一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分析的方法

摘要

本发明公开了一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分析的方法，基于中央空调系统实际运行数据，经对输入数据进行数据预处理后，再经数据分析步骤对已进行预处理的数据进行系统工况模式识别、系统设备运行时长与均等运行策略分析、系统设备运行次序分析、系统设备变频特性分析、系统设备出力与能耗特性分析、系统及设备运行约束条件分析，基于此再经节能潜力计算步骤对系统最小运行能耗(或费用)进行计算，得到系统节能诊断结果及节能潜力情况。本发明方法通过对系统实际运行数据的分析，给使用者提供更全面、更符合实际的节能诊断和节能潜力结果，为系统节能优化运行和节能改造等提供重要决策依据。

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断并计算获得节能潜 力的方法。属于数据分析节能诊断和制冷与空调技术领域。

背景技术

目前，在全球能源紧张的情况下，节能降耗显得尤为迫切。中央空调系统 能耗已经占全球能源消耗的十分之一。因此空调系统的节能研究对降低建筑能 耗，乃至对经济和社会可持续发展的促进都具有十分重要的意义。

现有被广泛使用的空调系统节能诊断的方法归纳为“观察/交流→测试/计 算→判断/解决”方法。但这种方法的“测试/计算”环节中，经常需要根据实 际系统情况，人工选择诊断指标，然后进行测试和评估。而在实际“判断/解 决”过程中，还需要转变、调整以适应每个项目的不同需求。也即是说，这种 方法仅限用于对具体问题的具体分析。

空调系统运行数据是系统实际运行状态最直接、最真实的反映，这使得通 过自动监测运行数据并采取相应的控制手段降低系统运行能耗成为实现空调 节能的一个重要途径。目前，许多建筑空调系统已实现运行数据的采集，在运 行过程中积累的大量数据为从数据上分析系统能耗情况和运行情况提供了基 础。但是，大量的数据也带来了“数据灾难”，使得运行维护人员难以快速有 效地发现能源浪费和能耗异常问题，而有效的节能诊断更无从谈起。

也即是说，到目前为止还没有针对空调系统运行数据进行快速分析、诊断， 并得出系统节能潜力的一套成熟的研究成果及操作方法。这使得大量研究成果 和应用更具经验性，而其通用性还有待提高。

发明内容

鉴于现有技术的以上不足，本发明的目的是提供一种基于运行数据对中央 空调系统节能诊断及节能潜力分析的方法，使之适合于针对各类型中央空调系 统利用实际运行数据进行有效的节能诊断和节能潜力计算，提供更全面、更符 合实际的节能诊断和节能潜力结果，降低所需时间成本和人力成本。

本发明所使用的方法为：

一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分析的方法，基于 中央空调系统实际运行数据，经对输入数据进行数据预处理后，再经数据分析 步骤对已进行预处理的数据进行系统工况模式识别、系统设备运行时长与均等 运行策略分析、系统设备运行次序分析、系统设备变频特性分析、系统设备出 力与能耗特性分析、系统及设备运行约束条件分析，基于此再经节能潜力计算 步骤对系统最小运行能耗(或费用)进行计算，得到系统节能诊断结果及节能 潜力情况；包括如下的步骤：

步骤S401：开始；

步骤S402，从数据输入装置101输入待进行节能诊断与潜力分析的中央 空调系统实际运行数据；然后，由数据预处理装置102对所述数据进行预处理；

步骤S403，数据清理装置201将输入的数据进行缺失数据的清理，利用 现有的成列删除、成对删除方法对缺失数据进行清理；

步骤S404，数据清理装置201将以利用离群点分析或利用决策树对干扰 进行修剪的方式将被认定为干扰数据的对象数据过滤出来然后屏蔽掉；

步骤S405，数据清理装置201将以后会被绘成曲线图供分析研究的会干 扰观察视线和需要对数据进行数字特征计算的设备停运数据进行清理；

步骤S406，数据集成装置202将一般以共同项为参考项将来源于同一空 调系统的不同监测系统数据进行合并，若出现不同监测系统数据采集时间步长 不一致的情况，将较大时间步长所在系统数据看作是具有缺失现象的数据，并 将合并后数据优先转入数据清理装置201进行缺失数据清理；

