[发明专利]基于大数据与动态仿真的中央空调系统运行策略优化方法

权利要求书

1.基于大数据与动态仿真的中央空调系统运行策略优化方法，其特征在于，所述方法包括：

获取中央空调运行数据并进行数据预处理；

对预处理后的中央空调运行数据进行能耗分析和能耗特征选择，得到能耗特征子集；

基于能耗特征子集，构建中央空调BP神经网络模型，所述BP神经网络模型以能效比作为模型输出；

基于能耗特征子集，利用中央空调系统运行数据建立中央空调关联规则模型，采用Apriori关联规则算法寻找系统稳定运行数据中不宜发现的关联规则，该规则是保证系统稳定运行的参数之间的耦合关系；

基于BP神经网络模型和关联规则模型构建混合遗传关联算法，混合遗传关联算法通过关联规则模型改善遗传操作中染色体的相关性；

利用构建的混合遗传关联算法对机组控制参数寻优；

对混合遗传关联算法的优化数据拟合，得到不同控制变量随负荷率和能效比变化的趋势图，对优化后的中央空调控制系统参数趋势图进行分析。

2.根据权利要求1所述基于大数据与动态仿真的中央空调系统运行策略优化方法，其特征在于，所述中央空调运行数据包括：中央空调主机和水系统的运行数据，其水系统包括水泵、冷却塔、离心机、水冷机组。

3.根据权利要求2所述基于大数据与动态仿真的中央空调系统运行策略优化方法，其特征在于，所述方法采用皮尔逊积矩相关系数获取中央空调运行数据中各变量之间的相关性。

4.根据权利要求2所述基于大数据与动态仿真的中央空调系统运行策略优化方法，其特征在于，当系统负荷变化，空调主机及水系统工作状态偏离最佳状态时，根据采集到的水系统运行参数，推导得到系统在当前时刻所需的冷量或热量；依据系统在当前时刻所需的冷量或热量，优化系统的运行参数，并利用变频技术自动控制水泵类动力设备的功率、转速，以调节空调系统的循环流量，对系统运行参数进行动态调整。

5.根据权利要求1所述基于大数据与动态仿真的中央空调系统运行策略优化方法，其特征在于，所述方法进一步包括：获取室外环境数据，并结合所述室外环境数据和中央空调系统运行大数据计算得到系统负荷的需求数据，基于所述需求数据优化系统设备的运行模式。

6.根据权利要求4所述基于大数据与动态仿真的中央空调系统运行策略优化方法，其特征在于，所述方法进一步包括：在人工智能终端基于运行大数据进行系统自学习，并利用人工智能终端控制空调主机及水系统的运行模式。

7.根据权利要求1所述基于大数据与动态仿真的中央空调系统运行策略优化方法，其特征在于，所述方法使用分区动态压差人工智能算法，减少空调总管能量的无端浪费。

8.根据权利要求7所述基于大数据与动态仿真的中央空调系统运行策略优化方法，其特征在于，所述分区动态压差人工智能算法进一步包括：在线采集集水器各区域的最不利点水压差，低负荷或零负荷时间段自动减小或关闭此区域阀门开度，同时自适应旁通增大动态压差平衡阀门开度，在保障主机定水流量工况基础上，调整减小泵的用能投入。