(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211456366.0 (22)申请日 2022.11.21 (71)申请人 南京群顶科技股份有限公司 地址 210019 江苏省南京市 建邺区奥体大 街68号南 京新城科技园国际研发总部 园1幢8层 (72)发明人 杨鹏　杨波　 (74)专利代理 机构 南京新慧恒 诚知识产权代理 有限公司 32424 专利代理师 王皎 (51)Int.Cl. F24F 11/46(2018.01) F24F 11/64(2018.01) F24F 11/85(2018.01) F24F 11/88(2018.01)G06N 20/00(2019.01) F24F 110/10(2018.01) F24F 110/12(2018.01) F24F 110/20(2018.01) (54)发明名称 一种中央制冷系统节能运行智能寻优方法 (57)摘要 本发明公开了一种中央制冷系统节能运行 智能寻优方法， 包括以下具体步骤： S1、 采集 建筑 信息及中央制冷系统各设备的额定参数信息； S2、 采集近三个月的中央制冷系统各设备的运行 参数数据、 室外气象数据及室内温湿度数据； S3、 对S2采集到的中央制冷系统各设备的运行参数 数据、 室外气象数据及室内温湿度数据进行预处 理； 相比现有技术， 本发明根据给定的冷冻水温 度与冷冻水供回水压差， 通过改变 冷却水温度组 合计算制冷各设备在不同工况的能耗， 在温度组 合中寻找到可以使得中央制冷系统整体能耗最 低的运行工况， 并下发至控制系统进行操作， 有 效提升调控操作的全局性和准确性， 避免现有技 术方案仅根据单一参数进行局部调控所造成的 能耗浪费。 权利要求书3页 说明书6页 附图3页 CN 115493256 A 2022.12.20 CN 115493256 A 1.一种中央制冷系统节能运行智能寻优方法， 其特征在于， 包括以下具体步骤： S1、 采 集建筑信息及中央制冷系统各设备的额定参数信息； S2、 采集近三个月的中央制冷系统各 设备的运行参数数据、 室外气象数据及室内温湿度数据； 室内温湿度数据包括哪些； S3、 对 S2采集到的中央制冷系统各设备的运行参数数据、 室外气象数据及室内温湿度数据进行预 处理； S4、 将建筑及中央制冷系统各设备的额定参数信息、 预 处理过的中央制冷系统各设备 的运行参数数据、 室外气象数据及室内温湿度数据录入计算机， 并生产中央制冷系统各设 备模型； S5、 根据室外干湿球温度生成冷却水供回水温度组合； S6、 根据S4得到的设备模型 计算当前状态下制冷系统运行总能耗 最低的工况。 2.根据权利要求1所述的一种中央制冷系统节能运行智能寻优方法， 其特征在于， 所述 步骤S1中建筑信息包括建筑面积和建筑图纸； 中央制冷系统设备包括冷水机组、 冷冻泵、 冷 却泵、 冷却塔； 额定参数包括冷水机组额定功 率、 冷水机组额定工况、 冷水机组额定制冷量、 冷冻泵额定功 率、 冷冻泵额定工况、 冷却泵额定功 率、 冷却泵额定工况、 冷却塔额定功 率、 冷 却塔额定工况； 所述步骤S2中运行参数数据包括设备开关状态、 温度设定值、 设备频率、 设 备功率、 冷冻 水供回水温度、 冷却水供回水温度、 冷水机组制冷量， 室外气象数据包括室外 干球温度、 室外湿球温度、 室外太阳辐射 强度， 室内温湿度数据包括与外围护结构相关房间 的平均干球温度、 平均湿 球温度。 3.根据权利要求1所述的一种中央制冷系统节能运行智能寻优方法， 其特征在于， 所述 步骤S3的具体步骤如下： S3.1、 将空调设备的非数值类运行参数数据进行数值化转换； S3.2、 设定运行参数的阈值范围， 并根据阈值范围对异常值进行剔除与修正； S3.3、 内插法 或外插法对缺失值进行填充。 4.根据权利要求2所述的一种中央制冷系统节能运行智能寻优方法， 其特征在于， 所述 步骤4的具体步骤如下： S4.1、 将建筑面积、 室外干球温度、 室外太阳辐射及室内温湿度数据 导入计算机， 并通过AI机器学习算法进行拟合， 生成与中央制冷系统需要提供的制冷量相 关的负荷模型； S4.2、 将冷水机组制冷量、 冷冻水供回水温度、 冷却水供回水温度导入计算 机， 并通过AI机器学习 算法进行拟合， 生成与冷水机组效率相关 的冷水机组模型； S4.3、 将 冷冻水泵额定工况与冷冻水泵运行的历史工况导入计算机， 并通过A I机器学习算法进行拟 合， 生成冷冻泵模型； S4.4、 将冷却水泵额定工况与冷却水泵运行的历史工况导入计算机， 并通过AI机器学习算法进行拟合， 生成冷却泵模 型； S4.5、 将冷却水供回水温度、 散热量、 室 外干球温度与室外湿球温度、 冷却塔风机功率和冷却水流量导入计算机， 并通过AI机器学 习算法进行拟合， 生成冷却塔模型。 