一種房間空調器在線長效性能檢測及優化運行方法技術

本發明專利技術公開了一種房間空調器在線長效性能檢測及優化運行方法，包括步驟：1)逐時測量空調運行數據并保存；2)對運行數據進行預處理，得到穩定運行狀態下的數據；3)將所述數據中的空調送風溫度等作為輸入參數，空調功率等作為輸出參數，建立空調長效性能預測模型并計算出空調能效；4)確定空調常見運行工況，并基于預測模型得到該運行工況下的性能參數值，作為評價指標；5)找出當前用戶的偏愛設計室內溫濕度；6)建立空調在特定室外溫濕度下的最優運行控制模型并更新空調控制方式。本發明專利技術能及時地檢測出空調的性能狀態，同時，基于當前用戶的使用習慣及空調性能狀態的優化運行方式，更能在滿足用戶使用需求的同時提高空調的運行能效。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及空調
，具體涉及一種房間空調器長效性能監控及優化運行方法。
技術介紹
空調在長期使用后，其性能會因換熱器腐蝕、管道結垢、部件磨損等發生不同程度的衰減，偏離出廠時的狀態，影響用戶的使用體驗。隨著中國質量認證中心《在用空調器持續節能評價實施細則》和《空調器長效節能評價技術要求》標準的實施，房間空調器的長效性能得到重視。盡管在實驗室條件下，能準確得到房間空調器的長效性能，但為了準確把握空調在長期使用中不同時間段的性能變化，需要頻繁地搬運空調，耗費較多的人力、財力；而在使用環境中對房間空調器進行長期監控，往往會因室內外熱環境的變化，不同用戶的使用習慣的不同，而較難得出統一的評價標準。為此，本專利技術專利提出一種基于房間空調器運行數據的長效性能檢測方式，同時，利用獲取的性能數據，也提出了相應的運行優化方式，確保空調在長期運行中保持較高的運行能效。
技術實現思路
本專利技術的目的在于提供一種適于房間空調器的長效性能檢測及優化運行系統，使用戶能了解當前空調的性能變化，同時也能改良當前空調的控制方式，給用戶帶來更好的使用體驗。本專利技術通過下述技術方案實現：一種房間空調器在線長效性能檢測及優化運行方法，包含以下步驟：1)空調運行數據的逐時測量，并將該參數通過GPRS傳輸至后臺服務器；2)對運行數據進行預處理，得到空調穩定運行狀態下的數據；3)將空調穩定運行狀態下的數據中的空調送風溫度、送風濕度、送風速度、室外溫濕度作為輸入參數，空調功率、回風溫度、回風濕度參數各自作為輸出參數，建立空調長效性能預測模型，而空調能效則通過上述輸入、輸出參數計算得出；4)確定空調較常見運行工況，并基于預測模型得到該運行工況下的性能參數值，作為當前空調性能的評價指標；5)對空調運行數據進行分析，找出當前用戶的偏愛設計室內溫濕度；6)依照建立的預測模型，建立空調在特定室外溫濕度下的最優運行控制模型并更新空調控制方式。進一步地，所述的空調運行數據包括空調的送風溫度、送風濕度、送風速度、回風溫度、回風濕度、空調功率、室外溫度、室外濕度。進一步地，所述的預處理包含刪除錯誤、多余數據，補充缺失數據的處理。進一步地，所述的步驟2)中所述空調穩定運行狀態是指當前時刻及前15min內記錄的空調各運行參數都沒有較大變化時的空調運行狀態。進一步地，所述空調穩定運行狀態通過計算當前時刻的功率，室內送、回風溫濕度，送風速度讀數與前1min、前10min、前15min各自的讀數均值是否小于測量精度這一方式來判斷。進一步地，所述的步驟3)具體包含以下步驟：31)把所得到的整體穩定運行數據的80％作為訓練樣本，剩余的20％作為檢測樣本；32)分別建立各輸出參數的BP神經網絡預測模型；33)比對預測模型輸出值與檢測樣本的相對誤差，判斷是否小于預設值；34)若是，則得到滿足要求的預測模型，可通過該模型預測出空調的回風溫度、回風濕度、功率，并通過模型的輸入、輸出參數計算出空調的性能系數EER或COP；35)若否，則修改訓練模型，并返回步驟32)。