[发明专利]一种基于GRNN的多台冷水机组系统运行控制方法

说明书

本说明书实施例提供一种基于GRNN的多台冷水机组系统运行控制方法，属于空调冷水机技术领域，该方法包括获取多台冷水机组系统在多个历史时刻的运行特征集，基于负荷需求生成多台冷水机组系统在未来时刻的运行方案；对于每个运行方案，基于多台冷水机组系统在未来时刻的每台冷机的负载率及多台冷水机组系统在多个历史时刻的每台冷机的负载率，从多个历史时刻中确定相似历史时刻，通过内部效率预测模型基于相似历史时刻的运行特征集确定多台冷水机组系统的每台冷机在运行方案下的内部效率，基于内部效率确定多台冷水机组系统在运行方案下的系统能耗；基于每个运行方案对应的系统能耗，从多个运行方案中获取目标方案，具有提高多台冷水机组系统的效率，降低能耗的优点。

技术领域

本说明书涉及空调冷水机组领域，特别涉及一种基于GRNN的多台冷水机组系统运行控制方法。

背景技术

建筑能耗占社会总能耗的约1/4～1/3，并且随着城镇化进程的发展，仍在不断增加中。建筑行业节能减排意义重大。在建筑的全生命周期中，运营阶段的能耗占绝大部分。建筑运营能耗中，空调和照明能耗占主要部分。尤其是大型公共建筑的中央空调机组，能耗非常高，因此，通过精确控制使整套冷机机组达到最佳效率是非常必要的。但是，每台冷机的性能曲线是根据实际工况不断变化的，要实现机组的最佳效率，需要结合实际应用经验进行优化控制。

因此，需要提供一种基于GRNN的多台冷水机组系统运行控制方法，用于提高冷水机组系统的运行效率，降低能耗。

发明内容

为了解决现有技术中冷水机组的效率较低，能耗较高的技术问题，本说明书实施例之一提供一种基于GRNN的多台冷水机组系统运行控制方法，包括：获取多台冷水机组系统在多个历史时刻的运行特征集，所述运行特征集包括工作冷机台数、每台冷机的负载率、冷冻水流量、冷冻水回水温度、冷冻水出水温度、冷凝温度、蒸发温度、压缩机频率、制冷剂充罐量、制冷量及耗电量；对于所述多台冷水机组系统的每台冷机，建立对应的内部效率预测模型；获取未来时刻的负荷需求，基于所述负荷需求生成所述多台冷水机组系统的多台冷机在所述未来时刻的运行方案，其中，所述运行方案包括所述多台冷水机组系统在所述未来时刻的每台冷机的负载率；对于每个所述运行方案，基于所述多台冷水机组系统在所述未来时刻的每台冷机的负载率及所述多台冷水机组系统在多个历史时刻的每台冷机的负载率，从所述多个历史时刻中确定相似历史时刻，通过每台所述冷机对应的所述内部效率预测模型基于所述相似历史时刻的运行特征集确定所述冷机在所述运行方案下的内部效率，基于所述多台冷水机组系统的每台冷机在所述运行方案下的所述内部效率确定所述多台冷水机组系统在所述运行方案下的系统能耗；基于每个所述运行方案对应的所述系统能耗，从所述多个运行方案中获取目标方案。

可以理解的，一种基于GRNN的多台冷水机组系统运行控制方法通过获取冷水机组在多个历史时刻的运行特征集，对于每台冷机，建立对应的内部效率预测模型；获取未来时刻的负荷需求，基于负荷需求生成多个冷水机组在未来时刻的运行方案，对于每个运行方案，基于多台冷水机组系统在未来时刻的每台冷机的负载率及多台冷水机组系统在多个历史时刻的每台冷机的负载率，从多个历史时刻中确定相似历史时刻，通过内部效率预测模型基于相似历史时刻的运行特征集确定冷机在运行方案下的内部效率，基于内部效率确定多台冷水机组系统在运行方案下的系统能耗，基于每个运行方案对应的系统能耗，从多个运行方案中获取目标方案，实现提高多台冷水机组系统的效率，降低能耗。

在一些实施例中，所述对于所述多台冷水机组系统的每台冷机，建立对应的内部效率预测模型，包括：建立初始GRNN模型；获取多个样本，所述样本包括冷机在历史时刻多个历史时刻的运行特征集及标签；通过所述多个样本对所述初始GRNN模型进行训练，直至训练后的初始GRNN模型满足预设条件；将满足所述预设条件的所述训练后的初始GRNN模型作为所述冷机对应的内部效率预测模型。