基于红外热源监测的地铁电气设备房空调节能系统及方法

摘要

本发明一种基于红外热源监测的地铁电气设备房空调节能系统及方法，节能系统包括：主控单元以及与主控单元连接的温度实时监测模块、空调智能控温模块；其中，所述温度实时监测模块包括固定式热源监测平台和移动式热源监测平台，用于实时监测电气设备的温度信息，并将采集的温度信息发送给主控单元；所述空调智能控温模块包含设备降温模型数据库，用于接收主控单元发出的温度信息并进行分析处理，输出与热源降温需求相适应的降温参数选择方案。利用本发明，可以减少电气设备机房空调冷量的不必要输出，实现对空调的节能。

说明书

技术领域

本发明属于地铁电气设备机空调节能领域，尤其是涉及一种基于红外热源监测的地铁电气设备房空调节能系统及方法。

背景技术

目前，中国已成为世界上轨道交通产业发展最快的国家，预计到2020年，全国将有40个城市建设地下轨道交通，总规划里程达8000公里。据报道，仅2017年地下轨道交通耗电量为120多亿千瓦时，并且耗能趋势逐年上升，预计到2020年，全国轨道交通年耗电金额将达486亿元人民币其中耗电最多的是牵引及动力系统，耗电占比达44％，但这一部分是无法实现大量节能的。排名第二的为空调冷却系统，耗电占比达30％，耗资超过146亿元人民币。空调系统的绝大部分耗能都用于对设备机房内整流变压器、网关柜、智能风阀控制器等电气设备的降温，由于当前地铁电气设备的测温大都采用单点的电热偶，无法体现和用于确定整个设备的发热情况，导致管理端缺乏对设备制冷需求量的判断。

为保证设备的安全工作，空调系统操作工人多选择让空调工频工作，如设置空调最低温、最大风速、24小时运行。几乎所有的地铁站点空调降温系统的运行承载能力都是按照未来20年到30年的发展高峰水平设计的，因此不管对于当下还是对于未来来说，目前的地铁电气设备机房的空调降温过程都太过于粗放。所提供的冷量远超设备降温需求，造成了大量的能源浪费、极大地提升了地铁运营的成本及压力、间接造成了大量的环境污染。

因此，如何准确的监测到地铁电气设备机房的设备整体情况，根据热源状况确定热源的降温需求、有依据的调节空调制冷参数，改变空调工频工作的现状，减少不必要的冷量输出，降低电气设备机房空调系统的能耗，成为亟待解决的问题。

发明内容

为解决现有技术存在的上述问题，本发明提供了一种基于红外热源监测的地铁电气设备房空调节能系统及方法，可以减少电气设备机房空调冷量的不必要输出，实现对空调的节能。

一种基于红外热源监测的地铁电气设备房空调节能系统，包括：主控单元以及与主控单元连接的温度实时监测模块、空调智能控温模块；其中，

所述温度实时监测模块包括固定式热源监测平台和移动式热源监测平台，用于实时监测电气设备的温度信息，并将采集的温度信息发送给主控单元；

所述空调智能控温模块包含设备降温模型数据库，用于接收主控单元发出的温度信息并进行分析处理，输出与热源降温需求相适应的降温参数选择方案，控制空调的出风温度和出风速度。

本发明中，所述固定式热源监测平台包括若干个固定安装的红外热成像传感器以及与红外热成像传感器相连接的工控机；所述工控机搭载基于MFC开发的红外热成像温度数据实时采集、显示与存储软件。

由于使用了红外热成像传感器，故通过此固定式热源监测平台，可实现对地铁电气设备的固定式大范围温度监测，即传感器位置固定，对设备的整体温度进行不间断的实时监测。

所述移动式热源监测平台包括智能小车，所述智能小车上安装有运动控制模块、环境感知模块和数据采集模块，其中，

运动控制模块，通过智能小车上树莓派主板的程序控制电机完成智能小车的运动；通过舵机完成传感器的二自由度运动，多角度获取设备温度信息；

环境感知模块，通过智能小车上搭载的红外循迹传感器、超声传感器、可见光摄像头，用于获取运动过程中的外界环境信息，感知运动过程的环境变化；

数据采集模块，通过搭载在智能小车上的红外传感器感器，用于获取不宜进行固定式监测的电气设备的温度信息。同时配合湿度、温度、测距等传感器，获取不易固定式监测的设备的温度信息与其他环境信息。