進一步地，所述的步驟4)中選用當地一年中常見的室內外溫濕度作為常見運行工況，或采用空調的額定制冷/制熱工況中記載的參數值作為常見運行工況。進一步地，所述的步驟5)中所述用戶偏愛設計室內溫濕度為空調的設定溫濕度，維持該室內溫濕度是空調開機的目的，可從每次空調運行中運行數據的變化走向得出。進一步地，所述的步驟6)具體包括：61)基于所述預測模型建立完善的空調運行性能數據庫；62)在制冷/制熱模式下，以當前室外溫濕度及與用戶設定溫度有小范圍偏離的送風溫、濕度作為篩選條件從所述數據庫中選取出合適的空調運行參數；在自動模式下，以當前室外溫濕度及與以往用戶設定溫度有小范圍偏離的送風溫、濕度作為篩選條件從所述數據庫中選取出合適的空調運行參數；63)對比已有運行性能數據庫，若不一致，則更新空調控制方式。由于空調運行時，送風溫濕度與回風溫濕度有著緊密的聯系，可通過把空調的送風溫濕度、送風速度調節至最優運行參數值即可實現空調的優化控制。此外，為提高搜索速度，也可以室外溫濕度、送風溫濕度等為自變量，其余運行參數為因變量，建立多元回歸方程，以簡化優化運行性能數據庫。本專利技術的效果和益處是：本專利技術得到的長效性能預測模型，基于一段時間內空調的運行數據得到，能真實地反應當前空調的性能；本專利技術選取特定的工況點，作為評價空調性能變化的指標，而不是采用一段時間內空調的總功率作為性能評價指標，避免了因用戶使用習慣造成的性能評價不準確；本專利技術結合用戶自身的使用習慣、空調當前的性能狀態，自動選取合適的運行工況，優化空調的運行性能，提高用戶的使用體驗。附圖說明圖1為本專利技術實施例的流程示意圖。圖2為本專利技術實施例的BP神經網絡預測模型示意圖。圖3為本專利技術實施例的實測回風溫度與預測回風溫度驗證示意圖。圖4為本專利技術實施例的實測EER和預測EER的驗證示意圖。具體實施方式下面結合具體實施例對本專利技術作進一步具體詳細描述，但本專利技術的實施方式不限于此，運行數據處理方法、基于預測模型的在線長效性能檢測及優化運行方法的變更，都在本專利的保護之內。如圖1所述，一種房間空調器在線長效性能檢測及優化運行方法，包含以下步驟：1)空調運行數據的逐時測量，并將該參數通過GPRS傳輸至后臺服務器，通過一段時間的數據采集，能收集到用戶近兩個月的運行數據，其中，某個瞬間的數據格式如下：表1采集到的數據格式2)對運行數據進行預處理，得到空調穩定運行狀態下的數據；3)將空調穩定運行狀態下的數據中的空調送風溫度、送風濕度、送風速度、室外溫濕度作為輸入參數，空調功率、回風溫度、回風濕度參數各自作為輸出參數，建立空調長效性能預測模型，而空調能效則通過上述輸入、輸出參數計算得出；4)確定空調較常見運行工況，并基于預測模型得到該運行工況下的性能參數值，作為當前空調性能的評價指標，驗證結果見圖3、圖4；5)對空調運行數據進行分析，找出當前用戶的偏愛設計室內溫濕度；6)依照建立的預測模型，建立空調在特定室外溫濕度下的最優運行控制模型并更新空調控制方式。在本專利技術一個可行的實施例中，所述的空調運行數據包括空調的送風溫度、送風濕度、送風速度、回風溫度、回風濕度、空調功率、室外溫度、室外濕度。在本專利技術一個可行的實施例中，所述的預處理包含刪除錯誤、多余數據，補充缺失數據的處理。在本專利技術一個可行的實施例中，所述的步驟2)中所述空調穩定運行狀態是指當前時刻及前15min內記錄的空調各運行參數都沒有較大變化時的空調運行狀態。