[发明专利]一种基于负荷预测的地铁车站通风空调节能系统及方法在审
申请号: | 201911339947.4 | 申请日: | 2019-12-23 |
公开(公告)号: | CN111076378A | 公开(公告)日: | 2020-04-28 |
发明(设计)人: | 尹华;李家杰;易林姿;唐志华;郭华芳 | 申请(专利权)人: | 中国科学院广州能源研究所 |
主分类号: | F24F11/62 | 分类号: | F24F11/62;F24F11/54;F24F11/46;F24F11/70 |
代理公司: | 广州科粤专利商标代理有限公司 44001 | 代理人: | 周友元;莫瑶江 |
地址: | 510640 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 负荷 预测 地铁 车站 通风 空调 节能 系统 方法 | ||
本发明公开了一种基于负荷预测的地铁车站通风空调节能系统,包括中央控制单元及分别与之相连并通信的电能监测单元、温湿度监测单元、流量监测单元、风速监测单元、客流量监测单元、冷水机组单元、空气处理机组单元、冷却塔单元、水泵单元和风机单元。本发明利用智能算法预测地铁车站不同运行条件下的负荷变化,并根据优化算法以可避免损失为优化目标获得的最佳运行参数,通过模糊算法,输出控制命令至通风空调系统各单元对相关参数进行实时动态调整,以到达趋势预判、智能化调节控制、节能管理、降低能耗,减少营运成本等效果。
技术领域
本发明涉及负荷预测与自动化控制领域,具体涉及一种基于负荷预测的地铁车站通风空调节能系统及方法。
背景技术
近些年来,随着地铁的出现,不仅能够给人们的出行带来方便,而且还可以缓解交通压力,地铁已经成为大城市在不断发展过程中的必备产物。目前在我国依然有许多城市正在建设或者扩建中。然而对于整个地铁系统来说又是一个巨大的能源消耗者,由于地铁通常是在地下建设和更好的服务乘客,所以对地铁在运营过程中的要求就比较高,需要大量精度高的仪器和设备,以保障乘客的安全和给乘客带来舒适的乘车环境。在这个过程中地铁的耗电量是巨大的。其中地铁车站通风空调系统所占的能耗将近1/3,因此如何有效的降低地铁车站通风空调系统的能耗变得尤为重要。
目前,地铁车站通风空调系统根据公共区和设备区分为大系统和小系统,很多车站是大小系统由共同的冷水机组一起提供冷量。大系统一般在白天运营期开启,而小系统是24小时开启。当站外温度低于一定设定温度,主要通过通风实现车站热量散热,而站外温度高于一定设定温度时,主要利用空调制冷。目前地铁车站通风空调系统按远期最大负荷设计,并有一定富裕量,但系统负荷随着乘客流量、站外温湿度和列车车次的变化等呈现较为明显的峰谷差异,满负荷运行时间很短,负荷上下波动较大。此外,地铁车站通风空调系统还具有时滞性大的特点。
因此,需要对现行的地铁车站通风空调系统运行模式进行改进,以降低运行能耗。
发明内容
针对上述存在的问题,本发明的目的在于提供一种基于负荷预测的地铁车站通风空调节能系统及方法,将预测与在线监测相结合,对通风空调系统的运行参数进行优化控制,在保证乘客舒适度需求的基础上,降低地铁车站通风空调系统能耗。
为实现上述目的,本发明采取的技术方案是:
一种基于负荷预测的地铁车站通风空调节能系统,包括:
电能监测单元,用于采集车站用电设备的实时电能参数,并上传至中央控制单元;
温湿度监测单元,用于采集车站内外及通风空调系统的实时温湿度参数,并上传至中央控制单元;
客流量监测单元,用于采集进出车站的客流量参数,并上传至中央控制单元;
风速监测单元,用于采集机械新风、送风及回排风的风速,并上传至中央控制单元;
流量监测单元,用于采集冷冻水、冷却水的流量,并上传至中央控制单元;
中央控制单元,根据实时电能参数、实时温湿度参数、客流量参数、机械新风量,联合列车时刻表,通过智能算法计算出车站的负荷预测值,结合实时温湿度参数、风速和流量,通过可避免损失为优化目标的优化算法得到冷冻水供水温度、空气处理机组的送风温度、以及冷却水供水温度的最优值,再利用模糊算法,输出控制命令至冷水机组单元、空气处理机组单元、冷却塔单元、水泵单元和风机单元;
冷水机组单元,用于执行中央控制单元的控制命令,调节冷冻水供水温度至最优值;
空气处理机组单元,用于执行中央控制单元的控制命令,调节空气处理机组的送风温度至最优值;
冷却塔单元,用于执行中央控制单元的控制命令,调节冷却水供水温度至最优值;
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院广州能源研究所,未经中国科学院广州能源研究所许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201911339947.4/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。