基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制方法及系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制方法，包括以下步驟：S1、采集已開啟的空調系統(tǒng)的工況參數(shù)數(shù)據；S2、將所述工況參數(shù)數(shù)據中的模擬信號轉化為數(shù)字信號，并發(fā)送至所述數(shù)據處理模塊；S3、根據所示工況參數(shù)數(shù)據計算得到當前系統(tǒng)總功率，判斷當前系統(tǒng)總功率是否大于所述最小系統(tǒng)總功率，并匹配出節(jié)能策略；S4、所述設備控制模塊根據節(jié)能策略控制相應的設備運轉。本發(fā)明還公開了基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制系統(tǒng)及裝置。本發(fā)明借助人工神經網絡對非線性復雜數(shù)據的處理優(yōu)勢來匹配節(jié)能策略，在保證應用性能需求的前提下，使空調系統(tǒng)始終以最佳效率運行，達到降低系統(tǒng)總能耗的目的。
【專利說明】基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制方法及系統(tǒng)

【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及中央空調節(jié)能【技術領域】，尤其涉及基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制方法及系統(tǒng)。

【背景技術】
[0002]中央空調系統(tǒng)作為建筑系統(tǒng)的重要組成部分,其占整個建筑系統(tǒng)能耗電量的比重很大，據統(tǒng)計，建筑行業(yè)的能源消耗占國家總能耗的30%，而空調系統(tǒng)所耗電能占整個建筑物耗能的70%，占全公司總電耗18%左右，隨著建筑人性化服務的需求，這個數(shù)字還會不斷增長。因此，空調系統(tǒng)的節(jié)能對降低建筑系統(tǒng)耗能，節(jié)省企業(yè)用電支出，優(yōu)化國家電力結構有著極為重要的意義和作用。
[0003]就任何建筑設計來說，為使空調系統(tǒng)在全年任意時段都能保證建筑內部的冷量需求，在選用空調系統(tǒng)時都是按當?shù)刈顭崽鞖馑璧闹评湫枨蟮?15%左右來選取機型的。在中央空調的運行過程中，主機、水泵、冷卻塔等都沒有任何負荷隨動能力，導致中央空調長期在較高工況下運行，造成大量的能源浪費。特別是在天氣變化的情況下，如夏天下雨時氣溫不高，冷量需求減小，但中央空調又運行在額定工況附近，造成電能浪費。
[0004]據有關資料統(tǒng)計，中央空調機組有90%的運行時間處于非滿負荷的運行狀態(tài)，而冷凍水泵，冷卻水泵以及水塔風機在此90 %的時間內仍處于100 %的滿負荷運行狀態(tài)，均不能根據實際供冷負載變化而相應比例增減其輸出功率，這樣就導致了“大流量小溫差”及凍水和冷卻水的溫差無法得到有效控制的現(xiàn)象。同時，常見冷水機組的凍水出水溫度均設定為7.(TC左右，不能根據室外溫濕度的變化而實時改變冷水機組的凍水出水溫度設定，故造成大量的電能白白浪費。
[0005]在中央空調能耗管理上主要依據數(shù)據中心系統(tǒng)管理方法與策略來達到節(jié)能目的，但傳統(tǒng)的數(shù)據管理模式是通過預先定義空調系統(tǒng)各設備參數(shù)來控制系統(tǒng)設備以達到總體節(jié)能目的，由于空調系統(tǒng)結構復雜，運行工況處于實時變化中，依靠固設參數(shù)來定制系統(tǒng)節(jié)能策略的方法不能使系統(tǒng)始終運行在最佳節(jié)能狀態(tài)，固設參數(shù)的持續(xù)可用性較差。
[0006]由上可知，現(xiàn)有的中央空調系統(tǒng)在運行過程中均不能隨著供冷負荷的增減而相應變化，使系統(tǒng)實際運行工況遠偏離系統(tǒng)的最佳運行工況，從而導致整個中央空調系統(tǒng)效率降低。這一直是傳統(tǒng)中央空調運行方式無法解決的一大難題。


