[发明专利]制冷系统能耗优化方法及系统、设备及存储介质在审
申请号: | 202011550251.9 | 申请日: | 2020-12-24 |
公开(公告)号: | CN112628944A | 公开(公告)日: | 2021-04-09 |
发明(设计)人: | 桂烜;刘正方;周正龙;罗俊君;陈林;加玉伟;王崇申 | 申请(专利权)人: | 深圳市康必达中创科技有限公司 |
主分类号: | F24F11/47 | 分类号: | F24F11/47;F24F11/64;G06Q10/04 |
代理公司: | 深圳市恒申知识产权事务所(普通合伙) 44312 | 代理人: | 赵胜宝 |
地址: | 518000 广东省深圳市南山区创*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 制冷系统 能耗 优化 方法 系统 设备 存储 介质 | ||
1.一种制冷系统能耗优化方法,其特征在于,所述方法包括:
实时获取数据,存储所述数据并建立数据库,所述数据至少包括冷源设备的运行数据、室内不同区域的数据;
根据所述数据与预置的用冷量模型,实现所述室内不同区域的舒适用冷量和最终的预测的日用冷量曲线;
根据所述最终的预测的日用冷量曲线和预置的能耗预测模型,得到最优的冷源设备能耗优化方案,根据所述最优的冷源设备能耗优化方案控制所述冷源设备。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述数据与预置的用冷量模型,实现所述室内不同区域的舒适用冷量和最终的预测的日用冷量曲线包括:
将所述室内不同区域的数据代入预置的用冷量模型,得到室内不同区域的预测的日用冷量曲线;
聚合所述室内不同区域的预测日用冷量曲线,得到最终的预测的日用冷量曲线。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述数据与预置的用冷量模型,实现所述室内不同区域的舒适用冷量和最终的预测的日用冷量曲线还包括:
根据所述室内不同区域的数据,基于所述预置的用冷量模型实现所述室内不同区域的舒适用冷量。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述最终的预测的日用冷量曲线和预置的能耗预测模型,得到最优的冷源设备能耗优化方案具体包括:
根据所述最终的预测的日用冷量曲线,得到各时间段的冷量需求;
将所述各时间段的冷量需求代入所述预置的能耗预测模型,得到最小能耗下的冷源设备的运行参数;
根据所述最小能耗下的冷源设备的运行参数制定所述最优的冷源设备能耗优化方法。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述冷源设备包括冷冻机组和水蓄冷设备的制冷方式中的至少一种。
6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,所述冷源设备包括冷冻机组和水蓄冷设备的制冷方式中的至少一种包括:
基于所述能耗预测模型测算所述各时间段中水蓄冷设备单独放冷和水蓄冷设备放冷与所述冷冻机组设备共同放冷的能耗,确定最小能耗的优化方法。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,所述基于所述能耗预测模型计算水蓄冷下的最小能耗优化方案具体包括:
基于所述最终的预测的日用冷量曲线确定所述水蓄冷的充冷容量。
8.一种制冷系统能耗优化系统,其特征在于,所述系统包括:
获取模块:用于实时获取数据,存储所述数据并建立数据库,所述数据至少包括冷源设备的运行数据、室内不同区域的数据;
预测模块:用于根据所述数据与预置的用冷量模型,实现所述室内不同区域的舒适用冷量和最终的预测的日用冷量曲线;
控制模块:用于根据所述最终的预测的日用冷量曲线和预置的能耗预测模型,得到最优的冷源设备能耗优化方案,根据所述最优的冷源设备能耗优化方案控制所述冷源设备。
9.一种制冷系统能耗优化设备,包括存储器、处理器、以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时,实现如权利要求1至7任一项所述的制冷系统能耗优化方法中的各个步骤。
10.一种存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时,实现如权利要求1至7任一项所述的制冷系统能耗优化方法中的各个步骤。
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