本發(fā)明涉及中央空調(diào)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種中央空調(diào)運(yùn)行參數(shù)的調(diào)節(jié)方法和裝置。

背景技術(shù)：

在我國(guó)，2014年建筑能耗總量超過(guò)12.5億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，占社會(huì)總能耗的30％。中央空調(diào)能耗占建筑總能耗的65％左右，其中空調(diào)機(jī)房能耗占中央空調(diào)系統(tǒng)能耗70％左右。由此可見(jiàn)，中央空調(diào)的節(jié)能是建筑節(jié)能減排的重中之重。當(dāng)前，傳統(tǒng)的中央空調(diào)控制系統(tǒng)采用的是簡(jiǎn)單的pid控制，例如：在冷水側(cè)供回水管路預(yù)設(shè)壓差，當(dāng)供回水壓差大于預(yù)設(shè)值時(shí)，提高冷水泵的頻率，增大功率；當(dāng)供回水溫差小于預(yù)設(shè)值時(shí)，則降低冷水泵頻率，減小功率?；蛘呤褂没厮疁囟瓤刂品?，即預(yù)設(shè)冷水回水溫度，當(dāng)回水溫度高于預(yù)設(shè)值是，提高冷水泵的頻率，增大功率；當(dāng)回水溫度低于預(yù)設(shè)值時(shí)，降低冷水泵頻率，減小功率等。這些方法只是單純的根據(jù)中央空調(diào)系統(tǒng)冷水側(cè)的物理參數(shù)來(lái)調(diào)節(jié)，并沒(méi)有充分考慮到建筑內(nèi)部的冷需量，也就是整個(gè)中央空調(diào)系統(tǒng)的冷負(fù)荷。由于中央空調(diào)系統(tǒng)時(shí)滯性、大惰性等缺陷，當(dāng)系統(tǒng)冷負(fù)荷發(fā)生變化時(shí)，傳統(tǒng)的調(diào)節(jié)系統(tǒng)不能快速有效的響應(yīng)，會(huì)造成能源不必要的浪費(fèi)或者室內(nèi)舒適度的降低。

同時(shí)，傳統(tǒng)的中央空調(diào)節(jié)能控制方法在冷水或冷卻水側(cè)一味的追求泵的頻率最低，能耗最低，卻忽略了中央空調(diào)系統(tǒng)的整體能耗情況。由于制冷主機(jī)的能耗在整個(gè)中央空調(diào)系統(tǒng)占有很大比重，有時(shí)雖然冷凍泵功率降低了，但制冷主機(jī)的能耗卻的增加的，相應(yīng)地，中央空調(diào)整體能耗也在增加，導(dǎo)致能耗的浪費(fèi)。

上述內(nèi)容僅用于輔助理解本發(fā)明的技術(shù)方案，并不代表承認(rèn)上述內(nèi)容是現(xiàn)有技術(shù)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的主要目的在于提供一種中央空調(diào)運(yùn)行參數(shù)的調(diào)節(jié)方法，旨在解決當(dāng)前中央空調(diào)運(yùn)行時(shí)整體能耗增加，導(dǎo)致資源浪費(fèi)的問(wèn)題。

本發(fā)明提供的一種中央空調(diào)運(yùn)行參數(shù)的調(diào)節(jié)方法，所述方法包括以下步驟：

獲取中央空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)及用電設(shè)備數(shù)學(xué)模型，作為遺傳基因算法的計(jì)算參數(shù)；

根據(jù)所述計(jì)算參數(shù)運(yùn)用遺傳基因算法計(jì)算中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)；

在遺傳基因算法滿足算法停止條件時(shí)，停止遺傳基因算法的計(jì)算，并輸出計(jì)算結(jié)果作為中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)；

根據(jù)中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)控制中央空調(diào)對(duì)應(yīng)的用電設(shè)備運(yùn)行。

優(yōu)選地，所述根據(jù)所述計(jì)算參數(shù)運(yùn)用遺傳基因算法計(jì)算中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)之前，還包括：

設(shè)置遺傳基因算法計(jì)算優(yōu)化參數(shù)的限制條件，所述限制條件為中央空調(diào)目標(biāo)用電設(shè)備運(yùn)行參數(shù)是否在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；

在當(dāng)前中央空調(diào)目標(biāo)用電設(shè)備運(yùn)行參數(shù)滿足限制條件的情況下，執(zhí)行根據(jù)所述計(jì)算參數(shù)運(yùn)用遺傳基因算法計(jì)算中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)的步驟。

優(yōu)選地，所述待滿足遺傳基因算法停止條件之前，還包括：

根據(jù)遺傳基因算法的計(jì)算過(guò)程及計(jì)算結(jié)果，判斷是否滿足算法停止條件；

若當(dāng)前遺傳基因算法的計(jì)算過(guò)程及計(jì)算結(jié)果未滿足算法停止條件，則繼續(xù)計(jì)算直至滿足算法停止條件，并在停止計(jì)算后，輸出最終計(jì)算結(jié)果；

若當(dāng)前遺傳基因算法的計(jì)算過(guò)程及計(jì)算結(jié)果滿足算法停止條件，則停止計(jì)算，并輸出最終計(jì)算結(jié)果。

優(yōu)選地，所述根據(jù)遺傳基因算法的計(jì)算內(nèi)容判斷是否滿足算法停止條件之前，還包括：

根據(jù)中央空調(diào)參數(shù)優(yōu)化需求定義遺傳基因算法停止計(jì)算優(yōu)化參數(shù)的算法停止條件。

優(yōu)選地，所述方法還包括：

設(shè)置中央空調(diào)參數(shù)優(yōu)化周期，在周期內(nèi)重新獲取中央空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)及用電設(shè)備數(shù)學(xué)模型，通過(guò)遺傳基因算法計(jì)算中央空調(diào)的優(yōu)化參數(shù)，用以實(shí)時(shí)根據(jù)優(yōu)化參數(shù)計(jì)算結(jié)果優(yōu)化當(dāng)前中央空調(diào)的運(yùn)行參數(shù)。

