改进，原始灰狼优化算法中的其他个体的位置更新是在α、β、δ三只狼的引导作用下实现的，首先三只狼进行自身位置的更新，生成三个位置X1、X2、X3，公式如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于稳态能耗模型的压缩式制冷系统优化策略，其特征在于，主要包括：
2.根据权利要求1所述的将冷水温度设为优化变量，其特征在于，充分考虑了系统能耗的主要影响因素，首先选择蒸发压力和冷凝压力为优化变量，在此基础上首次将冷冻水供水温度设为优化变量，与蒸发压力和冷凝压力进行同步优化，实现冷水温度的动态调整和最优设定；
3.根据权利要求1所述一种改进的灰狼优化算法应用于制冷系统能耗优化问题，对灰狼种群进行初始化，将每一只灰狼个体表征为一组制冷系统待优化变量，随着算法不断运行，种群不断向全局最优位置靠近，意味着制冷系统待优化变量不断向着使系统能耗最小的最优参数靠近，直至找到最优解，其中每只灰狼个体位置向量为1×3形式，即长度...
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