【發(fā)明內容】

[0007]本發(fā)明所要解決的技術問題在于，提供一種基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制方法及系統(tǒng)。將空調系統(tǒng)的工況參數(shù)數(shù)據作為人工神經網絡ANN的輸入，借助人工神經網絡對非線性復雜數(shù)據的處理優(yōu)勢，自動匹配出符合當前系統(tǒng)制冷需求的節(jié)能策略，并根據該策略自動對系統(tǒng)設備的運行模式進行調整，在保證應用性能需求的前提下，使空調系統(tǒng)以最佳效率運行，達到降低系統(tǒng)總能耗的目的。
[0008]為了解決上述技術問題，本發(fā)明提供了一種基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制方法，所述方法利用基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制系統(tǒng)對空調系統(tǒng)進行能效檢測和調控，所述基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制系統(tǒng)包括傳感器模塊、數(shù)據采集模塊、數(shù)據處理模塊和設備控制模塊，則所述方法包括以下步驟:
[0009]S1:所述傳感器模塊采集已開啟的空調系統(tǒng)的工況參數(shù)數(shù)據，并將采集的工況參數(shù)數(shù)據傳輸至所述數(shù)據采集模塊；
[0010]S2:所述數(shù)據采集模塊將所述工況參數(shù)數(shù)據中的模擬信號轉化為數(shù)字信號，并將已轉化為數(shù)字信號的工況參數(shù)數(shù)據發(fā)送至所述數(shù)據處理模塊；
[0011]S3:所述數(shù)據處理模塊根據所述已轉化為數(shù)字信號的工況參數(shù)數(shù)據計算得到當前系統(tǒng)總功率，并依據包含于所述工況參數(shù)數(shù)據內的空氣溫度和設定溫度與存儲于所述數(shù)據處理模塊內的數(shù)據庫內的數(shù)據進行匹配從而找到與所述空氣溫度和設定溫度對應的最小系統(tǒng)總功率，再將所述最小系統(tǒng)總功率與所述當前系統(tǒng)總功率進行比對；
[0012]當所述最小系統(tǒng)總功率大于當前系統(tǒng)總功率時，將所述當前系統(tǒng)總功率和對應的工況參數(shù)數(shù)據存儲于所述數(shù)據庫內，并轉至步驟Si，繼續(xù)對系統(tǒng)進行檢測分析；
[0013]當所述最小系統(tǒng)總功率不大于當前系統(tǒng)總功率時，將所述最小系統(tǒng)總功率在數(shù)據庫內對應的工況參數(shù)數(shù)據發(fā)送至設備控制模塊；
[0014]S4:所述設備控制模塊根據接收到的所述工況參數(shù)數(shù)據控制相應的設備運轉，并轉至步驟Si，繼續(xù)對系統(tǒng)進行檢測分析。
[0015]作為本發(fā)明的優(yōu)選，在所述步驟S3中，若未能在所述數(shù)據庫中找到與所述空氣溫度和設定溫度對應的最小系統(tǒng)總功率，則將所述當前系統(tǒng)總功率和對應的工況參數(shù)數(shù)據存儲于所述數(shù)據庫內。
[0016]作為本發(fā)明的優(yōu)選，所述步驟S2與S3之間還包括:所述數(shù)據處理模塊將包含于所述工況參數(shù)數(shù)據內的制冷主機輸出功率與存儲于所述數(shù)據處理模塊內的制冷主機額定功率進行比對，若所述制冷主機輸出功率不大于所述額定功率，則判定為系統(tǒng)運行正常并轉至步驟S3 ;若所述制冷主機輸出功率大于所述額定功率，則判定為系統(tǒng)故障，并將所述故障信息發(fā)送至設備控制模塊通過所述設備控制模塊停止相應的系統(tǒng)設備運轉。
[0017]本發(fā)明還提供了一種基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制系統(tǒng)，包括傳感器模塊、數(shù)據采集模塊、數(shù)據處理模塊和設備控制模塊；
