[发明专利]一种基于5G通信的空气处理设备智能优化群控装置及方法

权利要求书

1.一种基于5G通信的空气处理设备智能优化群控方法，其特征在于，

用于实现所述空气处理设备智能优化群控方法的空气处理设备智能优化群控系统包括：

包括空气处理设备智能控制模块，水泵智能群控模块，远程优化服务器，第一温-湿度传感器，第二温-湿度传感器，第三温-湿度传感器，第四温-湿度传感器，第一温度传感器，第二温度传感器，水流量传感器，压力传感器，水阀控制器，空气处理设备，空气-水表面式换热器，变频风机，风机变频器，变频水泵，水泵变频器；

其中，所述空气处理设备智能控制模块包括第一数据滤波模块，第一模拟数据输入接口，第一数据转换接口，第一5G通讯接口，第一存储器，第一控制程序运算器，第一Modbus/RS485通讯接口，第一电源；

所述水泵智能群控模块包括第二数据滤波模块，第二模拟数据输入接口，第二数据转换接口，第二5G通讯接口，第二存储器，第二控制程序运算器，第二Modbus/RS485通讯接口，第二电源；

所述空气-水表面式换热器和所述变频风机安装在所述空气处理设备中，所述空气-水表面式换热器位于所述变频风机的进风口处，若干台并联的所述变频水泵通过水管和若干台并联的所述空气-水表面式换热器相连，组成航站楼末端空气处理系统；

所述风机变频器和所述变频风机相连，所述水泵变频器和所述变频水泵相连；所述第一温-湿度传感器置于所述空气处理设备新风进口处，所述第二温-湿度传感器置于所述空气处理设备回风进口处，所述第三温-湿度传感器置于所述空气-水表面式换热器的进风处，所述第四温-湿度传感器置于所述变频风机的出风处，所述第一温度传感器和所述水流量传感器置于所述空气-水表面式换热器的进水处，所述第二温度传感器和所述水阀控制器置于所述空气-水表面式换热器的出水处，所述压力传感器置于所述变频水泵的出水总管中；

所述第一温-湿度传感器，所述第二温-湿度传感器，所述第三温-湿度传感器，所述第四温-湿度传感器，所述第一温度传感器，所述第二温度传感器和所述水流量传感器分别与所述第一数据滤波模块的数据输入口相连，所述水阀控制器和所述风机变频器的数据接口分别与所述第一Modbus/RS485通讯接口相连；

所述压力传感器与所述第二数据滤波模块的数据输入口相连，若干台所述水泵变频器的数据接口与所述第二Modbus/RS485通讯接口相连；

所述第一5G通讯接口和所述第二5G通讯接口分别与所述远程优化服务器相连；

每台所述空气处理设备服务航站楼一个空调区；

所述第一温-湿度传感器和所述第二温-湿度传感器分别用于监测所述空气处理设备的新风和回风的温、湿度，所述第三温-湿度传感器用于监测所述空气-水表面式换热器的进口空气温、湿度，所述第四温-湿度传感器用于监测所述空气处理设备的送风温、湿度，所述第一温度传感器和所述第二温度传感器分别用于监测所述空气-水表面式换热器的进、出水温度，所述水流量传感器用于监测所述空气-水表面式换热器中的水流量，所述风机变频器用于控制所述变频风机的运行频率，并监测风机运行功率，所述第一存储器中载有A过程控制程序，通过所述第一控制程序运算器的运算，对所述风机变频器和所述水阀控制器进行控制，实现所述空气处理设备的风量调节；

所述压力传感器用于监测所述航站楼末端空气处理系统的供水管静压，所述水泵变频器用于控制所述变频水泵的运行频率，并监测水泵运行功率，所述第二存储器中载有B过程控制程序，通过所述第二控制程序运算器的运算，对所述水泵变频器进行控制，实现所述航站楼末端空气处理系统的循环冷/热水量调节；

所述远程优化服务器载有全局优化节能控制程序；

所述第一温-湿度传感器，所述第二温-湿度传感器，所述第三温-湿度传感器，所述第四温-湿度传感器，所述第一温度传感器，所述第二温度传感器和所述水流量传感器获得的物理模拟信号依次经过所述第一数据滤波模块，所述第一模拟数据输入接口和所述第一数据转换接口，通过所述第一5G通讯接口送至所述远程优化服务器的所述全局优化节能控制程序中；由所述风机变频器获得风机运行频率信号和风机运行功率信号以及由所述水阀控制器获得的水阀开度信号依次经过所述第一Modbus/RS485通讯接口和所述第一数据转换接口，通过所述第一5G通讯接口送至所述远程优化服务器的所述全局优化节能控制程序中；

