一种空调箱风机智能节能控制系统的制作方法

1.本实用新型涉及中央空调系统空调箱技术领域，具体为一种空调箱风机智能节能控制系统。


背景技术：

2.我国目前建筑物消耗的能量中，室内空调系统能耗占的比例约为50％，照明所占比例为33％，可见空调系统能耗较大，空调系统精细化运维是建筑节能发展的必然要求和发展趋势；而在中央空调系统中，空调末端的能耗又占到整个系统的40％，而由于中央空调系统的空调末端数量众多、形式繁杂，目前少有对整个商业楼宇的各空调末端进行统筹精细化控制的系统，同时物联网、人工智能、云计算等信息技术发展也为建筑设备智慧运维提供有力条件。
3.我国现有商业建筑中公区空调箱常使用定风量控制的模式，未设有变频控制；或设有变频器但常出现在实际运行过程中因管理、维保等因素变频器停用或无法正常使用的情况，在实际工况下，商业楼宇公区空调箱的运行无法根据室内实际负荷对风量进行调，导致系统常处于大风量小温差的状态下运行，造成了大量的能量浪费；我国目前常用的较为成熟的空调箱交流风机变频调速技术主要为根据回风温度确定变频器频率的方式，这种就地化的依靠经验公式的控制方法泛用性较强，但在实际项目的精细化控制中精度较低，难以高效匹配室内负荷需求和送风量；同时仅依据回风温度的经验控制方式其参考数据具有一定的滞后性，在室内负荷需求发生变化的过程中往往后知后觉，响应速度较慢；此外这种传统的就地控制方式常常并未考虑数据读取的需求，用户很难调出空调箱风机的历史运行数据。


技术实现要素：

4.(一)解决的技术问题
5.本实用新型的目的在于提供一种空调箱风机智能节能控制系统，以解决上述背景技术中提出空调箱运行中常出现的大风量小温差和现有控制技术控制精度低、滞后的问题。
6.(二)技术方案
7.为实现上述目的，本实用新型提供如下技术方案：一种空调箱风机智能节能控制系统，包括边缘控制柜、现场控制器、温度传感器、压力传感器和人流量监测模块，所述边缘控制柜包括上位机和通讯模块，所述上位机内置基于神经网络的人工智能室内负荷预测模型，所述通讯模块通过通讯接口与各现场控制器相连，其中上位机内置基于神经网络的人工智能室内负荷预测模型，读取现场控制器传输的送风、回风、新风温度、压差数据以及区域人流量数据，根据所采集数据进行室内负荷的拟合预测，并根据拟合结果计算各空调箱箱风机的实时最优控制量，同时实现采集数据和拟合数据的整理、储存、传输和展示，其中通讯模块通过通讯接口与各现场控制器相连，实现数据的传输、通讯。
8.优选的，所述通讯模块可与云端程序相连，可以实现数据上云和云端计算的功能；从而可以更直观、更便捷的实现楼宇空调末端系统的控制和可视化。
9.优选的，所述现场控制器使用包含数据采集与通讯功能的单片机，所述现场控制器配备手自动切换开关和调速旋钮，现场控制器用于采集汇总各传感器采集数据，传输至上位机，并读取上位机的控制信号，用于控制空调箱风机的启停、转速，同时还配备了手自动切换开关和调速旋钮，可实现现场手自动切换与手动调速功能；现场控制器还可实现脱机模式下的自动控制。
10.优选的，所述温度传感器、压力传感器和人流量监测模块均通过现场控制器与上位机相连接，温度传感器、压力传感器用于监测空调箱送风、新风、回风温度和风机两侧的压差的监测，人流量监测模块用于监测楼宇各功能区的人流量分布和运行规律。
11.优选的，所述现场控制器使用plc处理器。
12.优选的，所述现场控制器与边缘控制柜之间通过lora模块实现无线通讯。
13.优选的，所述现场控制器增加湿度、二氧化碳、风速、电量、水流量传感器以及对应检测量，更全面的展示空调箱实际运行状态下各参数。
14.与现有技术相比，本实用新型的有益效果是：
15.1、该空调箱风机智能节能控制系统，在边缘控制系统中，楼宇运维人员可以看到整个楼宇的各区域负荷预测结果与人流量分布情况，并可以看到各台空调箱运行状态、当前传感器采集数据以及风机运行参数，从而使运维人员对整个楼宇内各区域空调环境和各空调末端运行状态拥有更直观、更及时的了解和互动；
16.2、该空调箱风机智能节能控制系统，同时基于人工智能的负荷预测模型，可以更准确的预测室内空间的实际负荷需求，并更具实时反馈的室内负荷对空调箱的风机进行控制，从而实现供给紧贴负荷需求，避免不必要的能耗，从而达到降低空调末端系统耗电、节能节碳的效果；
17.实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
18.图1为本实用新型的结构框图；
19.图2为本实用新型流程图。
具体实施方式
20.下面将结合本实用新型实施例中的附图，对本实用新型实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本实用新型一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本实用新型中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本实用新型保护的范围。
21.实施例1
22.请参阅图1-图2，本实用新型提供一种技术方案：一种基于物联网和人工智能的空调末端节能控制系统，包括边缘控制柜、现场控制器、温湿度传感器、压力传感器、二氧化碳传感器、风速传感器、水流量传感器、智能电表和人流量监测模块；边缘控制柜包括上位机和通讯模块；其中上位机内置基于神经网络的人工智能室内负荷预测模型，读取现场控制
器传输的送风、回风、新风温度、压差数据以及区域人流量数据，根据所采集数据进行室内负荷的拟合预测，并根据拟合结果计算各空调箱箱风机的实时最优控制量，同时实现采集数据和拟合数据的整理、储存、传输和展示；其中通讯模块通过lora模块与各现场控制器进行远程通讯，实现数据的远程传输；通讯模块与云端程序相连，实现数据上云和云端计算的功能；更直观、更便捷的实现楼宇空调末端系统的控制和可视化；
23.现场控制器使用plc模块，用于采集汇总各传感器采集数据，传输至上位机，并读取上位机的控制信号，用于控制空调箱风机的启停、转速；现场控制器还可实现脱机模式下的自动控制；进一步地，温湿度传感器、压力传感器、二氧化碳传感器、风速传感器、水流量传感器、智能电表和人流量监测模块均通过rs485通讯线缆与plc模块相连；
24.温湿度传感器、压力传感器、二氧化碳传感器、风速传感器用于监测空调箱送风、新风、回风温湿度、风量、二氧化碳浓度和风机两侧的压差的监测；
25.水流量传感器用于监测空调箱冷却水流量的监测；
26.智能电表用于监测空调箱风机的有功功率、无功功率和三相电流的监测；
27.人流量监测模块用于监测楼宇各功能区的人流量分布和运行规律。
28.最后应当说明的是，以上内容仅用以说明本实用新型的技术方案，而非对本实用新型保护范围的限制，本领域的普通技术人员对本实用新型的技术方案进行的简单修改或者等同替换，均不脱离本实用新型技术方案的实质和范围。


