[发明专利]一种空调机组功率自适应调整方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种空调机组功率自适应调整方法。

背景技术

现有空调机组功率调整是根据一段时间的历史统计数据来匹配当前时刻用户负荷，这种基于经验模式的负荷估计方法，不能够精确反应短时间内负荷的变化，实时性差，导致了空调机组工作模式经常在过载和空载两种情形下切换，既浪费能源其安全性也得不到保障。

发明内容

发明目的：针对上述现有技术，提供一种空调机组功率自适应调整方法，能够根据已经测得的负荷历史数据，判断应设定空调机组启动功率的数值，使得在一定时间段内的负荷不会超过运转的空调机组最大功率。

技术方案：一种空调机组功率自适应调整方法，包括如下步骤：

步骤1：设定空调能耗等级，设定空调机组最小单位功率△，设定空调功率调整周期T，检测得到当前空调机组功率V(t)，设定空调机组理论功率H(t)；

步骤2：计算未来[t,t+L)时间段的L个时隙内可用的平均功率增量a(t,L)为：

其中，t为当前时刻；

步骤3：根据历史数据统计[t-L+1,t)时间段内各能耗等级出现的次数，然后计算在该L个时隙内某一空调能耗等级x出现的频率为：

其中，L_x为[t-L+1,t)时间段内空调能耗等级x出现的次数；

对所述频率进行平滑处理得到能耗等级x在未来[t,t+L)时间段内的概率分布π_x(t)为：

其中，ρ为平滑因子，π_x(t-1)为上个时刻所获得的未来L个时隙内能耗等级的概率分布；

步骤4：计算新增空调负荷超过当前空调机组功率的溢出概率P^t+L为：

根据大偏差理论中的Crame′s定理，有：

其中，为未来[t,t+L)时间段内空调负荷总的增加量，l为时间段自变量；M(θ)为有限矩生成函数，M(θ)＝Ee^θI(t)，E表示数学期望，θ为待定参数；定义在时隙[t-1,t)内，新增的空调负荷需求为I(t)；

在I(t)(t＝1,2,…)为马尔科夫过程时，

其中，x_min表示在过程中出现的空调最小能耗等级，x_max表示在过程中出现的空调最大能耗等级；

步骤5：判断是否有P^t+L<P_QoS，若满足则将空调开机功率由V(t)调整为H(t)；若否，H′(t)←H(t)+△，返回步骤2重新计算；其中，P_QoS为空调性能概率；

步骤6：开启下一时间段的判断，t←t+T。

进一步的，所述步骤3中，根据历史数据统计[t-L+1,t)时间段内能耗等级x出现的次数L_x的方法为：在时刻t-1，定义滑动窗口Win(t-1)＝[I(t-L),I(t-L+1),…I(t-1)]，它包含测得的L个时刻的空调负荷信息；时间依次往后推，在时刻t，滑动窗口包含了Win(t)＝[I(t-L+1),I(t-L+2),…I(t)]个最新数据，如果在某一时隙，有I(t)＝x，定义示性函数：

从而获得能耗等级x在时间窗口[t-L+1,t)中出现的次数L_x为：

进一步的，所述平滑因子ρ的取值范围为0.7～0.9。

有益效果：本方法能够根据已经测得的负荷历史数据，判断应设定空调机组启动功率的数值，使得在一定时间段内的负荷不会超过运转的空调机组最大功率。根据新增负荷变化情况动态调整空调机组数目，有利于实现节能。

具体实施方式

本发明方法有基于如下假设：

(1)，负荷的变化为一马尔科夫过程，即对于某一时刻t，其负荷数值与上一时刻(t-1)时的负荷有关，与以往的历史数据(t-2,t-3,…)无关。

(2)，负荷的变化为一独立增量过程，即[t-1,t)内负荷的增量与[t,t+1),[t+1,t+2),…内负荷的增量是相互独立的。

(3)，根据模糊方法，将空调功率划分为若干能耗等级，用1，2，…N表示。

令当前t时刻已启动空调主机的功率为V(t)。定义在时隙[t-1,t)内，新增的空调负荷需求为I(t)，从而在未来的[t,t+L)时间段内，空调负荷总的增加量为：