基于管网模拟的制冷系统节能控制方法及系统与流程

本发明涉及制冷系统节能控制，尤其涉及一种基于管网模拟的制冷系统节能控制方法及系统。

背景技术：

1、管路特性曲线，指的是管路系统中水压降与流量的变化关系曲线，针对某个固定管路，其水压降（管道阻力）随着流量的增加而增加，其管道阻力与流量之间的关系为，其中为管网阻力，为阻抗系数，为水流量。在制冷系统中，管网主要包含主机侧阻力、管路阻力、空调末端侧阻力，其中主机侧存在多台主机并联的情况、空调末端侧同样存在多台末端并联的情况，主机侧阻力、管路阻力、空调末端侧阻力三者相加的情况下，管路特性曲线无法满足整个管网系统，仅仅只能满足管路阻力这部分的特性。在制冷系统的实际应用中，仅仅利用系统满负荷（即水流量最大）情况下，主机侧阻力、管路阻力、空调末端侧阻力总阻力来对水泵进行流量、扬程的选型，无法预测或判断整个系统在变流量下的系统阻力变化。无法得知变流量下的系统阻力变化，就无法模拟整个制冷系统的水泵扬程变化，无法对水泵节能做出精准的控制。

2、同时，基于对制冷系统的管网阻力模拟和预测，能够更好的判断出制冷系统运行变化，从而实现对系统运行监测。因此，如何更好的对制冷系统进行管网阻力模拟和预测，从而更好的对制冷系统进行精准控制，实现节能控制，是一个重要问题。

技术实现思路

1、本发明克服了现有技术的缺陷，提供了一种基于管网模拟的制冷系统节能控制方法及系统，其重要目的在于提高对制冷系统的能源利用效率，实现节能控制。

2、为实现上述目的本发明第一方面提供了一种基于管网模拟的制冷系统节能控制方法，包括：

3、对目标制冷系统进行工作区域划分，基于管路特性和管路阻力特性构建管网阻力模拟公式，并结合随机森林算法构建管网阻力预测模型；

4、获取制冷系统运行控制信息，输入至所述管网阻力预测模型中进行管网阻力预测，并根据预测结果制定节能调控方案；

5、获取目标制冷系统的运行监测信息，根据所述运行监测信息进行系统运行异常检测，得到运行异常检测信息；

6、根据所述运行异常检测信息进行异常原因分析和异常溯源，进行异常预警。

7、本方案中，所述对目标制冷系统进行工作区域划分，基于管路特性和管路阻力特性构建管网阻力模拟公式，并结合随机森林算法构建管网阻力预测模型，具体包括：

8、获取制冷系统结构信息，对目标制冷系统进行工作结构划分，将目标制冷系统划分为制冷主机、冷却水系统和冷冻水系统三类结构，得到工作结构划分信息；

9、通过所述制冷系统结构信息获取目标制冷系统的工作覆盖区域，根据所述工作结构划分信息对目标制冷系统进行工作区域划分；

10、根据制冷主机的覆盖范围将目标制冷系统的工作区域划分为多个子区域，得到工作区域划分信息；

11、基于管路特性和管路阻力特性构建制冷系统变流量的管网阻力模拟公式，并根据所述管网阻力模拟公式结合随机森林构建管网阻力预测模型。

12、本方案中，所述基于管路特性和管路阻力特性构建制冷系统变流量的管网阻力模拟公式，具体包括：

13、制冷系统变流量下的管网阻力模拟公式如下： 其中，为运行中各制冷机组满流量下的最大的水压降,为满流量下管路的水压降，为空调末端或冷却塔的额定水压降，为满流量下最大的水压降制冷机组的额定流速，为满流量下最大的水压降制冷机组的变流量下的实时流速， 为变流量下管路的实时流速，为满流量下管路的额定流速。

14、本方案中，所述获取制冷系统运行控制信息，输入至所述管网阻力预测模型中进行管网阻力预测，并根据预测结果制定节能调控方案，具体包括：

15、获取目标制冷系统的历史运行控制信息，根据管网阻力模拟公式计算对应的历史管网阻力，获取工作区域划分信息，将计算得到的历史管网阻力与对应的工作区域进行关联，构成实例数据集；

16、引入马尔可夫链进行模型优化，根据所述实例数据集构建训练数据集进行模型训练；

17、根据输入的训练数据构建状态空间，通过各训练数据所对应的工作区域划分各工作区域的状态区域，并计算状态转移概率，生成状态转移矩阵；

18、基于状态转移矩阵进行状态预测获取状态预测结果，将状态预测结果作为随机森算法的输入并生成若干决策树，通过状态转移矩阵构成约束条件进行剪枝操作；

19、根据剪枝结果获取各决策树的预测结果进行加权平均获取管网阻力预测结果，对管网阻力预测结果进行评估，根据评估结果进行模型参数优化和调整，得到符合期望的管网阻力预测模型；