技术特征：
1.一种空调箱风机智能节能控制系统，包括边缘控制柜、现场控制器、温度传感器、压力传感器和人流量监测模块，其特征在于：所述边缘控制柜包括上位机和通讯模块，所述上位机内置基于神经网络的人工智能室内负荷预测模型，所述通讯模块通过通讯接口与各现场控制器相连。2.根据权利要求1所述的一种空调箱风机智能节能控制系统，其特征在于：所述通讯模块可与云端程序相连。3.根据权利要求2所述的一种空调箱风机智能节能控制系统，其特征在于：所述现场控制器使用包含数据采集与通讯功能的单片机，所述现场控制器配备手自动切换开关和调速旋钮。4.根据权利要求3所述的一种空调箱风机智能节能控制系统，其特征在于：所述温度传感器、压力传感器和人流量监测模块均通过现场控制器与上位机相连接。5.根据权利要求4所述的一种空调箱风机智能节能控制系统，其特征在于：所述现场控制器使用plc处理器。6.根据权利要求5所述的一种空调箱风机智能节能控制系统，其特征在于：所述现场控制器与边缘控制柜之间通过lora模块实现无线通讯。7.根据权利要求6所述的一种空调箱风机智能节能控制系统，其特征在于：所述现场控制器增加湿度、二氧化碳、风速、电量、水流量传感器以及对应检测量。

技术总结
本实用新型涉及中央空调系统空调箱技术领域，且公开了一种空调箱风机智能节能控制系统，包括边缘控制柜、现场控制器、温度传感器、压力传感器和人流量监测模块，所述边缘控制柜包括上位机和通讯模块，所述上位机内置基于神经网络的人工智能室内负荷预测模型，所述通讯模块通过通讯接口与各现场控制器相连，其中上位机内置基于神经网络的人工智能室内负荷预测模型。该空调箱风机智能节能控制系统，在边缘控制系统中，楼宇运维人员可以看到整个楼宇的各区域负荷预测结果与人流量分布情况，看到各台空调箱运行状态、当前传感器采集数据及风机运行参数，使运维人员对整个楼宇内各区域空调环境和各空调末端运行状态拥有更直观、更及时的了解和互动。时的了解和互动。时的了解和互动。


技术研发人员：王炯 杨荣荣 张一晗
受保护的技术使用者：红猪楼宇科技（上海）有限公司
技术研发日：2022.07.08
技术公布日：2022/11/14