所述的智能小车可通过无线局域网实时的与工控机进行数据的交换，包括小车采集到的设备温度信息与其他环境信息；小车自身运行信息如电量、速度；主控单元向小车发出的控制命令。

所述的主控单元设有温度修正模块，所述温度修正模块包含经典热辐射的物理模型和高斯过程的数学模型，用于对采集到的设备温度信息进行修正。

由于红外热成像传感器通过目标的红外辐射强度来确定目标温度，因此测温值会随着距离的增大而衰减并会与环境温度、介质性质等因素产生关联，故所述的固定式与移动式热源监测平台采集到的设备温度信息，是需要进行温度修正的。修正的目的是补偿温度随距离的衰减，使修正后的温度更贴近于真实温度，更准确的反映设备的温度信息，更准确的确定热源的状态。

本发明还提供了一种基于红外热源监测的地铁电气设备房空调节能方法，利用上述基于红外热源监测的地铁电气设备房空调节能系统，包括以下步骤：

(1)利用有限元分析软件Comsol对模拟电气设备降温过程进行热场仿真，获取热源状态、制冷参数以及制冷效果之间的对应模型，结合现有的实际降温数据，建立设备降温模型数据库；

(2)使用红外热成像传感器实时采集电气设备的温度信息；

(3)将采集的温度信息进行修正后输入设备降温模型数据库，实时输出与热源降温需求相适应的降温参数选择方案，实现空调的节能，所述降温参数包括空调的出风温度和出风速度。

步骤(1)中，进行热场仿真的具体过程为：

通过有限元分析软件Comsol对模拟电气设备进行热场仿真，设定不同的设备初始工作状态及不同的设备初始温度，通过调节降温过程的出风温度、出风速度，考察不同状况下设备降温的过程曲线、平衡温度、降温时间、降温耗能比例，从仿真角度获取热源状态、制冷参数以及制冷效果之间的对应模型。

步骤(2)中，通过固定式和移动式两种类型的红外热成像传感器共同采集电气设备的温度信息。

步骤(3)中，对采集的温度信息进行修正的具体方法为：基于经典热辐射的物理模型并结合贝叶斯推断方法，进行高斯过程数学模型推理，求得模型参数，在获取测量距离信息的前提下对所得到的红外热像图进行高精度的温度标定。。

本发明根据监测到的地铁电气设备机房内电气设备的温度信息，从热源降温需求的角度出发，根据热源当前温度以及平衡温度、降温时间的要求，通过所建立的设备降温模型数据库，输出与热源降温需求相适应的降温参数选择方案，即为机房的空调选择合理的出风温度与出风速度。在降温过程中通过红外热成像传感器对设备温度的实时监测，对降温温度、出风速度进行实时调整，将降温过程从仿真的理论模型向实际过程修正，丰富数据库，改变粗放降温方式，减少不必要的冷量输出，以达到为机房空调节能的效果。

附图说明

图1为本发明实施例的技术流程图；

图2为本发明实施例中移动式热源监测平台的结构原理图；

图3为本发明实施例中温度修正前后的对比示意图；

图4为本发明实施例中设备降温仿真变化过程示例图；

图5为本发明实施例中降温仿真降温曲线结果示例图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明做进一步详细描述，需要指出的是，以下所述实施例旨在便于对本发明的理解，而对其不起任何限定作用。

如图1所示，一种基于红外热源监测的地铁电气设备房空调节能方法，首先通过基于红外的地铁电气设备温度实时监测模块，使用与工控机连接的固定式红外传感器与由智能小车搭载的移动式红外传感器，对地铁电气设备机房内诸如整流变压器、网关柜、PLC控制柜等的电气设备进行固定式与移动式的温度监测。

继而，通过基于热源需求的空调智能控温模块，以有限元分析软件Comsol对设备降温过程的仿真为基础，与实际降温过程相结合建立降温模型的数据库，以监测到的设备发热情况为输入条件，为空调提供制冷温度、制冷风速的合适选择方案，在降温过程中通过红外热成像系统的实时监测，做出实时调整，在保证设备的安全合理降温的同时，改变粗放的降温方式，减少空调冷量的不必要输出，实现对空调的节能。

在本实施例中，温度实时监测模块，由固定式热源监测平台和移动式热源监测平台共同构成，实现固定式与移动式设备温度监测的协调工作，完成温度数据的采集，且两者所采集的数据均回传汇总至主控单元。

