一种基于负荷预测的空调系统节能优化方法技术方案

本发明专利技术利用历史数据，预测出未来时刻空调系统的负荷，然后利用粒子算法，优化空调系统的能耗模型，得到该负荷条件下的最优运行参数，再根据系统的实时滞后时间，提前对系统的各参数变量进行控制，不但避免了由于空调系统的大时滞和大惰性带来的控制时间差，而且保证了系统供冷和负荷用冷在数量上相等，时间上同步。另一方面，本发明专利技术还可以实时进行空调系统的负荷预测和优化控制，使空调系统始终处于最优或接近最优的工作状态，从而达到节能优化的目的。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种空调系统节能优化方法，属于空调系统的节能优化领域。
技术介绍
随着我国城市化和工业化进程的发展，建筑业发展迅猛，建筑能耗不断增加，建筑能耗已经占据社会总能耗的27%以上，有些地区已接近40%，其中三分之二的能耗为空调系统所消耗。在建筑能耗占整个能源消耗的比例不断增加的现状下，建筑中的空调系统节能已经成为节能领域中的一个重点和热点。按照终端节能的概念，加大空调节能的力度对节约能源有着巨大的理论和实际意义。由于缺乏先进的控制技术手段和装备，中央空调系统大多仍采用传统的人工管理方式和简易的开关控制设备，不能实现空调冷冻水流量跟随末端负荷的变化而动态调节， 在部分负荷运行时造成能源浪费很大，使我国建筑用能效率低下。近年来，随着楼宇自动化 (BA)系统和变频调速技术的应用与发展，人们开始采用BA或变频器对空调系统设备进行控制。一种是通过BA系统对冷水机组、水泵、风机等设备进行远程启停控制，实现其“精细化使用”节能；另一种是通过对空调系统管网压力或温度的采集，以压差或温差作为被控参量，采用PI或PID控制变频器调节水泵的运转频率，使水泵流量跟随被控参量变化，从而达到水泵节能的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于负荷预测的空调系统节能优化方法，主要包括以下具体步骤：第一步，收集历史数据，并对数据进行归一化；第二步，利用归一化后的历史数据，通过神经网络对空调系统待测时刻的空调系统负荷Q进行预测；第三步，设定空调系统的能耗模型为P=f(Q,T1o,T2o,v1,v2，Fair)，其中P为空调系统的能耗功率，Q为空调系统负荷，T1o为空调系统冷冻水出水温度，T2o为空调系统冷却水出水温度，v1为空调系统的冷冻水泵流量，v2为空调系统的冷却水泵流量，Fair为空调系统的空气流量，在通过所述第二步获得待测时刻的空调系统负荷Q的前提下，利用粒子群算法进行能耗模型的优化，得到在待测时刻的能耗功率P取最小值时...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：牛丽仙，吴忠宏，
申请(专利权)人：珠海派诺科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：