[发明专利]并联冷机系统负荷控制优化方法、系统、设备及介质

说明书

本发明公开了一种并联冷机系统负荷控制优化方法、系统、设备及介质，方法包括：根据优化目标，通过并联冷机系统的功耗模型，确定并联冷机系统的待优化控制变量；采用改进的并行粒子群算法，对并联冷机系统的待优化控制变量进行寻优，得到最优的并联冷机系统的控制变量，即为并联冷机系统负荷控制优化结果；所述改进的并行粒子群算法引入了两种不同的种群初始化方式改进策略、两种不同的非线性递减惯性权重的改进策略及新的移民算子；本发明提高了种群的搜索能力，对两种群之间的信息进行交换，打破种群的内部平衡，增强种群多样性，使种群向更高的水平进化；寻优过程具有更好的收敛性，计算复杂度低，鲁棒性好，具有较好的节能效果。

技术领域

本发明属于暖通空调系统控制技术领域，特别涉及一种并联冷机系统负荷控制优化方法、系统、设备及介质。

背景技术

近年来，暖通空调系统在现代大型建筑中得到广泛应用，冷水机组作为暖通空调系统的主要耗能设备，其能耗约占暖通空调系统总能耗的40％；在大多数实际应用中，考虑到备用容量、运行灵活性以及非常重要的部分负载下的运行效率，通常将数台冷机并联成一组，形成并联冷机系统。

并联冷机系统的能耗并不仅仅取决于冷水机组本身的特性，还与不同负荷需求下冷水机组之间的负荷分配策略有关；因此，在不同的负荷需求下，如何制定最优的负荷分配控制策略以提高并联冷机系统的能效是中央空调系统节能的关键。

发明内容

针对现有技术中存在的技术问题，本发明提供了一种并联冷机系统负荷控制优化方法、系统、设备及介质，以解决现有并联冷机系统能效较低技术问题，以实现在不同负荷需求下，最优的负荷分配控制策略。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案为：

本发明提供了一种并联冷机系统负荷控制优化方法，包括以下步骤：

根据优化目标，通过并联冷机系统的功耗模型，确定并联冷机系统的待优化控制变量；

采用改进的并行粒子群算法，对并联冷机系统的待优化控制变量进行寻优，得到最优的并联冷机系统的控制变量，即为并联冷机系统负荷控制优化结果；所述改进的并行粒子群算法引入了两种不同的种群初始化方式改进策略、两种不同的非线性递减惯性权重改进策略及新的移民算子。

进一步的，优化目标为在满足空调末端冷负荷需求的条件下，使并联冷机系统的总功耗最小；并联冷机系统的待优化控制变量为每台冷机的部分负荷率。

进一步的，并联冷机系统的功耗模型为：

其中，P为并联冷机系统的总功耗；N为并联冷机系统中冷机的总台数；P_chiller,i为第i台冷机的能耗；a_i,b_i,c_i及d_i分别为第i台冷机的性能参数；PLR_i为第i台冷机的部分负荷率。

进一步的，采用改进的并行粒子群算法，对并联冷机系统的待优化控制变量进行寻优，得到优化后的并联冷机系统的控制变量，即为并联冷机系统负荷控制优化结果的过程，具体如下：

在并联冷机系统的待优化控制变量的可行解空间中，采用随机模式构建初始种群1，采用混沌模式构建初始种群2；

采用改进的第一粒子群算法，对初始种群1进行独立寻优k次，得到子代种群1；其中，改进的第一粒子群算法中引入第一非线性递减惯性权重；

采用改进的第二粒子群算法，对初始种群2进行独立寻优k次，得到子代种群2；其中，改进的第二粒子群算法中引入第二非线性递减惯性权重；