固定式热源监测平台用于对电气设备的固定式温度监测，包括：多个红外热成像传感器；与红外传感器相连接的工控机；工控机搭载的基于MFC开发的红外热成像温度数据实时采集、显示与存储软件，此外，传感器应当固定在墙壁上或特定的固定装置上。由于一台主机拓展连接了多个经过固定的红外热成像传感器，故通过此模块，可实现对地铁电气设备的固定式大范围温度数据采集、设备温度可视化、设备温度的智能监测。

移动式热源监测平台，用于对电气设备温度的移动式监测，参见图2。移动式热源监测平台由智能小车组成，智能小车主要包含三个功能模块：环境感知：通过小车搭载的红外循迹传感器、超声传感器、可见光摄像头，获取运动过程中的外界环境信息、感知运动过程的环境变化；运动控制：通过树莓派主板的程序控制操控电机完成小车的运动与变向，通过舵机完成传感器的二自由度运动，多角度获取设备温度信息：数据采集：通过红外传感器与可见光传感器，同时配合湿度、温度、测距等传感器，获取高压、高噪及不易进行长时间固定式监测的设备的温度信息与其他环境信息。所述的智能小车可通过无线局域网实时的与工控机进行数据的交换，包括小车采集到的设备温度信息与其他环境信息；小车自身运行信息如电量、速度；主机向小车发出的控制命令。

本实施例中，通过固定式与移动式两个平台采集到的电气设备温度信息是需要修正的，这是由于红外传感器通过目标的红外辐射强度来确定目标温度，故所测温度的值会随着距离的增大而衰减，此外，所测温度也会与环境温度、介质性质等因素产生关联，所以需要补偿辐射强度随距离的衰减、被介质的吸收，使修正后的温度更贴近于真实温度，更准确的反映设备的温度信息，更准确的确定热源的状态。本发明基于经典热辐射的物理模型并结合高斯过程的数学模型，以概率分布丰富点估计，对所使用的传感器进行了温度的修正。测试显示，修正后成功将红外传感器所测温度与物体实际稳固的差的绝对值平均误差缩小到1℃以内。实地测试时，施耐德工业交换机温度修正前后的效果如图3所示，图中，(a)为修正前，(b)为修正后。

基于热源需求的空调智能控温模块，以有限元分析软件Comsol对电气设备降温的热场仿真为基础，与现有的实际降温过程的数据相结合建立降温模型的数据库，以监测到的设备实际发热情况为输入，以空调提供制冷温度、制冷风速的选择为输出，给出基于热源降温需求的合理降温参数选择方案。而在降温过程中通过红外热成像系统的实时监测，对降温做出实时调整，在保证设备的安全合理降温的同时，改变粗放的降温方式，减少不必要的冷量输出，并实现对空调的节能。

有限元分析软件consol对电气设备的降温仿真过程为：通过有限元分析软件Comsol对模拟设备进行热场仿真，设定不同的设备初始工作状态(及不同的设备初始温度)，通过调节降温过程的出风温度、出风速度，考察不同状况下设备降温的过程曲线、平衡温度、降温时间、降温耗能比例，从仿真角度获取从热源状态到制冷参数到制冷效果的对应模型，根据热源的制冷需求，为空调制冷参数的选择提供理论支持，并与历史拥有的实际降温过程相结合建立设备降温模型数据库。图4展示了模拟ABB接触器在风温16℃、风速20m/s的降温条件下温度逐渐变化的过程，图中，(4)为最终平衡时的温度分布情况，(3)为当前降温参数下尚未平衡的某一时刻温度分布情况。可以看出，(3)与(4)的温度分布差别很小、且都处于设备的安全温度阈值之下，因此这一部分降温能耗是可以节约的。

降温仿真的部分数据结果如表1所示，对应的设备初温为65℃，从表1可以看出不同的降温参数下能耗的比例有很大的差距，节能空间巨大。

表1

图5为表1所示的部分参数对应的降温曲线。图5直观的表现了不同参数下设备降温趋势、降温时间和平衡温度的不同，例如设备的安全工作的阈值为50℃，那么就有五条曲线符合要求，而这五条曲线对应的时间与平衡温度是有较大差距的，即降温过程的耗能差距也是较大的，因此节能是必要且切实可行的。

以上所述的实施例对本发明的技术方案和有益效果进行了详细说明，应理解的是以上所述仅为本发明的具体实施例，并不用于限制本发明，凡在本发明的原则范围内所做的任何修改、补充和等同替换，均应包含在本发明的保护范围之内。