【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及轨道交通能耗优化控制，具体为一种空调风系统和水系统能耗的优化控制方法。
技术介绍
1、传统的轨道交通行业中，通风空调系统由隧道通风空调系统、公共区通风空调系统(简称大系统)车站设备与管理用房通风空调系统(简称小系统)、水系统、多联机备用空调系统等多个系统组成，通风空调运行控制方面包含较多的技术性问题，如风机水泵变频调速控制策略、风水联动节能控制系统技术等，这些技术的合理运用可以使通风空调系统达到节能减排的标准要求，根据对轨道交通的运营负荷统计分析，现有的控制策略是将空调整体系统划分为多个不同子系统，对子系统中的不同电气设备用单独控制、模式控制等方式实现，鉴于车站系统的空调系统设备的复杂多样和控制的长时间滞后性、轨道交通环境空间因素的不确定性，很难从整体车站系统耗能上实现优化设计。因此，设计实现空调水系统的综合优化与高效节能的一种空调风系统和水系统能耗的优化控制方法是很有必要的。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种空调风系统和水系统能耗的优化控制方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种空调风系统和水系统能耗的优化控制方法，包括。
3、根据上述技术方案，所述以下步骤：
4、步骤一：通过采集传感器获取轨道交通空调系统运行的空间环境信息，设备运行状态的信息以及设备参数信息，将所有数据信息上传到样本数据库中进行运算参数的筛选整理；
5、步骤二：根据当前采集到的环
6、步骤三：同步对空调系统中的风系统和水系统进行联动控制，进行系统的运行动态规划；
7、步骤四：根据风水联动控制对当前环境的影响以及历史影响，使用算法和模型调整所有设备的运行状态并记录在未改变环境温湿度的前提下设备的设置状态，优化整个系统的控制逻辑；
8、步骤五：针对步骤四中最小问题求解，通过将空调系统问题分解、优化得出算法，获得全系统设备切换的时间点以及各设备在每个时间段内的最佳设定点。
9、根据上述技术方案，所述获取轨道交通空调系统运行的空间环境信息，设备运行状态的信息以及设备参数信息的步骤，包括：
10、轨道交通空调系统运行的空间环境信息包括：空调水系统运行的环境信息，被定义为大系统的公共区域通风空调系统的运行环境信息，和被定义为小系统的设备管理用放通风空调系统的运行环境信息，设备运行状态的信息、设备参数信息包括：冷却塔风机的频率、冷却水泵频率、冷水主机的水温设定点、冷冻水泵频率、空调箱的电磁阀开度、风机的频率以及这些设备的启停命令数据，并同步根据室外气象预报获取包括室外环境温度和湿度的逐时气象数据。
11、根据上述技术方案，所述采用长短期记忆神经网络进行迭代学习和动态预测将来时间段内的空调系统负荷需求的步骤，包括：
12、采用长短期记忆神经网络拟合空调系统的动态特性，空调负荷计算预测系统首先判断是否处于工作时段，当在工作时段时，根据获取的当前气象数据和季节信息数据、轨道交通的运营时刻表数据和运营日特征数据，输入长短期记忆神经网络模型获得未来指定时间周期内空调系统的负荷需求，同步进行长短期记忆神经网络模型预测偏差的判断纠正，当不存在偏差时，预测模型根据最新输入的参数数据进行模型的迭代训练和负荷预测输出，当存在偏差时，对预测模型进行瞬时负荷偏差的纠正，同样判断是否处于工作时间段，当处于工作时间段时根据输入的参数数据中的温度和湿度数据偏差进行负荷需求的计算，根据计算结果判断预测模型中温度和湿度是否超标，当没有超标时按照预测的时长进行预测的时间段划分，并以负荷预测曲线进行输出，当根据计算结果判断预测模型中温度和湿度超标时，根据湿度和温度数据的偏差进行负荷需求的修正，然后再输出修正后的负荷预测曲线。
13、根据上述技术方案，所述进行系统的运行动态规划的步骤，包括：
14、通过控制当前水系统和风系统的运行状态，实现根据风系统的运行状态影响水系统的运行状态以及通过水系统的运行状态影响风系统的运行状态，通过风系统和水系统的联动控制在不改变当前环境温湿度的情况下，达到能耗最低，其中对风系统进行大系统a区和大系统b区的划分；