在本專利技術一個可行的實施例中，所述空調穩定運行狀態通過計算當前時刻的功率，室內送、回風溫濕度，送風速度讀數與前1min、前10min、前15min各自的讀數均值是否小于測量精度這一方式來判斷。在本專利技術一個可行的實施例中，所述的步驟3)具體包含以下步驟：31)把所得到的整體穩定運行數據的80％作為訓練樣本，剩余的20％作為檢測樣本；32)分別建立各輸出參數的BP神經網絡預測模型，(見圖2)；33)比對預測模型輸出值與檢測樣本的相對誤差，判斷是否小于預設值；34)若是，則得到滿足要求的預測模型，可通過該模型預測出空調的回風溫度、回風濕度、功率，并通過模型的輸入、輸出參數計算出空調的性能系數EER或COP；35)若否，本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種房間空調器在線長效性能檢測及優化運行方法，其特征在于，包括步驟：1)空調運行數據的逐時測量，并將該參數通過GPRS傳輸至后臺服務器；2)對運行數據進行預處理，得到空調穩定運行狀態下的數據；3)將空調穩定運行狀態下的數據中的空調送風溫度、送風濕度、送風速度、室外溫濕度作為輸入參數，空調功率、回風溫度、回風濕度參數各自作為輸出參數，建立空調長效性能預測模型，而空調能效則通過上述輸入、輸出參數計算得出；4)確定空調較常見運行工況，并基于預測模型得到該運行工況下的性能參數值，作為當前空調性能的評價指標；5)對空調運行數據進行分析，找出當前用戶的偏愛設計室內溫濕度；6)依照建立的預測模型，建立空調在特定室外溫濕度下的最優運行控制模型并更新空調控制方式。

【技術特征摘要】
1.一種房間空調器在線長效性能檢測及優化運行方法，其特征在于，包括步驟：1)空調運行數據的逐時測量，并將該參數通過GPRS傳輸至后臺服務器；2)對運行數據進行預處理，得到空調穩定運行狀態下的數據；3)將空調穩定運行狀態下的數據中的空調送風溫度、送風濕度、送風速度、室外溫濕度作為輸入參數，空調功率、回風溫度、回風濕度參數各自作為輸出參數，建立空調長效性能預測模型，而空調能效則通過上述輸入、輸出參數計算得出；4)確定空調較常見運行工況，并基于預測模型得到該運行工況下的性能參數值，作為當前空調性能的評價指標；5)對空調運行數據進行分析，找出當前用戶的偏愛設計室內溫濕度；6)依照建立的預測模型，建立空調在特定室外溫濕度下的最優運行控制模型并更新空調控制方式。2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述的空調運行數據包括空調的送風溫度、送風濕度、送風速度、回風溫度、回風濕度、空調功率、室外溫度、室外濕度。3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：所述的預處理包含刪除錯誤、多余數據，補充缺失數據的處理。4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述的步驟2)中所述空調穩定運行狀態是指當前時刻及前15min內記錄的空調各運行參數都沒有較大變化時的空調運行狀態。5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于：所述空調穩定運行狀態通過計算當前時刻的功率，室內送、回風溫濕度，送風速度讀數與前1min、前10min、前15min各自的讀數均值是否小于測量精度這一方式來判...

【專利技術屬性】
技術研發人員：巫江虹，梁志豪，
申請(專利權)人：華南理工大學，
類型：發明
國別省市：廣東;44