步骤S407，数据集成装置202将数据中不符合数据采集时间步长规律的 重复数据进行删除；

步骤S408，数据集成装置202将不符合制冷与空调技术领域物理规律的 冲突数据进行删除；

步骤S409，数据变换装置203将对相同物理类型数据的计量单位统一变 换为更一般的计量单位；

步骤S410，数据变换装置203将用于系统设备启动次序分析的设备能耗 的连续型数据变换为如开机或停机的离散型数据；

步骤S411，数据变换装置203将利用如冷冻水供水温度和冷冻水回水温 度导出冷冻水供回水温差，从而对现有数据进行扩增；

步骤S412，系统工况模式识别装置301基于已完成预处理的数据，利用 能耗数据聚类分析和决策树分类的方法，对系统工况模式进行识别；

步骤S413，系统设备运行时长与时序分析装置302将对系统各种工况模 式下所有设备运行时长进行统计分析，得出是否符合均等运行时间策略的结 果；

步骤S414，系统设备运行时长与时序分析装置302将使用关联分析方法 对各种工况模式下同类型设备在实际运行过程中表现出的运行次序进行分析， 并得出系统各种工况模式下设备运行次序结果；

步骤S415，系统及设备运行特性分析装置303将利用设备能耗数据的数 字特征对系统设备变频运行特性进行分析，识别设备是否为变频设备或是否变 频运行；

步骤S416，系统及设备运行特性分析装置303使用回归分析方法，对系 统用能设备能耗与其出力的关系特性进行拟合；

步骤S417，系统及设备运行特性分析装置303将利用运行数据，对系统 的各类运行约束条件进行归纳分析；

步骤S418，节能潜力计算装置104针对每一个时刻系统负荷需求，基于 由数据分析装置103分析获得的系统设备出力与能耗特性和系统及设备运行约 束条件，利用优化算法进行寻优计算，并得出系统最小运行能耗结果，实际运 行能耗数据与其之差即为节能潜力结果；

步骤S419，结果输出装置105将输出数据分析装置103的节能诊断结果 和节能潜力计算装置104的节能潜力结果；

步骤S420结束本发明的方法。

该诊断流程如附图2所示。

本发明的有益效果是：一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能 潜力分析方法，可以通过对系统实际运行数据的分析，给使用者提供更全面、 更符合实际的节能诊断和节能潜力结果，为系统节能优化运行和节能改造等提 供重要决策依据。

图1是本发明的一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分 析系统的总体框图；

图2是本发明的一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分 析系统的数据预处理装置的框图；

图3是本发明的一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分 析系统的数据分析装置的框图；

图4是本发明的一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节能潜力分 析方法的流程图。

具体实施方式：

结合附图1～4，对本发明的具体实施方式进行详细描述。

图1示出了根据本发明的一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节 能潜力分析系统100的总体框图。所述基于运行数据对中央空调系统节能诊断 及节能潜力分析系统对输入的空调系统实际运行数据进行处理、分析，并最终 得到节能诊断和节能潜力结果。如图1所示，一种基于运行数据对中央空调系 统节能诊断及节能潜力分析系统100包括数据输入装置101、数据预处理装置 102、数据分析装置103、节能潜力计算装置104以及结果输出装置105。

数据输入装置101用于输入将要进行分析的中央空调系统实际运行数据， 该数据可以是包括各种数据类型的设备能耗数据、状态参数或其他空调系统运 行有关的数据，例如设备是否为变频设备等。