此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種中央空調(diào)運(yùn)行參數(shù)的調(diào)節(jié)裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取中央空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)及用電設(shè)備數(shù)學(xué)模型，作為遺傳基因算法的計(jì)算參數(shù)；

計(jì)算模塊，用于根據(jù)所述計(jì)算參數(shù)運(yùn)用遺傳基因算法計(jì)算中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)；

輸出模塊，用于在遺傳基因算法滿足算法停止條件時(shí)，停止遺傳基因算法的計(jì)算，并輸出計(jì)算結(jié)果作為中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)；

控制模塊，用于根據(jù)中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)控制中央空調(diào)對(duì)應(yīng)的用電設(shè)備運(yùn)行。

優(yōu)選地，還包括：

設(shè)置模塊，用于設(shè)置遺傳基因算法計(jì)算優(yōu)化參數(shù)的限制條件，所述限制條件為中央空調(diào)目標(biāo)用電設(shè)備運(yùn)行參數(shù)是否在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；

確認(rèn)模塊，用于在當(dāng)前中央空調(diào)目標(biāo)用電設(shè)備運(yùn)行參數(shù)滿足限制條件的情況下，執(zhí)行根據(jù)所述計(jì)算參數(shù)運(yùn)用遺傳基因算法計(jì)算中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)的步驟。

優(yōu)選地，還包括：

判斷模塊，用于根據(jù)遺傳基因算法的計(jì)算過(guò)程及計(jì)算結(jié)果，判斷是否滿足算法停止條件；

所述確認(rèn)模塊，還用于若當(dāng)前遺傳基因算法的計(jì)算過(guò)程及計(jì)算結(jié)果未滿足算法停止條件，則繼續(xù)計(jì)算直至滿足算法停止條件，并在停止計(jì)算后，輸出最終計(jì)算結(jié)果；還用于若當(dāng)前遺傳基因算法的計(jì)算過(guò)程及計(jì)算結(jié)果滿足算法停止條件，則停止計(jì)算，并輸出最終計(jì)算結(jié)果。

優(yōu)選地，還包括：

定義模塊，用于根據(jù)中央空調(diào)參數(shù)優(yōu)化需求定義遺傳基因算法停止計(jì)算優(yōu)化參數(shù)的算法停止條件。

優(yōu)選地，還包括：

操作模塊，用于設(shè)置中央空調(diào)參數(shù)優(yōu)化周期，在周期內(nèi)重新獲取中央空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)及用電設(shè)備數(shù)學(xué)模型，通過(guò)遺傳基因算法計(jì)算中央空調(diào)的優(yōu)化參數(shù)，用以實(shí)時(shí)根據(jù)優(yōu)化參數(shù)計(jì)算結(jié)果優(yōu)化當(dāng)前中央空調(diào)的運(yùn)行參數(shù)。

本發(fā)明通過(guò)獲取中央空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)及用電設(shè)備數(shù)學(xué)模型，作為遺傳基因算法的計(jì)算參數(shù)；根據(jù)所述計(jì)算參數(shù)運(yùn)用遺傳基因算法計(jì)算中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)；在遺傳基因算法滿足算法停止條件時(shí)，停止遺傳基因算法的計(jì)算，并輸出計(jì)算結(jié)果作為中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)；根據(jù)中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)控制中央空調(diào)對(duì)應(yīng)的用電設(shè)備運(yùn)行。著力解決當(dāng)前中央空調(diào)運(yùn)行時(shí)整體能耗增加，導(dǎo)致資源浪費(fèi)的問(wèn)題。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明中央空調(diào)運(yùn)行參數(shù)的調(diào)節(jié)方法的第一實(shí)施例的流程示意圖；

圖2為本發(fā)明中央空調(diào)運(yùn)行參數(shù)的調(diào)節(jié)方法的第二實(shí)施例的流程示意圖；

圖3為本發(fā)明中央空調(diào)運(yùn)行參數(shù)的調(diào)節(jié)方法的第三實(shí)施例的流程示意圖；

圖4為本發(fā)明中央空調(diào)運(yùn)行參數(shù)的調(diào)節(jié)裝置的第一實(shí)施例的功能模塊示意圖；

圖5為本發(fā)明中央空調(diào)運(yùn)行參數(shù)的調(diào)節(jié)裝置的第二實(shí)施例的功能模塊示意圖；

圖6為本發(fā)明中央空調(diào)運(yùn)行參數(shù)的調(diào)節(jié)裝置的第三實(shí)施例的功能模塊示意圖。

本發(fā)明目的的實(shí)現(xiàn)、功能特點(diǎn)及優(yōu)點(diǎn)將結(jié)合實(shí)施例，參照附圖做進(jìn)一步說(shuō)明。

具體實(shí)施方式

應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實(shí)施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

基于上述問(wèn)題，本發(fā)明提供一種中央空調(diào)運(yùn)行參數(shù)的調(diào)節(jié)方法。

參照?qǐng)D1，圖1為本發(fā)明中央空調(diào)運(yùn)行參數(shù)的調(diào)節(jié)方法的第一實(shí)施例的流程示意圖。

在一實(shí)施例中，所述方法包括：

步驟s10，獲取中央空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)及用電設(shè)備數(shù)學(xué)模型，作為遺傳基因算法的計(jì)算參數(shù)；

在當(dāng)前中央空調(diào)空調(diào)器中，采集中央空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)，所述參數(shù)包括：