[0018]所述傳感器模塊與系統(tǒng)設備連接，用于采集已開啟的空調系統(tǒng)的工況參數(shù)數(shù)據，并將采集的工況參數(shù)數(shù)據傳輸至所述數(shù)據采集模塊；
[0019]所述數(shù)據采集模塊連接所述傳感器模塊和數(shù)據處理模塊，用于將所述工況參數(shù)數(shù)據中的模擬信號轉化為數(shù)字信號，并將已轉化為數(shù)字信號的工況參數(shù)數(shù)據發(fā)送至所述數(shù)據處理模塊；
[0020]所述數(shù)據處理模塊與所述設備控制模塊連接，用于根據所述工況參數(shù)數(shù)據計算得到當前系統(tǒng)總功率，并依據包含于所述工況參數(shù)數(shù)據內的空氣溫度和設定溫度與存儲于所述數(shù)據處理模塊內的數(shù)據庫內的數(shù)據進行匹配從而找到與所述空氣溫度和設定溫度對應的最小系統(tǒng)總功率，再將所述最小系統(tǒng)總功率與所述當前系統(tǒng)總功率進行比對；
[0021]當所述最小系統(tǒng)總功率大于當前系統(tǒng)總功率時，將所述當前系統(tǒng)總功率和對應的工況參數(shù)數(shù)據存儲于所述數(shù)據庫內；
[0022]當所述最小系統(tǒng)總功率不大于當前系統(tǒng)總功率時，將所述最小系統(tǒng)總功率在數(shù)據庫內對應的工況參數(shù)數(shù)據發(fā)送至設備控制模塊；
[0023]所述設備控制模塊與所述系統(tǒng)設備連接，用于根據接收到的所述工況參數(shù)數(shù)據控制相應的設備運轉。
[0024]進一步的，所述數(shù)據處理模塊還用于將包含于所述工況參數(shù)數(shù)據內的制冷主機輸出功率與存儲于所述數(shù)據處理模塊內的制冷主機額定功率進行比對，若所述制冷主機輸出功率不大于所述額定功率，則判定為系統(tǒng)運行正常；若所述制冷主機輸出功率大于所述額定功率，則判定為系統(tǒng)故障，并將所述故障信息發(fā)送至設備控制模塊通過所述設備控制模塊停止相應的系統(tǒng)設備運轉。
[0025]由于以上技術方案，本發(fā)明具有如下有益效果:
[0026]1、通過將傳感器采集的空調系統(tǒng)的工況參數(shù)數(shù)據作為人工神經網絡ANN的輸入，借助人工神經網絡對非線性復雜數(shù)據的處理優(yōu)勢，自動匹配出符合當前系統(tǒng)制冷需求的節(jié)能策略，并根據該策略自動對系統(tǒng)設備的運行模式進行調整，在保證應用性能需求的前提下，使空調系統(tǒng)始終以最佳效率運行，達到降低系統(tǒng)總能耗的目的。
[0027]2、通過當前系統(tǒng)總功率與數(shù)據庫內存儲的最小系統(tǒng)總功率對比來找出滿足當前系統(tǒng)制冷需求的最優(yōu)工況參數(shù)數(shù)據，再將所述最優(yōu)工況參數(shù)數(shù)據存入數(shù)據庫中，利用人工神經網絡的自主學習特性，不斷提升學習能力，優(yōu)化數(shù)據庫存儲數(shù)據，以實現(xiàn)快速匹配出符合當前系統(tǒng)制冷需求的節(jié)能策略。
[0028]3、本發(fā)明還具有故障檢測功能，在工況參數(shù)數(shù)據異常情況下，能夠通過設備控制模塊停止相應的系統(tǒng)設備運轉并發(fā)送故障信息，以及時發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)故障，降低故障造成的損失，方便工人維修。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0029]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例或現(xiàn)有技術中的技術方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