15、具体进行联动控制的方法流程为：空调系统识别划分的大系统a区和大系统b区是否均处于工作状态，当判断结果为是时，获取大系统a区和大系统b区的负荷预测结果，再利用空调箱性能模型计算a区空调箱包括水温、流量和风速的负荷需求，而b取则直接计算空调箱包括水温、流量和风速的负荷需求，将各空调箱负荷需求进行汇总后，计算冷站中包括水温、流量和压力的供应需求，具体的，通过主机性能模型根据冷量和温度需求确定主机台数以及出水温度的设定点，以及同步利用冷冻泵性能模型根据冷冻水流量需求确定冷冻水泵以及频率设定点，进一步利用冷却塔性能模型根据冷量确定冷却塔台数以及风机频率，该冷却量的计算公式为：冷却量＝(制冷量+主机功率)*系数，最后通过冷却泵性能模型根据冷却量需求确定冷却水泵的台数以及频率设定点，即包括a区和b区的大系统的组合式空调箱和回/排风机，根据公共区控制对象和实际需求，基于空调负荷预测的结果和实时反馈的数据，主动提前调整风设备的启停和工况设定点，采用变频控制方式调节空调系统送/排风量，同时组合式空调冷冻水阀依据送风温度进行自动调节，在满足公共区环境温度的前提下，最大限度的降低能源消耗，同时实现全局的动态水力平衡调节功能。
16、根据上述技术方案，所述优化整个系统的控制逻辑的步骤，包括：
17、根据汇总的负荷预测信息，对运行终端的所有主机设备、水泵设备、冷却塔设备和风机设备优化控制需求进行判断，当当前设备可以切为优化控制时判断设备是否可以进行远程控制，当可以进行远程控制时进一步判断是否存在故障，当不可以进行远程控制时将其加入标注为“不可控”的设备队列，当设备判断为不存在故障时加入“自动化控制”的设备队列，而当存在设备故障时即表示该设备不可进行优化控制，因此对加入“自动化控制”设备队列以及加入“不可控”设备队列中的设备生成对应的若干未来运行计划方案，即根据负荷需求、设备性能和包括启停时间间隔、最小流程的约束条件进行方案的能耗代价评估，当判断为能耗最低的方案时判断是否符合所有的运行约束，当判断不是能耗最低的方案时，继续根据负荷需求、设备性能和包括启停时间间隔、最小流程的约束条件的进行方案的能耗代价评估，即进行算法迭代改进方案，直到能耗方案为最低能耗，当符合所有的运行约束时从所有方案中的“最优”运行方案中获取下一时间点包括启停时间、温度设定和流量设定的运行指令，并将其发往对应的设备，并提示规划成功的输出信息，并进入下一调度的等待；
18、在下一调度的运行过程中，利用ecns切为优化控制，计算距离上次规划超过时间步长，当超过时进入到下一调度的控制逻辑的运算中，当没有超过时计算当前供应量与负荷需求的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种空调风系统和水系统能耗的优化控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种空调风系统和水系统能耗的优化控制方法，其特征在于：所述获取轨道交通空调系统运行的空间环境信息，设备运行状态的信息以及设备参数信息的步骤，包括：
3.根据权利要求2所述的一种空调风系统和水系统能耗的优化控制方法，其特征在于：所述采用长短期记忆神经网络进行迭代学习和动态预测将来时间段内的空调系统负荷需求的步骤，包括：
4.根据权利要求3所述的一种空调风系统和水系统能耗的优化控制方法，其特征在于：所述进行系统的运行动态规划的步骤，包括：
5.根据权利要求4所述的一种空调风系统和水系统能耗的优化控制方法，其特征在于：所述优化整个系统的控制逻辑的步骤，包括：
6.根据权利要求5所述的一种空调风系统和水系统能耗的优化控制方法，其特征在于：所述最小问题求解的步骤，包括：
7.根据权利要求6所述的一种空调风系统和水系统能耗的优化控制方法，应用于一种空调风系统和水系统能耗的优化控制系统，其特征在于：所述该系统包括：
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