冷凍水體積流量：單位：m³/s；

冷凍水供水溫度：tch,sup，單位：℃；

冷凍水回水溫度：tch,re，單位：℃；

冷卻水供水溫度：tc,sup，單位：℃；

冷卻水回水溫度：tc,re，單位：℃；

室外溫度：tout，單位：℃；

室外相對(duì)濕度：hr，單位：％；

通過(guò)已采集到的運(yùn)行參數(shù)，計(jì)算中央空調(diào)系統(tǒng)冷負(fù)荷：

進(jìn)一步的，調(diào)用中央空調(diào)各用電設(shè)備數(shù)學(xué)模型，其中，模型與各模型自變量的關(guān)系可以寫為：

冷水主機(jī)模型：

冷水泵模型：

冷卻泵模型：

冷卻塔模型：

則，中央空調(diào)系統(tǒng)整體的數(shù)學(xué)模型可以寫為：

wtot＝wchiller+wch,p+wc,p+wc,t

步驟s20，根據(jù)所述計(jì)算參數(shù)運(yùn)用遺傳基因算法計(jì)算中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)；

根據(jù)步驟s10中所獲取到的運(yùn)行參數(shù)及其數(shù)學(xué)模型，使用所述遺傳基因算法計(jì)算該中央空調(diào)的優(yōu)化運(yùn)行參數(shù)，首先，設(shè)置適用函數(shù)：fitness＝wtot，其中，fitness為適應(yīng)函數(shù)。隨機(jī)選取10組數(shù)據(jù)作為算法運(yùn)算個(gè)體，每組數(shù)據(jù)包括參數(shù)：tch,sup、tch,re、tc,sup、tc,re、q、tout、hr。將所采集到的10中央空調(diào)系統(tǒng)數(shù)據(jù)帶入到適用函數(shù)中求值，用以計(jì)算適應(yīng)函數(shù)值。在計(jì)算適應(yīng)函數(shù)值的過(guò)程中，以50％作為選擇和替換的參數(shù)，即保留編號(hào)從1到5的數(shù)據(jù)組，將從6到10的數(shù)據(jù)組替換成隨機(jī)其它數(shù)據(jù)組。并以30％作為交叉概率，即在從1到10的數(shù)據(jù)組中隨機(jī)選取3組數(shù)據(jù)與1號(hào)數(shù)據(jù)組中的數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉。交叉的具體方法為(以某編號(hào)數(shù)據(jù)組中冷水供水溫度為例)：

t′ch,sup(i)＝r×tch,sup(1)+(1-r)×tch,sup(i)

其中：

t′ch,sup(i)：為第i組數(shù)據(jù)組交叉后的冷水供水溫度；

r：為0到1之間的隨機(jī)數(shù)值；

tch,sup(1)：為一號(hào)數(shù)據(jù)的冷水供水溫度；

tch,sup(i)：為第i號(hào)數(shù)據(jù)組交叉前的冷水供水溫度。

并再次以30％作為變異概率，即在從1到10的數(shù)據(jù)組中所及選取3組數(shù)據(jù)進(jìn)行變異。

變異的具體方法為(以某編號(hào)數(shù)據(jù)組中冷卻水回水溫度為例)：

其中：

t’c,re(i)：為第i組數(shù)據(jù)組變異后的冷卻水回水溫度；

r：為0到1之間的隨機(jī)數(shù)值；

tc,re(i)：為第i組數(shù)據(jù)組變異前的冷卻水回水溫度；

：為在冷卻水回水溫度限制條件內(nèi)隨機(jī)選取的一個(gè)溫度。通過(guò)遺傳基因算法的計(jì)算過(guò)程，計(jì)算中央空調(diào)的系統(tǒng)優(yōu)化參數(shù)，并輸出計(jì)算之后的具體優(yōu)化參數(shù)對(duì)象。

進(jìn)一步的，所述根據(jù)所述計(jì)算參數(shù)運(yùn)用遺傳基因算法計(jì)算中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)之前，還包括：

設(shè)置遺傳基因算法計(jì)算優(yōu)化參數(shù)的限制條件，所述限制條件為中央空調(diào)目標(biāo)用電設(shè)備運(yùn)行參數(shù)是否在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；

其中，在使用遺傳基因算法計(jì)算中央空調(diào)運(yùn)行優(yōu)化參數(shù)時(shí)，在啟動(dòng)該算法計(jì)算優(yōu)化參數(shù)之前，當(dāng)前空調(diào)器的目標(biāo)運(yùn)行部件的運(yùn)行結(jié)果必須要達(dá)到已預(yù)設(shè)的運(yùn)行結(jié)果，在滿足該預(yù)設(shè)條件時(shí)，才能使用所述遺傳基因算法計(jì)算該中央空調(diào)運(yùn)行優(yōu)化參數(shù)，所述目標(biāo)運(yùn)行部件的運(yùn)行預(yù)設(shè)結(jié)果，包括：

1)冷負(fù)荷、室外溫度、室外濕度保持不變；

2)冷水供水溫度在第一預(yù)設(shè)溫度到第二預(yù)設(shè)溫度之間，所述第一預(yù)設(shè)溫度及第二預(yù)設(shè)溫度，為中央空調(diào)空調(diào)器管理員設(shè)置的當(dāng)前中央空調(diào)的冷水供水溫度，例如第一預(yù)設(shè)溫度為7℃，第二預(yù)設(shè)溫度為13℃，即：tch,re-tch,sup∈[7℃13℃]；

3)冷水回水溫度與供水溫度之間溫差在3攝氏度到7攝氏度之間，即：

tch,re-tch,sup∈[3℃7℃]；

4)在保證冷負(fù)荷不變的情況下，冷水質(zhì)量流量由公式求得，即：

5)冷卻水回水溫度在第三預(yù)設(shè)溫度到第四預(yù)設(shè)溫度之間，所述第三預(yù)設(shè)溫度及第四預(yù)設(shè)溫度，為中央空調(diào)空調(diào)器管理員設(shè)置的當(dāng)前中央空調(diào)的冷卻水回水溫度，例如第三預(yù)設(shè)溫度為30℃，第四預(yù)設(shè)溫度為35℃，即：tc,re∈[30℃35℃]；

