[发明专利]具有自学习能力的空调冷冻机房控制方法及系统

权利要求书

1.一种具有自学习能力的空调冷冻机房控制方法，其中，该方法包括：

步骤S1，采集空调冷冻机房的设备的运行工况参数组放入数据库，其中，每组运行工况参数组包括：空调冷冻机房的主机的传感器的温度、流量、压力和电流数据，空调冷冻机房的水泵的传感器的温度、流量、压力和电流数据，空调冷冻机房的冷却塔的传感器的温度、流量、压力和电流数据，及空调冷冻机房的电动阀的传感器的温度、流量、压力和电流数据；

步骤S2，将所述数据库中的运行工况参数组分为两部分，一部分作为训练参数集，另一部分作为验证参数集；

步骤S3,通过预设的神经网络算法基于所述训练参数集进行训练，以得到COP效率预测模型，其中，所述COP效率预测模型的公式如下：

其中，a表示COP效率，r表示训练参数集中运行工况参数组的组数，u_i表示训练参数集中第i组运行工况参数组，w_i表示训练参数集中第i组运行工况参数组对应的权重，b表示偏置量；

步骤S4,基于如下公式对所述COP效率预测模型进行评估：

其中，n表示验证参数集中运行工况参数组的组数，a_i表示验证参数集中第i组运行工况参数组通过所述COP效率预测模型计算得到的COP效率预测值，t_i表示验证参数集中第i组运行工况参数组的COP效率实际值，表示n个COP效率预测值的平均值的绝对值；

步骤S5，若MSE大于等于0.01，R大于等于0.1，重复调整所述COP效率模型中的w_i和b的值，直到MSE小于0.01，R小于0.1；

步骤S6，将所述训练参数集和验证参数集作为集合Q，从所述集合Q中寻找COP效率最优时对应的运行工况参数组，将此运行工况参数组作为t时刻的输入参数下载到空调冷冻机房的相关执行机构进行执行后，获取t时刻的输入参数执行后的对应的COP效率实际值；

步骤S7，使用O-U过程探索获取多组随机探索到的运行工况参数组；

步骤S8，通过所述COP效率预测模型计算各组随机探索到的运行工况参数组的COP效率预测值；

步骤S9，从所述各组随机探索到的运行工况参数组中，获取COP效率预测值最高的对应一组随机探索到的运行工况参数组，作为运行工况参数组A；

步骤S10，将此运行工况参数组A组作为t+1时刻的输入参数下载到空调冷冻机房的相关执行机构进行执行后，获取t+1时刻的输入参数执行后的对应的COP效率实际值；

步骤S11，将t时刻的COP效率实际值与t+1时刻的COP效率实际值进行比较，

步骤S12，若t+1时刻的COP效率实际值大于等于t时刻的COP效率实际值，则判断所述集合Q中是否有所述运行工况参数组A，若所述集合Q中无所述运行工况参数组A，将所述运行工况参数组A加入所述集合Q，并增加所述集合Q中运行工况参数组A的选中概率值；若所述集合Q中有所述运行工况参数组A，则增加所述集合Q中运行工况参数组A的选中概率值；

步骤S13，若t+1时刻的COP效率实际值小于t时刻的COP效率实际值，则判断所述集合Q中是否有所述运行工况参数组A，若所述集合Q中无所述运行工况参数组A，将所述运行工况参数组A加入所述集合Q，并减小所述集合Q中运行工况参数组A的选中概率值；若所述集合Q中有所述运行工况参数组A，则减小所述集合Q中运行工况参数组A的选中概率值；

步骤S14，将t+1时刻作为新的t时刻后，循环依次执行步骤S7～步骤S14，直至循环超过预设时间阈值；

步骤S15，循环超过预设时间阈值后，从所述集合Q获取选中概率值最高的对应运行工况参数组B，将此运行工况参数组B作为输入参数下载到空调冷冻机房的相关执行机构进行执行。