[0030]圖1是本發(fā)明實施例提供的基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制方法的流程示意圖；
[0031]圖2是本發(fā)明實施例提供的基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制方法的另一流程示意圖；
[0032]圖3是本發(fā)明實施例提供的基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制系統(tǒng)的結構示意圖；
[0033]圖4是圖3中數(shù)據處理模塊的具體結構示意圖。

【具體實施方式】
[0034]下面將結合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0035]本發(fā)明實施例公開了一種基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制方法，所述方法利用泵類能效檢測系統(tǒng)對待測泵進行能效檢測，所述方法利用基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制系統(tǒng)對空調系統(tǒng)進行能效檢測和調控，所述基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制系統(tǒng)包括傳感器模塊、數(shù)據采集模塊、數(shù)據處理模塊和設備控制模塊，如圖1所示，則所述方法包括以下步驟:
[0036]S1:所述傳感器模塊采集已開啟的空調系統(tǒng)的工況參數(shù)數(shù)據，并將采集的工況參數(shù)數(shù)據傳輸至所述數(shù)據采集模塊100 ；
[0037]S2:所述數(shù)據采集模塊將所述工況參數(shù)數(shù)據中的模擬信號轉化為數(shù)字信號，并將已轉化為數(shù)字信號的工況參數(shù)數(shù)據發(fā)送至所述數(shù)據處理模塊200 ；
[0038]S3:所述數(shù)據處理模塊根據所述已轉化為數(shù)字信號的工況參數(shù)數(shù)據計算得到當前系統(tǒng)總功率，并依據包含于所述工況參數(shù)數(shù)據內的空氣溫度和設定溫度與存儲于所述數(shù)據處理模塊內的數(shù)據庫內的數(shù)據進行匹配從而找到與所述空氣溫度和設定溫度對應的最小系統(tǒng)總功率400，再將所述最小系統(tǒng)總功率與所述當前系統(tǒng)總功率進行比對，判斷所示最小系統(tǒng)總功率是否大于當前系統(tǒng)總功率；
[0039]當所述最小系統(tǒng)總功率大于當前系統(tǒng)總功率時，將所述當前系統(tǒng)總功率和對應的工況參數(shù)數(shù)據存儲于所述數(shù)據庫內401，并轉至步驟SI，繼續(xù)對系統(tǒng)進行檢測分析；
[0040]當所述最小系統(tǒng)總功率小于或等于當前系統(tǒng)總功率時，將所述最小系統(tǒng)總功率在數(shù)據庫內對應的工況參數(shù)數(shù)據發(fā)送至設備控制模塊402 ；
[0041]S4:所述設備控制模塊根據接收到的所述工況參數(shù)數(shù)據控制相應的設備運轉，并轉至步驟SI，繼續(xù)對系統(tǒng)進行檢測分析500。
[0042]在所述步驟S3中，若未能在所述數(shù)據庫中找到與所述空氣溫度和設定溫度對應的最小系統(tǒng)總功率，則將所述當前系統(tǒng)總功率和對應的工況參數(shù)數(shù)據存儲于所述數(shù)據庫內。
[0043]其中，所述步驟SI具體包括:采用溫度傳感器、壓力傳感器、流量傳感器、功率傳感器，分別測量所述空調末端的空氣溫度和設定溫度、所述冷卻塔、冷卻水泵、冷凍水泵的進出水溫度、壓力和流量、所述制冷主機輸出功率工況參數(shù)數(shù)據。
[0044]所述傳感器模塊通過TCP/IP協(xié)議將所述工況參數(shù)數(shù)據傳輸至所述數(shù)據采集模塊。