6)冷卻水供水溫度與回水溫度之間溫差在第五預(yù)設(shè)溫度到第六預(yù)設(shè)溫度之間，所述第五預(yù)設(shè)溫度及第六預(yù)設(shè)溫度，為中央空調(diào)空調(diào)器管理員設(shè)置的當(dāng)前中央空調(diào)的冷卻水供水溫度與回水溫度的溫差范圍，例如，第五預(yù)設(shè)溫度為0℃，第六預(yù)設(shè)溫度為7℃，即：tc,sup-tc,re∈[0℃7℃]；

7)、冷卻水體積流量在0m³/s到0.2m³/s之間，即：

其中，可根據(jù)該中央空調(diào)空調(diào)器實(shí)際情況，對(duì)已預(yù)設(shè)的運(yùn)行結(jié)果中的冷水回水溫度(2)、供水溫度溫差及冷卻水回水溫度范圍(5)及冷卻水供水溫度與回水溫度溫差(6)的溫度預(yù)設(shè)值做調(diào)整，以便更精確的確認(rèn)是否需要運(yùn)行遺傳基因算法對(duì)當(dāng)前中央空調(diào)進(jìn)行優(yōu)化參數(shù)的計(jì)算，進(jìn)而完成中央空調(diào)的參數(shù)優(yōu)化。

在當(dāng)前中央空調(diào)目標(biāo)用電設(shè)備運(yùn)行參數(shù)滿足限制條件的情況下，執(zhí)行根據(jù)所述計(jì)算參數(shù)運(yùn)用遺傳基因算法計(jì)算中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)的步驟。

根據(jù)已設(shè)置的遺傳基因算法限制條件，若中央空調(diào)空調(diào)器部件運(yùn)行情況滿足限制條件的內(nèi)容，則表示當(dāng)前中央空調(diào)存在整體能耗浪費(fèi)的情況，可對(duì)當(dāng)前中央空調(diào)的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，即通過(guò)遺傳基因算法計(jì)算該中央空調(diào)的優(yōu)化參數(shù)。

步驟s30，在遺傳基因算法滿足算法停止條件時(shí)，停止遺傳基因算法的計(jì)算，并輸出計(jì)算結(jié)果作為中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)；

根據(jù)步驟s20的遺傳基因算法計(jì)算中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)的計(jì)算步驟，其中，遺傳基因算法為迭代算法，所述迭代是重復(fù)反饋過(guò)程的活動(dòng)，其目的通常是為了逼近所需目標(biāo)或結(jié)果。每一次對(duì)過(guò)程的重復(fù)稱為一次“迭代”，而每一次迭代得到的結(jié)果會(huì)作為下一次迭代的初始值。即通過(guò)遺傳基因算法的步驟，不停迭代計(jì)算；在所述遺傳基因算法滿足算法停止條件時(shí)，停止當(dāng)前計(jì)算過(guò)程，并輸出計(jì)算出來(lái)的結(jié)果，作為該中央空調(diào)的運(yùn)行優(yōu)化參數(shù)。所述算法滿足條件為中央空調(diào)管理員根據(jù)當(dāng)前中央空調(diào)運(yùn)行情況設(shè)置的遺傳基因算法最佳計(jì)算方式及計(jì)算結(jié)果。

步驟s40，根據(jù)中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)控制中央空調(diào)對(duì)應(yīng)的用電設(shè)備運(yùn)行。

獲取到遺傳基因算法輸出的計(jì)算結(jié)果，所述計(jì)算結(jié)果為中央空調(diào)在當(dāng)前運(yùn)行模式下的不同部件的最佳運(yùn)行參數(shù)，以此控制中央空調(diào)與該些運(yùn)行參數(shù)對(duì)應(yīng)的空調(diào)器部件運(yùn)行情況，以將空調(diào)器部件的運(yùn)行調(diào)整至最佳優(yōu)化參數(shù)。

本實(shí)施例中，通過(guò)獲取到的中央空調(diào)的運(yùn)行參數(shù)及數(shù)學(xué)模型，作為遺傳基因算法的計(jì)算參數(shù)，并通過(guò)該計(jì)算參數(shù)運(yùn)用遺傳基因算法計(jì)算該中央空調(diào)的優(yōu)化參數(shù)，并在遺傳基因算法輸出計(jì)算結(jié)果即優(yōu)化參數(shù)后，控制中央空調(diào)的優(yōu)化參數(shù)對(duì)應(yīng)部件運(yùn)行，已使該中央空調(diào)達(dá)到低耗高效的運(yùn)行效果。

參照?qǐng)D2，圖2為本發(fā)明中央空調(diào)運(yùn)行參數(shù)的調(diào)節(jié)方法的第二實(shí)施例的流程示意圖?；谏鲜龇椒ǖ牡谝粚?shí)施例，所述根據(jù)遺傳基因算法的計(jì)算內(nèi)容判斷是否滿足算法停止條件之前，還包括：

步驟s50，根據(jù)中央空調(diào)參數(shù)優(yōu)化需求定義遺傳基因算法停止計(jì)算優(yōu)化參數(shù)的算法停止條件。

定義遺傳基因算法停止條件，所述遺傳基因算法停止，當(dāng)前遺傳基因算法為迭代算法；所述迭代算法，根據(jù)計(jì)算步驟不停迭代計(jì)算，每完成一次計(jì)算步驟為一代，待完成一次計(jì)算步驟后，重新按照步驟再次計(jì)算一次，稱為第二代；如此不停重復(fù)計(jì)算，即為迭代計(jì)算方式。在迭代計(jì)算過(guò)程中，根據(jù)當(dāng)前中央空調(diào)的參數(shù)優(yōu)化的需求定義遺傳基因算法的停止條件；所述停止條件包括，設(shè)定計(jì)算最大代數(shù)及計(jì)算結(jié)果變化率。該停止條件為當(dāng)前已設(shè)置定義的兩種停止方式，可以包括但不僅限于這兩種方式。