数据预处理装置102，与数据输入装置101连接，用于对来自于数据输入 装置101的输入数据进行数据预处理。

在本实施方式中，如图2所示，数据预处理装置102进一步包括：数据清 理装置201，与数据输入装置101连接，用于对来自于数据输入装置101的输 入数据进行数据清理；数据集成装置202，与数据清理装置201连接，用于对 来自于数据清理装置201的已完成清理程序的数据进行数据集成；数据变换装 置203，与数据集成装置202连接，用于对来自于数据集成装置202的已完成 集成程序的数据进行数据变换；以及，数据扩增装置204，与数据变换装置203 连接，用于对来自于数据变换装置203的已完成变换程序的数据进行数据扩增。

数据分析装置103，与数据预处理装置102中的数据扩增装置204连接， 用于对来自于数据扩增装置204的已完成预处理的数据进行数据分析。

在本实施方式中，如图3所示，数据分析装置103进一步包括：系统工况 模式识别装置301，与数据预处理装置102中的数据扩增装置204连接用于对 来自于数据扩增装置204的已完成预处理的数据进行系统工况模式识别；系统 设备运行时长与时序分析装置302，与系统工况模式识别装置301连接，用于 对来自于系统工况模式识别装置301的已完成工况模式识别的数据进行系统设 备运行时长与时序分析；以及，系统及设备运行特性分析装置303，与系统设 备运行时长与时序分析装置302连接，用于对来自于系统设备运行时长与时序 分析装置302的已完成系统设备运行时长与时序分析的数据进行系统及设备运 行特性分析。

节能潜力计算装置104，与数据分析装置103中的系统及设备运行特性分 析装置303连接，用于对来自于系统及设备运行特性分析装置303的已完成分 析的数据进行节能潜力计算。

结果输出装置105，与节能潜力计算装置104连接，用于输出数据分析装 置103的节能诊断结果和节能潜力计算装置104的节能潜力结果。

图4示出了根据本发明的一种基于运行数据对中央空调系统节能诊断及节 能潜力分析方法的流程图。图4所示的方法开始于步骤S401。然后，在步骤 S402，从数据输入装置101输入待进行节能诊断与潜力分析的中央空调系统实 际运行数据。

然后，由数据预处理装置102对所述数据进行预处理：

在步骤S403，数据清理装置201将输入的数据进行缺失数据的清理，利 用现有的成列删除、成对删除方法对缺失数据进行清理。在步骤S404，以利 用离群点分析或利用决策树对干扰进行修剪的方式将被认定为干扰数据的对 象数据过滤出来然后屏蔽掉。在步骤S405，将以后会被绘成曲线图供分析研 究的会干扰观察视线和需要对数据进行数字特征(如：能耗的平均值、中值、 中位数、偏度系数、峰度系数等)计算的设备停运数据进行清理。

数据集成装置202对已完成数据清理装置201清理程序的数据进行数据集 成。由于空调系统运行数据可能来源于两套甚至更多不同的监测系统(或平 台)，例如设备能耗监测系统和运行状态参数监测系统，在步骤S406，一般以 共同项(如：时间项)为参考项将两套系统的数据进行合并，若出现两套系统 数据采集时间步长不一致的情况，将较大时间步长所在系统数据看作是具有缺 失现象的数据，并将合并后数据优先转入数据清理装置201进行缺失数据清理。 在步骤S407，将数据中不符合数据采集时间步长规律的重复数据进行删除， 比如，时间步长为1小时(整点)的数据中同时出现了17:59:00时刻和18:00:00 时刻的数据，应将17:59:00时刻数据视为邻近整点时刻(18:00:00)数据的重 复，并将其删除。在步骤S408，将不符合制冷与空调技术领域物理规律的冲 突数据进行删除，比如，某时刻运行中的主机冷冻水供水温度高于冷冻水回水 温度这类数据，违背制冷技术原理，视为冲突数据并将其成对删除。