[0045]傳統(tǒng)的數(shù)據管理模式是通過預先定義空調系統(tǒng)各設備參數(shù)來控制系統(tǒng)設備以達到總體節(jié)能目的，由于空調系統(tǒng)結構復雜，運行工況處于實時變化中，依靠固設參數(shù)來定制系統(tǒng)節(jié)能策略的方法不能使系統(tǒng)始終運行在最佳節(jié)能狀態(tài)，固設參數(shù)的持續(xù)可用性較差。因此，本發(fā)明從數(shù)據庫著手，通過比較向數(shù)據庫存入優(yōu)質工況參數(shù)數(shù)據，考慮到數(shù)據庫數(shù)據復雜性提高及數(shù)據匹配操作頻繁多變，特引入人工神經網絡，通過將空調系統(tǒng)的工況參數(shù)數(shù)據作為人工神經網絡ANN的輸入，借助人工神經網絡對非線性復雜數(shù)據的處理優(yōu)勢，自動從數(shù)據庫中匹配出符合當前系統(tǒng)制冷需求的節(jié)能策略，并根據該策略自動對系統(tǒng)設備的運行模式進行調整。在保證應用性能需求的前提下，使空調系統(tǒng)始終以最佳效率運行，達到降低系統(tǒng)總能耗的目的。
[0046]作為本發(fā)明的優(yōu)選，如圖2所示，本發(fā)明方法的所述步驟S2與S3之間還包括:所述數(shù)據處理模塊將包含于所述工況參數(shù)數(shù)據內的制冷主機輸出功率與存儲于所述數(shù)據處理模塊內的制冷主機額定功率進行比對，若所述制冷主機輸出功率不大于所述額定功率，則判定為系統(tǒng)運行正常并轉至步驟S3 ;若所述制冷主機輸出功率大于所述額定功率，則判定為系統(tǒng)故障，并將所述故障信息發(fā)送至設備控制模塊通過所述設備控制模塊停止相應的系統(tǒng)設備運轉。
[0047]本發(fā)明方法在工況參數(shù)數(shù)據異常情況下，能夠通過設備控制模塊停止相應的系統(tǒng)設備運轉并發(fā)送故障信息，以及時發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)故障，降低故障造成的損失，方便工人維修。
[0048]本發(fā)明實施例還公開了一種基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制系統(tǒng)，如圖3所示，包括傳感器模塊1、數(shù)據采集模塊2、數(shù)據處理模塊3和設備控制模塊4 ；
[0049]所述傳感器模塊I與系統(tǒng)設備連接，用于采集已開啟的空調系統(tǒng)的工況參數(shù)數(shù)據，并將采集的工況參數(shù)數(shù)據傳輸至所述數(shù)據采集模塊；
[0050]所述數(shù)據采集模塊2連接所述傳感器模塊I和數(shù)據處理3模塊，用于將所述工況參數(shù)數(shù)據中的模擬信號轉化為數(shù)字信號，并將已轉化為數(shù)字信號的工況參數(shù)數(shù)據發(fā)送至所述數(shù)據處理模塊3 ；
[0051]所述數(shù)據處理模塊3與所述設備控制模塊4連接，用于根據所述工況參數(shù)數(shù)據計算得到當前系統(tǒng)總功率，并依據包含于所述工況參數(shù)數(shù)據內的空氣溫度和設定溫度與存儲于所述數(shù)據處理模塊3內的數(shù)據庫內的數(shù)據進行匹配從而找到與所述空氣溫度和設定溫度對應的最小系統(tǒng)總功率，再將所述最小系統(tǒng)總功率與所述當前系統(tǒng)總功率進行比對；
[0052]當所述最小系統(tǒng)總功率大于當前系統(tǒng)總功率時，將所述當前系統(tǒng)總功率和對應的工況參數(shù)數(shù)據存儲于所述數(shù)據庫內；
[0053]當所述最小系統(tǒng)總功率不大于當前系統(tǒng)總功率時，將所述最小系統(tǒng)總功率在數(shù)據庫內對應的工況參數(shù)數(shù)據發(fā)送至設備控制模塊4 ;
[0054]所述設備控制模塊4與所述系統(tǒng)設備連接，用于根據接收到的所述工況參數(shù)數(shù)據控制相應的設備運轉。