步驟s60，根據(jù)遺傳基因算法的計(jì)算過(guò)程及計(jì)算結(jié)果，判斷是否滿足算法停止條件；

根據(jù)當(dāng)前已設(shè)置的遺傳基因算法停止條件，總結(jié)當(dāng)前遺傳基因算法的計(jì)算過(guò)程及解析當(dāng)前計(jì)算結(jié)果，確認(rèn)是否滿足已設(shè)置的遺傳基因算法停止條件。若當(dāng)前停止條件為設(shè)定計(jì)算最大代數(shù)，即設(shè)置當(dāng)前遺傳基因算法計(jì)算的代數(shù)次數(shù)，例如，設(shè)定當(dāng)前遺傳基因算法最大代數(shù)為100，即當(dāng)前基因算法迭代次數(shù)達(dá)100次之后，停止計(jì)算，并輸出最終計(jì)算結(jié)果為該中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)；還有，若當(dāng)前停止條件為計(jì)算結(jié)果變化率為目標(biāo)數(shù)量，即設(shè)置當(dāng)前遺傳基因算法計(jì)算結(jié)果與上一代計(jì)算結(jié)果參數(shù)變化率為目標(biāo)數(shù)量，例如，設(shè)置當(dāng)前計(jì)算結(jié)果參數(shù)變化率的變化5％，在每一代計(jì)算完成后保留結(jié)果參數(shù)，并與上一代計(jì)算的結(jié)果參數(shù)對(duì)比，若本次結(jié)果參數(shù)對(duì)比上一代計(jì)算的結(jié)果參數(shù)增長(zhǎng)5％，停止遺傳基因算法，以本代計(jì)算結(jié)果參數(shù)為最終結(jié)果參數(shù)。

步驟s70，若當(dāng)前遺傳基因算法的計(jì)算過(guò)程及計(jì)算結(jié)果未滿足算法停止條件，則繼續(xù)計(jì)算直至滿足算法停止條件，并在停止計(jì)算后，輸出最終計(jì)算結(jié)果；

分析當(dāng)前遺傳基因算法的計(jì)算結(jié)果及計(jì)算過(guò)程，若當(dāng)前的計(jì)算過(guò)程及計(jì)算結(jié)果未滿足預(yù)設(shè)的算法停止條件，繼續(xù)進(jìn)行遺傳基因算法的迭代運(yùn)算，直至滿足停止條件后，停止計(jì)算，并輸出計(jì)算結(jié)果作為中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)。

步驟s80，若當(dāng)前遺傳基因算法的計(jì)算過(guò)程及計(jì)算結(jié)果滿足算法停止條件，則停止計(jì)算，并輸出最終計(jì)算結(jié)果。

分析當(dāng)前遺傳基因算法的計(jì)算結(jié)果及計(jì)算過(guò)程，若當(dāng)前的計(jì)算過(guò)程及計(jì)算結(jié)果已滿足預(yù)設(shè)的算法停止條件，停止當(dāng)前遺傳基因算法的迭代計(jì)算，并輸出計(jì)算結(jié)果作為中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)。

參照?qǐng)D3，圖3為本發(fā)明中央空調(diào)運(yùn)行參數(shù)的調(diào)節(jié)方法的第三實(shí)施例的流程示意圖?；谏鲜龇椒ǖ牡谝?、二實(shí)施例，所述方法還包括：

步驟s90，設(shè)置中央空調(diào)參數(shù)優(yōu)化周期，在周期內(nèi)重新獲取中央空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)及用電設(shè)備數(shù)學(xué)模型，通過(guò)遺傳基因算法計(jì)算中央空調(diào)的優(yōu)化參數(shù)，用以實(shí)時(shí)根據(jù)優(yōu)化參數(shù)計(jì)算結(jié)果優(yōu)化當(dāng)前中央空調(diào)的運(yùn)行參數(shù)。

在當(dāng)前中央空調(diào)運(yùn)行過(guò)程中，設(shè)置當(dāng)前中央空調(diào)的優(yōu)化運(yùn)算周期，所述中央空調(diào)的優(yōu)化運(yùn)算周期，為目標(biāo)時(shí)間內(nèi)使用遺傳基因算法計(jì)算中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)的次數(shù)。在當(dāng)前中央空調(diào)運(yùn)行過(guò)程中，由于空調(diào)器運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)及運(yùn)行方式的變化，導(dǎo)致空調(diào)器運(yùn)行過(guò)程中包括能耗、運(yùn)行效果、部件磨損等不同程度變化，單次進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化并根據(jù)優(yōu)化參數(shù)調(diào)整運(yùn)行方式后，同樣的優(yōu)化參數(shù)不適用已變化的空調(diào)器；設(shè)置參數(shù)優(yōu)化周期后，周期內(nèi)對(duì)當(dāng)前中央空調(diào)空調(diào)器適用遺傳基因算法進(jìn)行優(yōu)化參數(shù)運(yùn)算，用以根據(jù)計(jì)算結(jié)果調(diào)整當(dāng)前中央空調(diào)空調(diào)器最佳運(yùn)行模式。

本發(fā)明進(jìn)一步提供一種中央空調(diào)運(yùn)行參數(shù)的調(diào)節(jié)裝置。

參照?qǐng)D4，圖4為本發(fā)明中央空調(diào)運(yùn)行參數(shù)的調(diào)節(jié)裝置的第一實(shí)施例的功能模塊示意圖。

在一實(shí)施例中，所述裝置包括：獲取模塊10、計(jì)算模塊20、設(shè)置模塊30、確認(rèn)模塊40、輸出模塊50及控制模塊60。

獲取模塊10，用于獲取中央空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)及用電設(shè)備數(shù)學(xué)模型，作為遺傳基因算法的計(jì)算參數(shù)；

在當(dāng)前中央空調(diào)空調(diào)器中，采集中央空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)，所述參數(shù)包括：

