[发明专利]一种并联冷机负荷优化分配方法、存储介质及设备

说明书

本发明公开了一种并联冷机负荷优化分配方法、存储介质及设备，根据冷机和功率性能曲线建立优化模型；利用改进烟花算法初始化并联冷机的部分负荷率序列，将此序列作为初始种群烟花；计算每个烟花的适应度，根据适应度计算每一个烟花爆炸产生的爆炸火花数目和火花半径，并产生爆炸火花；根据莱维变异算子计算每个烟花可以产生的变异火花；将初始烟花、爆炸火花和变异火花作为新的种群进行轮盘赌迭代选择，使进化方向向最小能耗的方向进化，直至满足最小能耗或最大迭代次数条件，停止迭代，并将本次迭代的部分负荷率序列作为每台冷机的部分负荷率；本发明解决了并联冷机的优化运行问题，在保证满足需求的前提下实现节能。

技术领域

本发明属于空调制冷技术领域，具体涉及一种基于改进烟花算法的并联冷机负荷优化分配方法、存储介质及设备。

背景技术

随着建筑水平的不断提高，特定功能性的建筑逐渐出现。为了满足建筑内人员的舒适性，中央空调系统一直在不断的改进，直到现在已经达到了非常成熟的程度。中央空调系统能耗一直在建筑耗能中的具有相当大的占比，因此对中央空调系统进行节能优化研究具有非常重要的意义。目前，在中央空调系统的设计过程时，先进的控制策略依旧不能够应用于实际中的控制，更多的还是依赖于传统的人为控制来解决问题，这样就会产生经验性的问题，只有经验丰富的管理人员才能够更好的达到控制的要求。中央空调系统中冷机的能耗占比是较大的，但是并联冷机系统一般情况下都是出于一种部分负荷率的运行状况，整个系统不能够达到高效的运行状态。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于改进烟花算法的并联冷机负荷优化分配方法、存储介质及设备，在保证制冷量要求的情况下，根据末端负荷需求的变化合理控制冷机的启停及负荷分配。

本发明采用以下技术方案：

一种基于改进烟花算法的并联冷机负荷优化分配方法，根据不同冷机负载率和额定制冷量参数计算不同负荷下冷机功耗和制冷量，然后计算出不同负荷组合下并联冷机系统的总制冷量和总功率消耗；

采用改进烟花算法，首先初始化一部分混沌烟花算子作为初始烟花进行迭代；再根据适应度函数计算烟花算子的适应度值并进行爆炸算子计算，产生爆炸算子；

根据适应度值进行莱维变异操作，将烟花原始算子、爆炸算子和混沌变异算子共同进行选择淘汰，保留适应度值小的算子，进行下一次的迭代计算；至此完成一次迭代进化过程；

子代种群按照并联冷机系统满足末端负荷需求的情况下能耗最小的方向进化一代，通过不断进化得到最小的系统能耗或者达到最大的迭代次数，将最后一代种群中适应度最大的负载率组合作为优化调节的结果，完成负荷优化分配。

具体的，改进烟花算法的具体步骤如下：

S1、每个烟花算子都按照kent模型产生D×N维混沌序列作为PLR值，并将PLR0.3的值置为0，D为种群中烟花的数量，N为每个烟花的维度；

S2、所有烟花算子计算出各自的N个PLR值所对应的制冷量及功率；

S3、所有烟花算子进行求和计算出D个PLR组合下的并联冷机系统对应的系统总功率；

S4、每个烟花算子采用莱维变异算子对自身的N个PLR值进行莱维变异操作；

S5、将原始烟花算子进行适应度评价得到适应度值，根据适应度值计算出每个烟花爆炸后算子的数量和半径，得到爆炸烟花算子；

S6、将原始烟花算子、爆炸烟花算子和变异烟花算子作为一个大的种群，计算每一个烟花的N个PLR值的适应度评价，并将适应度按从小到大的顺序进行排序，取前D个个体作为新的种群进行迭代，返回步骤S3。

进一步的，步骤S1中，Kent模型为：