[发明专利]一种中央空调冷机系统负荷分布式优化配置方法

权利要求书

1.一种中央空调冷机系统负荷分布式优化配置方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，建立边界矩阵，所述边界矩阵为N台冷机的部分负荷率，以及N台冷机的拉格朗日乘子的边界矩阵；

步骤2，通过交替方向乘子法依次更新迭代边界矩阵中N台冷机的部分负荷率预测值和拉格朗日乘子预测值，得到第N台冷机节点的边界矩阵；

步骤3，针对第N台冷机节点的边界矩阵，通过高斯回代校正N台冷机节点边界矩阵的部分负荷率预测值和拉格朗日乘子预测值，校正至第1台冷机节点的边界矩阵；

步骤4，计算第1台冷机节点边界矩阵中部分负荷率预测值的原始残差和对偶残差；

步骤5，若原始残差和对偶残差符合设定准则，则完成迭代；否则重复迭代步骤2、步骤3和步骤4，直至原始残差和对偶残差符合设定准则；将最后的边界矩阵和总功率输出，所述边界矩阵为最终的中央空调冷机系统负荷分布式优化配置方法。

2.根据权利要求1所述的一种中央空调冷机系统负荷分布式优化配置方法，其特征在于，步骤1中，边界矩阵的初始矩阵为：

X₀＝[PLR_1,0,PLR_2,0,...,PLR_n,0,λ₀]_1×(n+1) (4)

式中，各冷机节点初始值PLR_i,0＝0(i＝1,2,...,n)，PLR_i为第i台冷机的部分负荷率，拉格朗日乘数初始值λ₀＝1。

3.根据权利要求1所述的一种中央空调冷机系统负荷分布式优化配置方法，其特征在于，步骤2中，通过交替方向乘子法建立的N台并联冷水机组的增广拉格朗日函数为：

其中λ∈R^l是等式约束的拉格朗日乘数，ρ0是惩罚参数；PLR_i为第i台冷机的部分负荷率，为第i台冷机的额定制冷量，Q_need为系统末端负荷需求，N为并联冷机数。

4.根据权利要求3所述的一种中央空调冷机系统负荷分布式优化配置方法，其特征在于，公式(5)的N台冷机节点乘子法迭代步骤如下：

其中α₀称为迭代步长。

5.根据权利要求4所述的一种中央空调冷机系统负荷分布式优化配置方法，其特征在于，公式(6)的求解过程为：

步骤201，令迭代次数k＝1，令代入第一台冷机迭代公式，求解得到获得第一台冷机的部分负荷率预测值

更新边界矩阵令k＝2；将边界矩阵发送给下一个冷机节点，并转到步骤202；

步骤202，当k＝m时，令代入第m台冷机迭代公式，求解得获得预测值

更新边界矩阵令k＝m+1；将边界矩阵发送给下一个冷机节点，并转到步骤203；

步骤203，当k＝N时，令代入第N台冷机迭代公式，求解得获得预测值

步骤204，更新拉格朗日乘子预测值，计算公式为：

更新边界矩阵预测值λ^k为第k次迭代后的拉格朗日乘数。

6.根据权利要求1所述的一种中央空调冷机系统负荷分布式优化配置方法，其特征在于，步骤3中，所述高斯回代校正N台冷机节点边界矩阵的过程为：

步骤301，针对第N台冷机节点边界矩阵进行高斯回代，设定k＝N，校正计算λ^k+1，更新得到边界矩阵：

其中，PLR_i为第i台冷机的部分负荷率，λ^k+1为第k+1次迭代后的拉格朗日乘数；

令k＝N+1；将边界矩阵发送给上一个冷机节点，并转到步骤S302；

步骤302，设置k＝i(i＝N+1,N+2,...,2N-2)，校正计算其具体校正过程如下：

更新边界矩令k＝i+1；将边界矩阵发送给上一个冷机节点，当k＝2N-1时，转到步骤S303；

步骤303、令k＝2N-1，校正计算具体校正为于第一个冷机节点更新边界矩