冷凍水體積流量：單位：m³/s；

冷凍水供水溫度：tch,sup，單位：℃；

冷凍水回水溫度：tch,re，單位：℃；

冷卻水體積流量：單位：m³/s；

冷卻水供水溫度：tc,sup，單位：℃；

冷卻水回水溫度：tc,re，單位：℃；

室外溫度：tout，單位：℃；

室外相對(duì)濕度：hr，單位：％；

通過(guò)已采集到的運(yùn)行參數(shù)，計(jì)算中央空調(diào)系統(tǒng)冷負(fù)荷：

進(jìn)一步的，調(diào)用中央空調(diào)各用電設(shè)備數(shù)學(xué)模型，其中，模型與各模型自變量的關(guān)系可以寫為：

冷水主機(jī)模型：

冷水泵模型：

冷卻泵模型：

冷卻塔模型：

則，中央空調(diào)系統(tǒng)整體的數(shù)學(xué)模型可以寫為：

wtot＝wchiller+wch,p+wc,p+wc,t

計(jì)算模塊20，用于根據(jù)所述計(jì)算參數(shù)運(yùn)用遺傳基因算法計(jì)算中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)；

根據(jù)獲取模塊10中所獲取到的運(yùn)行參數(shù)及其數(shù)學(xué)模型，使用所述遺傳基因算法計(jì)算該中央空調(diào)的優(yōu)化運(yùn)行參數(shù)，首先，設(shè)置適用函數(shù)：fitness＝wtot，其中，fitness為適應(yīng)函數(shù)。隨機(jī)選取10組數(shù)據(jù)作為算法運(yùn)算個(gè)體，每組數(shù)據(jù)包括參數(shù)：tch,sup、tch,re、tc,sup、tc,re、q、tout、hr。將所采集到的10中央空調(diào)系統(tǒng)數(shù)據(jù)帶入到適用函數(shù)中求值，用以計(jì)算適應(yīng)函數(shù)值。在計(jì)算適應(yīng)函數(shù)值的過(guò)程中，以50％作為選擇和替換的參數(shù)，即保留編號(hào)從1到5的數(shù)據(jù)組，將從6到10的數(shù)據(jù)組替換成隨機(jī)其它數(shù)據(jù)組。并以30％作為交叉概率，即在從1到10的數(shù)據(jù)組中隨機(jī)選取3組數(shù)據(jù)與1號(hào)數(shù)據(jù)組中的數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉。交叉的具體方法為(以某編號(hào)數(shù)據(jù)組中冷水供水溫度為例)：

t'ch,sup(i)＝r×tch,sup(1)+(1-r)×tch,sup(i)

其中：

t'ch,sup(i)：為第i組數(shù)據(jù)組交叉后的冷水供水溫度；

r：為0到1之間的隨機(jī)數(shù)值；

tch,sup(1)：為一號(hào)數(shù)據(jù)的冷水供水溫度；

tch,sup(i)：為第i號(hào)數(shù)據(jù)組交叉前的冷水供水溫度。

并再次以30％作為變異概率，即在從1到10的數(shù)據(jù)組中所及選取3組數(shù)據(jù)進(jìn)行變異。

變異的具體方法為(以某編號(hào)數(shù)據(jù)組中冷卻水回水溫度為例)：

其中：

t’c,re(i)：為第i組數(shù)據(jù)組變異后的冷卻水回水溫度；

r：為0到1之間的隨機(jī)數(shù)值；

tc,re(i)：為第i組數(shù)據(jù)組變異前的冷卻水回水溫度；

：為在冷卻水回水溫度限制條件內(nèi)隨機(jī)選取的一個(gè)溫度。通過(guò)遺傳基因算法的計(jì)算過(guò)程，計(jì)算中央空調(diào)的系統(tǒng)優(yōu)化參數(shù)，并輸出計(jì)算之后的具體優(yōu)化參數(shù)對(duì)象。

進(jìn)一步的，所述根據(jù)所述計(jì)算參數(shù)運(yùn)用遺傳基因算法計(jì)算中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)之前，還包括：

設(shè)置模塊30，用于設(shè)置遺傳基因算法計(jì)算優(yōu)化參數(shù)的限制條件，所述限制條件為中央空調(diào)目標(biāo)用電設(shè)備運(yùn)行參數(shù)是否在預(yù)設(shè)范圍內(nèi)；

其中，在使用遺傳基因算法計(jì)算中央空調(diào)運(yùn)行優(yōu)化參數(shù)時(shí)，在啟動(dòng)該算法計(jì)算優(yōu)化參數(shù)之前，當(dāng)前空調(diào)器的目標(biāo)運(yùn)行部件的運(yùn)行結(jié)果必須要達(dá)到已預(yù)設(shè)的運(yùn)行結(jié)果，在滿足該預(yù)設(shè)條件時(shí)，才能使用所述遺傳基因算法計(jì)算該中央空調(diào)運(yùn)行優(yōu)化參數(shù)，所述目標(biāo)運(yùn)行部件的運(yùn)行預(yù)設(shè)結(jié)果，包括：

1)冷負(fù)荷、室外溫度、室外濕度保持不變；

2)冷水供水溫度在第一預(yù)設(shè)溫度到第二預(yù)設(shè)溫度之間，所述第一預(yù)設(shè)溫度及第二預(yù)設(shè)溫度，為中央空調(diào)空調(diào)器管理員設(shè)置的當(dāng)前中央空調(diào)的冷水供水溫度，例如第一預(yù)設(shè)溫度為7℃，第二預(yù)設(shè)溫度為13℃，即：tch,re-tch,sup∈[7℃13℃]；