[0055]所述數(shù)據處理模塊3還用于將包含于所述工況參數(shù)數(shù)據內的制冷主機輸出功率與存儲于所述數(shù)據處理模塊3內的制冷主機額定功率進行比對，若所述制冷主機輸出功率不大于所述額定功率，則判定為系統(tǒng)運行正常；若所述制冷主機輸出功率大于所述額定功率，則判定為系統(tǒng)故障，并將所述故障信息發(fā)送至設備控制模塊4通過所述設備控制模塊4停止相應的系統(tǒng)設備運轉。
[0056]所述傳感器模塊I包括溫度傳感器、壓力傳感器、流量傳感器、功率傳感器，分別用于測量所述空調末端的空氣溫度和設定溫度、所述冷卻塔、冷卻水泵、冷凍水泵的進出水溫度、壓力和流量、所述制冷主機輸出功率工況參數(shù)數(shù)據。
[0057]所述傳感器模塊I通過TCP/IP協(xié)議將所述工況參數(shù)數(shù)據傳輸至所述數(shù)據采集模塊2。
[0058]所述數(shù)據采集模塊2包括模數(shù)轉化單元，用于將所述傳感器模塊傳輸過來的模擬信號轉化為數(shù)字信號。
[0059]參見圖4，所述數(shù)據處理模塊3具體包括:檢測單元31，用于將所述制冷主機輸出功率與所述制冷主機額定功率進行比對來判斷系統(tǒng)是否發(fā)生故障；處理單元32，用于根據已轉化為數(shù)字信號的工況參數(shù)數(shù)據計算得到當前系統(tǒng)總功率；存儲單元33，與所述處理單元32相連，用于存儲所述制冷主機額定功率、所述最小系統(tǒng)總功率和與之對應的工況參數(shù)數(shù)據；顯示單元34，與所述存儲單元33相連，用于顯示所述當前系統(tǒng)總功率和與之對應的工況參數(shù)數(shù)據、所述最小系統(tǒng)總功率和與之對應的工況參數(shù)數(shù)據、所述系統(tǒng)故障信息；發(fā)送單元35，與所述顯示單元34相連，用于將與所述最小系統(tǒng)總功率對應的工況參數(shù)數(shù)據、所述系統(tǒng)故障信息發(fā)送至所述設備控制模塊4。
[0060]其中，所述設備控制模塊4包括冷卻塔控制柜、冷卻水泵控制柜和冷凍水泵控制柜，分別用于調控所對應的冷卻塔、冷卻水泵、冷凍水泵的頻率。
[0061]實施本發(fā)明實施例，具有如下有益效果:
[0062]1、通過將傳感器采集的空調系統(tǒng)的工況參數(shù)數(shù)據作為人工神經網絡ANN的輸入，借助人工神經網絡對非線性復雜數(shù)據的處理優(yōu)勢，自動匹配出符合當前系統(tǒng)制冷需求的節(jié)能策略，并根據該策略自動對系統(tǒng)設備的運行模式進行調整，在保證應用性能需求的前提下，使空調系統(tǒng)始終以最佳效率運行，達到降低系統(tǒng)總能耗的目的。
[0063]2、通過當前系統(tǒng)總功率與數(shù)據庫內存儲的最小系統(tǒng)總功率對比來找出滿足當前系統(tǒng)制冷需求的最優(yōu)工況參數(shù)數(shù)據，再將所述最優(yōu)工況參數(shù)數(shù)據存入數(shù)據庫中，利用人工神經網絡的自主學習特性，不斷提升學習能力，優(yōu)化數(shù)據庫存儲數(shù)據，以實現(xiàn)快速匹配出符合當前系統(tǒng)制冷需求的節(jié)能策略。
[0064]3、本發(fā)明還具有故障檢測功能，在工況參數(shù)數(shù)據異常情況下，能夠通過設備控制模塊停止相應的系統(tǒng)設備運轉并發(fā)送故障信息，以及時發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)故障，降低故障造成的損失，方便工人維修。
[0065]以上所揭露的僅為本發(fā)明一種較佳實施例而已，當然不能以此來限定本發(fā)明之權利范圍，因此依本發(fā)明權利要求所作的等同變化，仍屬本發(fā)明所涵蓋的范圍。
【權利要求】
