[发明专利]基于大数据分析的冰机集群系统能耗优化方法和装置

权利要求书

1.一种基于大数据分析的冰机集群系统能耗优化方法，其特征在于，包括：

根据影响冰机制冷量的外界因素的历史数据和制冷量需求的历史数据进行大数据分析进而预测未来一段时间内的制冷量需求，包含长时和短时的预测，生成制冷量需求预测信息；其中，所述外界因素包括外界环境的温度、焓值、湿度和露点温度；

根据所述制冷量需求预测信息调整冰机集群的工作状态：

根据短时制冷量预测，计算增减冰机开启台数将制冷量负载重新分配给每台冰机时的集群能耗；或计算不增减冰机开启台数，只改变已开启冰机的负载时的集群能耗；将能耗较低的控制策略输入到控制系统中自动执行或通知到操作员去执行；

根据长时制冷量预测，计算在总制冷量一定的情况下，不同冰机开启台数对应的集群能耗，确定能耗最低的冰机开启台数；将能耗较低的控制计划输入到控制系统中或通知到操作员作为参考；

为冰机集群中的每一台冰机均建立能效模型：测量冰机单体的水流量、进水温度和出水温度，计算当前负载下的制冷量，根据所述冰机单体的功率和制冷量的比值计算出冰机集群中所述冰机单体的能效比COP，统计各电流负载下的COP值并取均值拟合能效曲线，作为所述冰机单体的能效模型；

冰机集群运行过程中，持续监测每一台冰机的实时COP值，查找出COP值偏离能效模型过多的冰机并发出预警信息，以提醒工作人员对该台冰机进行维护和保养。

2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的冰机集群系统能耗优化方法，其特征在于，所述根据影响冰机制冷量的外界因素的历史数据和制冷量需求的历史数据进行大数据分析进而预测未来一段时间内的制冷量需求，生成制冷量需求预测信息的步骤，具体包括：

以历史数据的时间序列的趋势特征和短时间尺度周期性规律为主要输入量，预测未来1-4小时内的制冷量需求；和/或

以气象预测数据和生产计划为主要输入量，预测未来48小时以内的制冷量需求。

3.根据权利要求1所述的基于大数据分析的冰机集群系统能耗优化方法，其特征在于，还包括：

通过交互界面显示所述制冷量需求预测信息、所述集群能耗、所述能效模型和所述预警信息。

4.根据权利要求3所述的基于大数据分析的冰机集群系统能耗优化方法，其特征在于，所述交互界面包括：Web界面、移动App界面、短信提醒界面、邮件提醒界面、大屏和看板显示界面。

5.一种基于大数据分析的冰机集群系统能耗优化装置，其特征在于，包括：

制冷量需求预测模块，根据影响冰机制冷量的外界因素的历史数据和制冷量需求的历史数据进行大数据分析进而预测未来一段时间内的制冷量需求，包含长时和短时的预测，生成制冷量需求预测信息；其中，外界因素包括外界环境的温度、焓值、湿度和露点温度；

冰机启停优化模块，根据所述制冷量需求预测信息调整冰机集群的工作状态：根据短时制冷量预测，计算增减冰机开启台数将制冷量负载重新分配给每台冰机时的集群能耗；或计算不增减冰机开启台数，只改变已开启冰机的负载时的集群能耗；将能耗较低的控制策略输入到控制系统中自动执行或通知到操作员去执行；根据长时制冷量预测，计算在总制冷量一定的情况下，不同冰机开启台数对应的集群能耗，确定能耗最低的冰机开启台数；将能耗较低的控制计划输入到控制系统中或通知到操作员作为参考；

冰机能效评估模块，为冰机集群中的每一台冰机均建立能效模型：为冰机集群中的每一台冰机均建立能效模型：测量冰机单体的水流量、进水温度和出水温度，计算当前负载下的制冷量，根据冰机单体的功率和制冷量的比值计算出冰机集群中冰机单体的能效比COP，统计各电流负载下的COP值并取均值拟合能效曲线，作为冰机单体的能效模型；

预警模块，冰机集群运行过程中，持续监测每一台冰机的实时COP值，查找出COP值偏离能效模型过多的冰机并发出预警信息，以提醒工作人员对该台冰机进行维护和保养。