3)冷水回水溫度與供水溫度之間溫差在3攝氏度到7攝氏度之間，即：tch,re-tch,sup∈[3℃7℃]；

4)在保證冷負(fù)荷不變的情況下，冷水質(zhì)量流量由公式求得，即：

5)冷卻水回水溫度在第三預(yù)設(shè)溫度到第四預(yù)設(shè)溫度之間，所述第三預(yù)設(shè)溫度及第四預(yù)設(shè)溫度，為中央空調(diào)空調(diào)器管理員設(shè)置的當(dāng)前中央空調(diào)的冷卻水回水溫度，例如第三預(yù)設(shè)溫度為30℃，第四預(yù)設(shè)溫度為35℃，即：tc,re∈[30℃35℃]；

6)冷卻水供水溫度與回水溫度之間溫差在第五預(yù)設(shè)溫度到第六預(yù)設(shè)溫度之間，所述第五預(yù)設(shè)溫度及第六預(yù)設(shè)溫度，為中央空調(diào)空調(diào)器管理員設(shè)置的當(dāng)前中央空調(diào)的冷卻水供水溫度與回水溫度的溫差范圍，例如，第五預(yù)設(shè)溫度為0℃，第六預(yù)設(shè)溫度為7℃，即：tc,sup-tc,re∈[0℃7℃]；

7)、冷卻水體積流量在0m³/s到0.2m³/s之間，即：

其中，可根據(jù)該中央空調(diào)空調(diào)器實(shí)際情況，對(duì)已預(yù)設(shè)的運(yùn)行結(jié)果中的冷水回水溫度(2)、供水溫度溫差及冷卻水回水溫度范圍(5)及冷卻水供水溫度與回水溫度溫差(6)的溫度預(yù)設(shè)值做調(diào)整，以便更精確的確認(rèn)是否需要運(yùn)行遺傳基因算法對(duì)當(dāng)前中央空調(diào)進(jìn)行優(yōu)化參數(shù)的計(jì)算，進(jìn)而完成中央空調(diào)的參數(shù)優(yōu)化。

確認(rèn)模塊40，用于在當(dāng)前中央空調(diào)目標(biāo)用電設(shè)備運(yùn)行參數(shù)滿足限制條件的情況下，執(zhí)行根據(jù)所述計(jì)算參數(shù)運(yùn)用遺傳基因算法計(jì)算中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)的步驟。

根據(jù)已設(shè)置的遺傳基因算法限制條件，若中央空調(diào)空調(diào)器部件運(yùn)行情況滿足限制條件的內(nèi)容，則表示當(dāng)前中央空調(diào)存在整體能耗浪費(fèi)的情況，可對(duì)當(dāng)前中央空調(diào)的運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，即通過(guò)遺傳基因算法計(jì)算該中央空調(diào)的優(yōu)化參數(shù)。

輸出模塊50，用于在遺傳基因算法滿足算法停止條件時(shí)，停止遺傳基因算法的計(jì)算，并輸出計(jì)算結(jié)果作為中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)；

根據(jù)計(jì)算模塊20的遺傳基因算法計(jì)算中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)的計(jì)算步驟，其中，遺傳基因算法為迭代算法，所述迭代是重復(fù)反饋過(guò)程的活動(dòng)，其目的通常是為了逼近所需目標(biāo)或結(jié)果。每一次對(duì)過(guò)程的重復(fù)稱為一次“迭代”，而每一次迭代得到的結(jié)果會(huì)作為下一次迭代的初始值。即通過(guò)遺傳基因算法的步驟，不停迭代計(jì)算；在所述遺傳基因算法滿足算法停止條件時(shí)，停止當(dāng)前計(jì)算過(guò)程，并輸出計(jì)算出來(lái)的結(jié)果，作為該中央空調(diào)的運(yùn)行優(yōu)化參數(shù)。所述算法滿足條件為中央空調(diào)管理員根據(jù)當(dāng)前中央空調(diào)運(yùn)行情況設(shè)置的遺傳基因算法最佳計(jì)算方式及計(jì)算結(jié)果。

控制模塊60，用于根據(jù)中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)控制中央空調(diào)對(duì)應(yīng)的用電設(shè)備運(yùn)行。

獲取到遺傳基因算法輸出的計(jì)算結(jié)果，所述計(jì)算結(jié)果為中央空調(diào)在當(dāng)前運(yùn)行模式下的不同部件的最佳運(yùn)行參數(shù)，以此控制中央空調(diào)與該些運(yùn)行參數(shù)對(duì)應(yīng)的空調(diào)器部件運(yùn)行情況，以將空調(diào)器部件的運(yùn)行調(diào)整至最佳優(yōu)化參數(shù)。

本實(shí)施例中，通過(guò)獲取到的中央空調(diào)的運(yùn)行參數(shù)及數(shù)學(xué)模型，作為遺傳基因算法的計(jì)算參數(shù)，并通過(guò)該計(jì)算參數(shù)運(yùn)用遺傳基因算法計(jì)算該中央空調(diào)的優(yōu)化參數(shù)，并在遺傳基因算法輸出計(jì)算結(jié)果即優(yōu)化參數(shù)后，控制中央空調(diào)的優(yōu)化參數(shù)對(duì)應(yīng)部件運(yùn)行，已使該中央空調(diào)達(dá)到低耗高效的運(yùn)行效果。

參照?qǐng)D5，圖5為本發(fā)明中央空調(diào)運(yùn)行參數(shù)的調(diào)節(jié)裝置的第二實(shí)施例的功能模塊示意圖。所述裝置還包括：定義模塊70及判斷模塊80。

定義模塊70，用于根據(jù)中央空調(diào)參數(shù)優(yōu)化需求定義遺傳基因算法停止計(jì)算優(yōu)化參數(shù)的算法停止條件。

定義遺傳基因算法停止條件，所述遺傳基因算法停止，當(dāng)前遺傳基因算法為迭代算法；所述迭代算法，根據(jù)計(jì)算步驟不停迭代計(jì)算，每完成一次計(jì)算步驟為一代，待完成一次計(jì)算步驟后，重新按照步驟再次計(jì)算一次，稱為第二代；如此不停重復(fù)計(jì)算，即為迭代計(jì)算方式。在迭代計(jì)算過(guò)程中，根據(jù)當(dāng)前中央空調(diào)的參數(shù)優(yōu)化的需求定義遺傳基因算法的停止條件；所述停止條件包括，設(shè)定計(jì)算最大代數(shù)及計(jì)算結(jié)果變化率。該停止條件為當(dāng)前已設(shè)置定義的兩種停止方式，可以包括但不僅限于這兩種方式。