数据变换装置203对已完成数据集成装置202集成程序的数据进行数据变 换。在步骤S409，数据变换装置203将对相同物理类型数据的计量单位统一 变换为更一般的计量单位，比如将美制冷吨(USRT)与千瓦(kW)统一变换 为相对更一般的计量单位千瓦(kW)。对空调系统设备启动次序的分析不关心 设备的具体能耗大小，更关注设备是否运行，所以在步骤S410，会将用于该 项分析的设备能耗的连续型数据变换为如开机(ON)或停机(OFF)的离散 型数据。

数据扩增装置204对已完成数据变换装置203变换程序的数据进行数据扩 增。为了提高数据分析效率，特别是在数据关系不太明了的情况下，在步骤 S411，可以利用像冷冻水供水温度和冷冻水回水温度导出冷冻水供回水温差， 从而对现有数据进行扩增。

在完成了由数据预处理装置102对所述数据进行预处理之后，将由数据分 析装置103对数据进行分析：

在步骤S412，系统工况模式识别装置301基于已完成预处理的数据，利 用能耗数据聚类分析和决策树分类的方法，对系统工况模式进行识别。例如， 在对冰蓄冷空调系统能耗数据进行聚类分析会发现，有一类比较集中的数据情 况是其制冷主机、冷却水泵及其室外换热设备的能耗均为0或在0附近，利用 决策树分类法可以将拥有同样性质的数据归为一类，并定义这类数据代表冰蓄 冷装置单独供冷的系统工况模式。

在步骤S413，系统设备运行时长与时序分析装置302将对系统各种工况 模式下所有设备运行时长进行统计分析，得出是否符合均等运行时间策略的结 果。接着，在步骤S414，系统设备运行时长与时序分析装置302将使用关联 分析方法对各种工况模式下同类型设备在实际运行过程中表现出的(启动)运 行次序进行分析，并得出系统各种工况模式下设备(启动)运行次序结果。

在步骤S415，系统及设备运行特性分析装置303将利用设备能耗数据的 数字特征(如：偏态系数、变异系数、峰态系数等)对系统设备变频运行特性 进行分析，识别设备是否为变频设备或是否变频运行。在步骤S416，系统及 设备运行特性分析装置303将使用回归分析方法，对系统用能设备能耗与其出 力的关系特性进行拟合，比如，对定频离心水泵能耗与流量关系特性一般可进 行线性拟合，而对于变频的情况一般应进行三次曲线的非线性拟合。之后，在 步骤S417，系统及设备运行特性分析装置303将利用运行数据，对系统运行 过程中的各类约束条件进行归纳分析，比如，对某种工况模式下制冷主机的最 大制冷量进行归纳，又比如，对冰蓄冷空调系统中每小时最大释冷量与剩余蓄 冷量的约束关系进行回归分析。

在完成了由数据分析装置103对所述数据进行以系统节能诊断为目的的数 据分析之后，节能潜力计算装置104将会对系统节能潜力进行分析计算：在步 骤S418，节能潜力计算装置104针对每一个时刻系统负荷需求，基于由数据 分析装置103分析获得的系统设备出力与能耗特性和系统及设备运行约束条 件，利用智能优化算法(如：粒子群优化算法)对运行能耗(或费用)最小进 行寻优计算，并得出系统最小运行能耗(或费用)结果，实际运行能耗(或费 用)数据与其之差即为节能潜力结果。

步骤S419，结果输出装置105将输出数据分析装置103的节能诊断结果 和节能潜力计算装置104的节能潜力结果。

最后在步骤S420结束本发明的方法。

以上提供的本发明的说明书的描述是示范性的，而不是限制性的。按照上述教 导，本发明的许多修改和变更都是可能的。因此，选择并描述实施方式是为了 更好地解释本发明的原理及其应用，并使本领域普通技术人员明白，在不脱离 本发明实质的前提下，所有修改和变更均落入由权利要求所限定的本发明的保 护范围之内。