所述压力传感器依次经过所述第二数据滤波模块，所述第二模拟数据输入接口和所述第二数据转换接口，通过所述第二5G通讯接口送至所述远程优化服务器的所述全局优化节能控制程序中；由所述水泵变频器获得水泵运行频率信号和水泵运行功率信号依次经过所述第二Modbus/RS485通讯接口和所述第二数据转换接口，通过所述第二5G通讯接口送至所述远程优化服务器的所述全局优化节能控制程序中；

所述远程优化服务器中的所述全局优化节能控制程序根据所述空气处理设备智能控制模块和所述水泵智能群控模块传过来的数据信号，以所述航站楼末端空气处理系统的风机和水泵总能耗最小为优化目标，计算得到所述航站楼末端空气处理系统所有所述空气处理设备的送风温度优化设定值，所述送风温度优化设定值通过所述第一5G通讯接口送至所述第一存储器中的所述A过程控制程序，所述A过程控制程序根据所述空气处理设备的所述送风温度优化设定值对所述水阀控制器进行控制；

所述B过程控制程序的控制采用变静压控制方法，静压设定值根据所有所述空气-水表面式换热器的水阀门开度状态进行动态优化设定，以动态的静压设定值作为控制目标，利用所述水泵变频器对所述变频水泵的运行频率进行控制；

当所述空气处理设备的风量大于等于额定风量的某一百分数时，所述A过程控制程序控制所述水阀控制器以所述空气处理设备的所述送风温度设定值为目标进行调节，以所述空气处理设备的回风温度为控制目标，利用所述风机变频器变频调节所述空气处理设备的风量；

当所述空气处理设备的风量小于额定风量的某一百分数时，所述A过程控制程序锁定所述风机变频器的频率，以所述空气处理设备的回风温度作为控制目标，利用所述水阀控制器调节所述空气-水表面式换热器的水阀门开度；

所述空气处理设备智能优化群控方法，包括以下步骤：

步骤一、通过空气处理设备智能控制模块获得空气处理设备的运行数据，包括变频风机运行频率和运行功率，所述空气处理设备的新风和回风温、湿度，空气-水表面式换热器的进口空气温、湿度，所述空气处理设备的送风温、湿度，所述空气-水表面式换热器的进、出水温度和水流量以及水阀开度，通过水泵智能群控模块获得各台变频水泵运行频率和运行功率以及供水管静压值；

步骤二、根据所述步骤一数据信息，利用人工智能辨识方法获得精确的所述变频风机，所述变频水泵的能耗模型和所述空气-水表面式换热器的换热模型；

步骤三、根据所述空气-水表面式换热器的进、出水温度和水流量的历史运行数据，采用有效的预测模型预测所述空气处理设备所服务的空调区域下一时刻空调负荷Qdemand；

步骤四、利用生物进化优化算法对航站楼末端空气处理系统全局优化节能模型求解，得到所述空气处理设备送风温度优化设定工况；

步骤五、将各所述空气处理设备的送风温度的优化设定值通过第一5G通讯接口送至第一存储器中的A过程控制程序，实现所述空气处理设备的优化控制；第二存储器中的B过程控制程序利用水泵变频器对所述变频水泵的运行频率进行控制；

所述步骤四的所述航站楼末端空气处理系统全局优化节能模型为：

s.t.

F_p，i，min≤F_p，i≤F_p，i，max(i＝1，2，……，m)

F_f，j，min≤F_f，j≤F_f，j，max(j＝1，2，……，n)

其中，N_p，i(F_p，i)代表第i台所述变频水泵在运行频率F_p，i下的运行功率，N_f，j(F_f，j)代表第j台所述变频风机在运行频率F_f，j下的运行功率，F_p，i，min和F_p，i，max分别代表第i台所述变频水泵的运行频率下限值和上限值，F_f，j，min和F_f，j，max分别代表第j台所述变频风机的运行频率下限值和上限值，代表第j台所述空气处理设备的供冷量或供热量，t_{ex，in，a，j}和分别代表第j台所述空气处理设备中的所述空气-水表面式换热器的进口空气温度和相对湿度，t_{ahu，s，a，j}和分别代表第j台所述空气处理设备的送风温度和相对湿度；t_{ex，in，a，j}和由所述第三温-湿度传感器测量获得，第j台所述空气处理设备的送风相对湿度通常取值90-100％，第j台所述空气处理设备的送风温度t_{ahu，s，a，j}为待优化参数。