1.一種基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制方法，其特征在于，所述方法利用基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制系統(tǒng)對空調系統(tǒng)進行能效檢測和調控，所述基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制系統(tǒng)包括傳感器模塊、數(shù)據采集模塊、數(shù)據處理模塊和設備控制模塊，則所述方法包括以下步驟: S1:所述傳感器模塊采集已開啟的空調系統(tǒng)的工況參數(shù)數(shù)據，并將采集的工況參數(shù)數(shù)據傳輸至所述數(shù)據采集模塊； S2:所述數(shù)據采集模塊將所述工況參數(shù)數(shù)據中的模擬信號轉化為數(shù)字信號，并將已轉化為數(shù)字信號的工況參數(shù)數(shù)據發(fā)送至所述數(shù)據處理模塊； 53:所述數(shù)據處理模塊根據所述已轉化為數(shù)字信號的工況參數(shù)數(shù)據計算得到當前系統(tǒng)總功率，并依據包含于所述工況參數(shù)數(shù)據內的空氣溫度和設定溫度與存儲于所述數(shù)據處理模塊內的數(shù)據庫內的數(shù)據進行匹配從而找到與所述空氣溫度和設定溫度對應的最小系統(tǒng)總功率，再將所述最小系統(tǒng)總功率與所述當前系統(tǒng)總功率進行比對； 當所述最小系統(tǒng)總功率大于當前系統(tǒng)總功率時，將所述當前系統(tǒng)總功率和對應的工況參數(shù)數(shù)據存儲于所述數(shù)據庫內，并轉至步驟SI，繼續(xù)對系統(tǒng)進行檢測分析； 當所述最小系統(tǒng)總功率不大于當前系統(tǒng)總功率時，將所述最小系統(tǒng)總功率在數(shù)據庫內對應的工況參數(shù)數(shù)據發(fā)送至設備控制模塊； 54:所述設備控制模塊根據接收到的所述工況參數(shù)數(shù)據控制相應的設備運轉，并轉至步驟SI，繼續(xù)對系統(tǒng)進行檢測分析。
2.根據權利要求1所述的基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制方法，其特征在于，在所述步驟S3中，若未能在所述數(shù)據庫中找到與所述空氣溫度和設定溫度對應的最小系統(tǒng)總功率，則將所述當前系統(tǒng)總功率和對應的工況參數(shù)數(shù)據存儲于所述數(shù)據庫內。
3.根據權利要求2所述的基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制方法，其特征在于，所述步驟S2與S3之間還包括:所述數(shù)據處理模塊將包含于所述工況參數(shù)數(shù)據內的制冷主機輸出功率與存儲于所述數(shù)據處理模塊內的制冷主機額定功率進行比對，若所述制冷主機輸出功率不大于所述額定功率，則判定為系統(tǒng)運行正常并轉至步驟S3 ;若所述制冷主機輸出功率大于所述額定功率，則判定為系統(tǒng)故障，并將所述故障信息發(fā)送至設備控制模塊通過所述設備控制模塊停止相應的系統(tǒng)設備運轉。
4.根據權利要求1-3任意一項所述的基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制方法，其特征在于，所述步驟SI具體包括:采用溫度傳感器、壓力傳感器、流量傳感器、功率傳感器，分別測量所述空調末端的空氣溫度和設定溫度、所述冷卻塔、冷卻水泵、冷凍水泵的進出水溫度、壓力和流量、所述制冷主機輸出功率工況參數(shù)數(shù)據； 所述步驟S4具體包括:通過冷卻塔控制柜、冷卻水泵控制柜、冷凍水泵控制柜根據接收到的所述工況參數(shù)數(shù)據調控所對應的冷卻塔、冷卻水泵、冷凍水泵的頻率。