5.根据权利要求4所述的一种中央制冷系统节能运行智能寻优方法， 其特征在于， 所述 步骤4.2的具体步骤如下： S4.2.1、 通过S4.1计算获得的中央制冷系统需要提供的制冷量Q 与冷水机组额定制冷量确定冷水机组需要开启的台数及每台冷水机组需要处理的制冷量 Q； S4.2.2、 冷水机组效率COP的历史数据通过AI机器学习算法拟合下列效率模 型， 即冷水机 组模型： COP=a1*Te,out+a2*Tc,in+a3*Q+a4*Q*Q+a5*Te,out*Q+a5*Tc,in*Q+a6*Te,out* Tc,in+a7； 其中， a1,a2 …,a7为待拟合参数， Te,out为冷水机组冷冻水出水温度， Tc,in为冷 水机组冷却水进 水温度； S4.2.3、 将冷水机组冷冻水出水温度、 冷却水进 水温度及制冷量输 入效率模型， 计算得到当前工况下冷水机组的效率COP； S4.2.4、 通过公式W=Q/COP， 计算得 到冷水机组功率 W， 其中， Q 为冷水机组制冷量， W 为冷水机组功率。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115493256 A 26.根据权利要求4所述的一种中央制冷系统节能运行智能寻优方法， 其特征在于， 所述 步骤4.3中冷冻泵模型为一组冷冻泵在不同频率、 不同流量下的泵效率曲线； 通过冷冻泵模 型计算冷冻泵在不同冷冻水供回水温度及不同散热量工况下的冷冻水总 流量Gep,tot al； 在当前冷冻水流量下通过冷冻泵模型计算得到最高泵效率的单台冷冻泵的频率Fep与台数 Nep； 计算冷冻 泵的总功率Wep， Wep= （Fep/Fpe,r） ^3*Wep,r； 式中/Fep,r为冷冻水泵的额定 频率， Wep,r为冷冻水泵的额定功率。 7.根据权利要求4所述的一种中央制冷系统节能运行智能寻优方法， 其特征在于， 所述 步骤4.4中冷却泵模型为一组冷却泵在不同频率、 不同流量下的泵效率曲线； 通过冷却泵模 型计算冷却泵在不同冷却水供回水温度及不同散热量工况下的冷却水总 流量Gcp,tot al； 在当前冷却水流量下通过冷却泵模型计算得到处于最高泵效率的单台冷却泵的频率Fcp与 台数Ncp； 计算冷却泵的功率Wcp， Wcp= （Fcp/Fcp,r） ^3*Wcp,r； 其中， Fcp,r为冷冻水泵的额 定频率， Wcp,r为冷冻水泵的额定功率。 8.根据权利要求4所述的一种中央制冷系统节能运行智能寻优方法， 其特征在于， 所述 步骤4.5的冷却塔模型为根据Qh=[d1*(Gcp,total)^d3]/[1+d2 *(Gcp,total/(Wct ^(1/3))) ^d3]*(Tc,out ‑Twb)， 拟合得到， 其中， d1、 d2、 d3为待拟合参数， Wct为冷却塔总功率， Tc,out 为冷却塔进水温度， Twb为室外湿 球温度。 9.根据权利要求4所述的一种中央制冷系统节能运行智能寻优方法， 其特征在于， 所述 步骤5的具体步骤如下： S5.1、 根据室外湿球温度Twb确定 冷却水温度下限值Tc0； S5.2、 设定 步长d， 生成温度序列{Tc0， Tc0+d,Tc0+2d, …Tc0+nd},n=1,2,3 …,其中Tc0+nd<50； S5.3、 将 S5.2生成的温度序列中的值两两组合生成冷却水温度组合， 组合中小值为冷却水供水温 度， 大值为冷却水回水温度； S5.4、 删除冷却水温度组合中大值 ‑小值>20的组合， 剩 余的冷 却水温度组合即为被纳入使用的冷却水供回水温度组合， 所述步骤S 5.1‑S5.4中， 冷却水温 度不低于室外湿 球温度， 冷却水温度不高于 50℃， 冷却水 供回水温差不高于20℃。 10.根据权利要求9所述的一种中央制冷系统节能运行智能寻优方法， 其特征在于， 所 述步骤6的具体步骤如下： S 6.1、 在S5生成的冷却水供回水温度组合中随机选取一组冷却水 供回水温度； S6.2、 设定一组冷冻水供水温度与冷冻水供回水压差参数； S6.3、 利用S4.1得 到的负荷 模型计算出当前气象条件 下制冷系统所需的制冷量； S6.4、 将冷却水供回水温度， 与制冷量、 冷冻水供水温度一起输入S4.2得到的冷水机组模型,计算出该工况下冷水机组 台数、 总功率； S6.5、 将冷冻水供回水压差及制冷量输入S4.3得到的冷冻泵模型， 计算出该 工况下能耗最低时的冷冻泵台数、 频率、 流量、 总功率； S 6.6、 将冷却水供回水温度、 制冷量、 S6.3计算获得的冷水机组总功率输入S4.4得到的冷却