20、获取制冷系统运行控制信息，输入至所述管网阻力预测模型中进行管网阻力预测，得到管网阻力预测信息，所述管网阻力预测信息包括各工作区域的管网阻力预测结果；

21、根据所述管网阻力预测信息生成各工作区域的管网阻力分布图，计算各工作区域内所需的水泵扬程生成节能调控方案，对目标制冷系统进行动态调控。

22、本方案中，所述获取目标制冷系统的运行监测信息，根据所述运行监测信息进行系统运行异常检测，得到运行异常检测信息，具体包括：

23、基于孤立森林算法构建运行异常检测模型，获取目标制冷系统的运行监测信息，输入至所述运行异常检测模型中进行数据异常检测；

24、引入ransac算法进行模型优化，根据输入的运行监测信息随机选取若干样本数据，对选取的若干样本数据进行线性拟合，计算预测值与实际值的误差，选择误差最小的模型作为最终ransac回归模型；

25、根据最终ransac回归模型获取拟合预测值，计算所述拟合预测值与实际观测值的偏差，生成残差特征；

26、对输入的运行监测信息进行特征提取，结合所述残差特征构建特征矩阵，输入至所述运行异常检测模型中进行异常检测，根据输入的特征矩阵构建特征空间；

27、通过构建随机二叉搜索树检测特征空间中分布密度低或孤立的数据点，计算各数据点在孤立森林中的路径长度并获取平均值，根据获取的平均值判断对应的数据点是否为异常点，得到运行异常检测信息。

28、本方案中，所述根据所述运行异常检测信息进行异常原因分析和异常溯源，进行异常预警，具体包括：

29、基于大数据检索获取各种制冷系统运行异常实例，对各运行异常实例进行特征提取获取异常实例特征，计算各异常实例特征与对应的运行异常实例之间的皮尔逊相关系数，构成皮尔逊相关系数矩阵；

30、将所述皮尔逊相关系数矩阵与预设阈值进行判断，根据判断结果分析各运行异常实例与各异常特征之间的相关程度，并进行异常特征筛选，得到异常特征筛选信息；

31、通过皮尔逊相关性系数矩阵获取各筛选后的异常特征的皮尔逊相关系数并进行归一化，根据归一化结果对各筛选后异常特征进行赋值，根据异常实例、筛选后异常特征和筛选后异常特征的赋值构建运行异常知识图谱；

32、获取运行异常检测信息，对所述运行异常检测信息进行特征提取获取异常特征信息，将所述异常特征信息与所述运行异常知识图谱进行相似度计算；

33、根据相似度计算结果获取相似异常特征对应的异常实例以及相似异常特征的赋值，将各异常实例对应的相似异常特征的赋值进行求和，将求和结果作为支持度进行排序，根据排序结果分析运行异常原因，得到运行异常原因分析信息；

34、结合所述运行异常检测信息和运行异常原因分析信息进行异常溯源，根据运行异常数据的来源特征进行区域定位，结合运行异常原因分析对应区域内的异常设备，得到异常溯源信息；

35、根据所述运行异常原因分析信息和异常溯源信息生成运行异常报告进行运行异常预警。

36、本发明第二方面提供了一种基于管网模拟的制冷系统节能控制系统，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包含基于管网模拟的制冷系统节能控制方法程序，所述基于管网模拟的制冷系统节能控制方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：对目标制冷系统进行工作区域划分，基于管路特性和管路阻力特性构建管网阻力模拟公式，并结合随机森林算法构建管网阻力预测模型；

37、获取制冷系统运行控制信息，输入至所述管网阻力预测模型中进行管网阻力预测，并根据预测结果制定节能调控方案；

38、获取目标制冷系统的运行监测信息，根据所述运行监测信息进行系统运行异常检测，得到运行异常检测信息；

39、根据所述运行异常检测信息进行异常原因分析和异常溯源，进行异常预警。

40、本发明公开了一种基于管网模拟的制冷系统节能控制方法及系统，包括：对目标制冷系统进行工作区域划分，基于管路特性和管路阻力特性构建管网阻力模拟公式，并结合随机森林算法构建管网阻力预测模型；获取制冷系统运行控制信息，输入至所述管网阻力预测模型中进行管网阻力预测，并根据预测结果制定节能调控方案；获取目标制冷系统的运行监测信息，根据所述运行监测信息进行系统运行异常检测，得到运行异常检测信息；根据所述运行异常检测信息进行异常原因分析和异常溯源，进行异常预警。提高制冷系统的能源利用效率，降低其运行能耗，并进行运行异常监测，提高制冷系统运行稳定性和能源利用效率。