[发明专利]一种基于混合优化的快速空调风水系统优化方法

说明书

本发明涉及空调控制领域，公开了一种基于混合优化的快速空调风水系统优化方法，包括：建立集中空调风‑水系统模型；基于风‑水系统模型以能耗最小为目标确定目标函数；利用L‑BFGS算法优化目标函数确定局部最优解；利用遗传算法将局部最优解作为初始点进行目标函数全局优化，输出风水系统空调控制参数。本发明通过设计空调风‑水系统优化模型，并以模型能耗最小为目标确定目标函数，利用结合L‑BFGS和遗传算法的混合优化算法快速实现目标函数中空调系统参数优化，从而实现空调系统的快速响应。

技术领域

本发明涉及空调控制领域，尤其涉及一种基于混合优化的快速空调风水系统优化方法。

背景技术

集中空调系统具有能效高，热舒适性好的特点，它的普及对建筑空调节能，和改善室内环境具有重要意义；合理的运行参数是集中空调运行效率的重要保障，主要有两方面价值：一是以最优的运行参数组合对系统进行整体协调，使处理同样负荷所消耗的系统总能耗最低；二是一个大型集中空调系统同时为数十上百的空调区域提供冷量，根据各区域的负荷差异性实时优化运行参数，可以确保系统对所有区域都有良好的负荷响应能力。

现有的空调优化控制方案大都集中在设计良好的空调控制模型或者系统结构，例如专利文件CN201410657442.3采用了基于神经网络的空调优化控制方法，利用神经网络将输入参数与响应控制建立非线性关联；专利文件CN201910130637.5通过计算边际效率作为空调控制的依据；专利文件CN201410161603.X和CN201410048885.2购过设计硬件系统结构达到控制空调节能的目的。

尽管上述方案在优化空调节能控制方面发挥了一定作用，但是存在如下缺陷：

1、集中空调系统是一个复杂系统，通过简单的硬件设计和条件判断等方法无法实现高效的空调节能控制；

2、神经网络等方法用于空调节能控制缺乏有效可靠的训练集，训练集的质量决定了神经网络参数的有效性，因此该类方法难以应用于现实场景；

3、现有的集中空调系统往往需要同时为多个区域提供冷量，例如高层写字楼中的每一层都需要集中空调系统进行控制，这就对集中空调系统的响应时间提出了较高的要求，如何快速实现集中空调系统参数优化，从而实现空调系统的快速响应是一个急需解决的问题。

本专利着重对空调风水系统的快速优化问题进行分析，提出一套基于混合智能的空调风水系统优化控制方案。

发明内容

本发明提供一种基于混合优化的快速空调风水系统优化方法，目的在于(1)快速实现集中空调系统参数优化，从而实现空调系统的快速响应；(2)设计空调风-水系统优化模型。

实现上述目的，本发明提供的一种基于混合优化的快速空调风水系统优化方法，包括以下步骤：

S1：建立集中空调风-水系统模型；

S2：基于风-水系统模型以能耗最小为目标确定目标函数；

S3：利用L-BFGS算法优化目标函数确定局部最优解；

S4：利用遗传算法将局部最优解作为初始点进行目标函数全局优化，输出风水系统空调控制参数。

作为本发明的进一步改进方法：

所述S1步骤中，建立集中空调风-水系统模型包括建立风机能耗系统模型，所述建立风机能耗系统模型，包括：

所述集中空调风-水系统模型中的风机包括送风机和排风机，其中排风机为小型风机，独立运行，送风机将入风管道处的室外新鲜空气经过热交换处理后经过出风管道送入室内；

集中空调风-水系统模型中送风机的风机能耗系统模型为：

其中：