判斷模塊80，用于根據(jù)遺傳基因算法的計(jì)算過(guò)程及計(jì)算結(jié)果，判斷是否滿足算法停止條件；

根據(jù)當(dāng)前已設(shè)置的遺傳基因算法停止條件，總結(jié)當(dāng)前遺傳基因算法的計(jì)算過(guò)程及解析當(dāng)前計(jì)算結(jié)果，確認(rèn)是否滿足已設(shè)置的遺傳基因算法停止條件。若當(dāng)前停止條件為設(shè)定計(jì)算最大代數(shù)，即設(shè)置當(dāng)前遺傳基因算法計(jì)算的代數(shù)次數(shù)，例如，設(shè)定當(dāng)前遺傳基因算法最大代數(shù)為100，即當(dāng)前基因算法迭代次數(shù)達(dá)100次之后，停止計(jì)算，并輸出最終計(jì)算結(jié)果為該中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)；還有，若當(dāng)前停止條件為計(jì)算結(jié)果變化率為目標(biāo)數(shù)量，即設(shè)置當(dāng)前遺傳基因算法計(jì)算結(jié)果與上一代計(jì)算結(jié)果參數(shù)變化率為目標(biāo)數(shù)量；例如，設(shè)置當(dāng)前計(jì)算結(jié)果參數(shù)變化率的變化5％，在每一代計(jì)算完成后保留結(jié)果參數(shù)，并與上一代計(jì)算的結(jié)果參數(shù)對(duì)比，若本次結(jié)果參數(shù)對(duì)比上一代計(jì)算的結(jié)果參數(shù)增長(zhǎng)5％，停止遺傳基因算法，以本代計(jì)算結(jié)果參數(shù)為最終結(jié)果參數(shù)。

所述確認(rèn)模塊40，還用于若當(dāng)前遺傳基因算法的計(jì)算過(guò)程及計(jì)算結(jié)果未滿足算法停止條件，則繼續(xù)計(jì)算直至滿足算法停止條件；

分析當(dāng)前遺傳基因算法的計(jì)算結(jié)果及計(jì)算過(guò)程，若當(dāng)前的計(jì)算過(guò)程及計(jì)算結(jié)果未滿足預(yù)設(shè)的算法停止條件，繼續(xù)進(jìn)行遺傳基因算法的迭代運(yùn)算，直至滿足停止條件后，停止計(jì)算，并輸出計(jì)算結(jié)果作為中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)。

所述確認(rèn)模塊40，還用于若當(dāng)前遺傳基因算法的計(jì)算過(guò)程及計(jì)算結(jié)果滿足算法停止條件，則停止計(jì)算，并輸出最終計(jì)算結(jié)果。

分析當(dāng)前遺傳基因算法的計(jì)算結(jié)果及計(jì)算過(guò)程，若當(dāng)前的計(jì)算過(guò)程及計(jì)算結(jié)果已滿足預(yù)設(shè)的算法停止條件，停止當(dāng)前遺傳基因算法的迭代計(jì)算，并輸出計(jì)算結(jié)果作為中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)。

參照?qǐng)D6，圖6為本發(fā)明中央空調(diào)運(yùn)行參數(shù)的調(diào)節(jié)裝置的第三實(shí)施例的功能模塊示意圖。所述裝置還包括：操作模塊90。

操作模塊90，用于設(shè)置中央空調(diào)參數(shù)優(yōu)化周期，在周期內(nèi)重新獲取中央空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)及用電設(shè)備數(shù)學(xué)模型，通過(guò)遺傳基因算法計(jì)算中央空調(diào)的優(yōu)化參數(shù)，用以實(shí)時(shí)根據(jù)優(yōu)化參數(shù)計(jì)算結(jié)果優(yōu)化當(dāng)前中央空調(diào)的運(yùn)行參數(shù)。

在當(dāng)前中央空調(diào)運(yùn)行過(guò)程中，設(shè)置當(dāng)前中央空調(diào)的優(yōu)化運(yùn)算周期，所述中央空調(diào)的優(yōu)化運(yùn)算周期，為目標(biāo)時(shí)間內(nèi)使用遺傳基因算法計(jì)算中央空調(diào)優(yōu)化參數(shù)的次數(shù)。在當(dāng)前中央空調(diào)運(yùn)行過(guò)程中，由于空調(diào)器運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)及運(yùn)行方式的變化，導(dǎo)致空調(diào)器運(yùn)行過(guò)程中包括能耗、運(yùn)行效果、部件磨損等不同程度變化，單次進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化并根據(jù)優(yōu)化參數(shù)調(diào)整運(yùn)行方式后，同樣的優(yōu)化參數(shù)不適用已變化的空調(diào)器；設(shè)置參數(shù)優(yōu)化周期后，周期內(nèi)對(duì)當(dāng)前中央空調(diào)空調(diào)器適用遺傳基因算法進(jìn)行優(yōu)化參數(shù)運(yùn)算，用以根據(jù)計(jì)算結(jié)果調(diào)整當(dāng)前中央空調(diào)空調(diào)器最佳運(yùn)行模式。

以上僅為本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施例，并非因此限制本發(fā)明的專利范圍，凡是利用本發(fā)明說(shuō)明書及附圖內(nèi)容所作的等效結(jié)構(gòu)或等效流程變換，或直接或間接運(yùn)用在其他相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域，均同理包括在本發(fā)明的專利保護(hù)范圍內(nèi)。