5.一種基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制系統(tǒng)，其特征在于，包括傳感器模塊、數(shù)據采集模塊、數(shù)據處理模塊和設備控制模塊； 所述傳感器模塊與系統(tǒng)設備連接，用于采集已開啟的空調系統(tǒng)的工況參數(shù)數(shù)據，并將采集的工況參數(shù)數(shù)據傳輸至所述數(shù)據采集模塊； 所述數(shù)據采集模塊連接所述傳感器模塊和數(shù)據處理模塊，用于將所述工況參數(shù)數(shù)據中的模擬信號轉化為數(shù)字信號，并將已轉化為數(shù)字信號的工況參數(shù)數(shù)據發(fā)送至所述數(shù)據處理模塊； 所述數(shù)據處理模塊與所述設備控制模塊連接，用于根據所述工況參數(shù)數(shù)據計算得到當前系統(tǒng)總功率，并依據包含于所述工況參數(shù)數(shù)據內的空氣溫度和設定溫度與存儲于所述數(shù)據處理模塊內的數(shù)據庫內的數(shù)據進行匹配從而找到與所述空氣溫度和設定溫度對應的最小系統(tǒng)總功率，再將所述最小系統(tǒng)總功率與所述當前系統(tǒng)總功率進行比對； 當所述最小系統(tǒng)總功率大于當前系統(tǒng)總功率時，將所述當前系統(tǒng)總功率和對應的工況參數(shù)數(shù)據存儲于所述數(shù)據庫內； 當所述最小系統(tǒng)總功率不大于當前系統(tǒng)總功率時，將所述最小系統(tǒng)總功率在數(shù)據庫內對應的工況參數(shù)數(shù)據發(fā)送至設備控制模塊； 所述設備控制模塊與所述系統(tǒng)設備連接，用于根據接收到的所述工況參數(shù)數(shù)據控制相應的設備運轉。
6.根據權利要求5所述的基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據處理模塊還用于將包含于所述工況參數(shù)數(shù)據內的制冷主機輸出功率與存儲于所述數(shù)據處理模塊內的制冷主機額定功率進行比對，若所述制冷主機輸出功率不大于所述額定功率，則判定為系統(tǒng)運行正常；若所述制冷主機輸出功率大于所述額定功率，則判定為系統(tǒng)故障，并將所述故障信息發(fā)送至設備控制模塊通過所述設備控制模塊停止相應的系統(tǒng)設備運轉。
7.根據權利要求6所述的基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制系統(tǒng)，其特征在于，所述傳感器模塊包括溫度傳感器、壓力傳感器、流量傳感器、功率傳感器，分別用于測量所述空調末端的空氣溫度和設定溫度、所述冷卻塔、冷卻水泵、冷凍水泵的進出水溫度、壓力和流量、所述制冷主機輸出功率工況參數(shù)數(shù)據。
8.根據權利要求7所述的基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據采集模塊包括模數(shù)轉化單元，用于將所述傳感器模塊傳輸過來的模擬信號轉化為數(shù)字信號。
9.根據權利要求8所述的基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據處理模塊具體包括: 檢測單元，用于將所述制冷主機輸出功率與所述制冷主機額定功率進行比對來判斷系統(tǒng)是否發(fā)生故障； 處理單元，用于根據已轉化為數(shù)字信號的工況參數(shù)數(shù)據計算得到當前系統(tǒng)總功率； 存儲單元，與所述處理單元相連，用于存儲所述制冷主機額定功率、所述最小系統(tǒng)總功率和與之對應的工況參數(shù)數(shù)據； 顯示單元，與所述存儲單元相連，用于顯示所述當前系統(tǒng)總功率和與之對應的工況參數(shù)數(shù)據、所述最小系統(tǒng)總功率和與之對應的工況參數(shù)數(shù)據、所述系統(tǒng)故障信息； 發(fā)送單元，與所述顯示單元相連，用于將與所述最小系統(tǒng)總功率對應的工況參數(shù)數(shù)據、所述系統(tǒng)故障信息發(fā)送至所述設備控制模塊。
10.根據權利要求9所述的基于神經網絡的中央空調節(jié)能控制系統(tǒng)，其特征在于，所述設備控制模塊包括冷卻塔控制柜、冷卻水泵控制柜和冷凍水泵控制柜，分別用于調控所對應的冷卻塔、冷卻水泵、冷凍水泵的頻率。
【文檔編號】F24F11/00GK104374052SQ201410657442
【公開日】2015年2月25日 申請日期:2014年11月18日 優(yōu)先權日:2014年11月18日
【發(fā)明者】熊慶華, 史永凱 申請人:柳州市金旭節(jié)能科技有限公司