一種基于混合模型的制冷機(jī)房系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，該方法包括：通過(guò)熱力學(xué)模型基于制冷機(jī)房系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和連接關(guān)系構(gòu)建節(jié)能優(yōu)化樹和部件關(guān)系圖。隨機(jī)遍歷部件關(guān)系圖中的節(jié)點(diǎn)，獲取部件關(guān)系圖中每個(gè)節(jié)點(diǎn)作為首節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)遍歷路徑，以隨機(jī)遍歷路徑作為首節(jié)點(diǎn)的特征向量。調(diào)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積層對(duì)特征向量進(jìn)行卷積，調(diào)用特征提取層從卷積后的結(jié)果中提取高頻特征數(shù)據(jù)，調(diào)用池化層從高頻特征數(shù)據(jù)中計(jì)算制冷機(jī)房系統(tǒng)的部件關(guān)系特征表示。將部件關(guān)系特征表示輸入至圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，調(diào)用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算出對(duì)應(yīng)的特征圖矩陣。獲取制冷機(jī)房系統(tǒng)的當(dāng)前運(yùn)行數(shù)據(jù)，根據(jù)當(dāng)前運(yùn)行數(shù)據(jù)以及特征圖矩陣，輸出節(jié)能優(yōu)化策略。
【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于制冷機(jī)房冷卻節(jié)能，更具體的，涉及一種基于混合模型的制冷機(jī)房系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法。
技術(shù)介紹
1、近年來(lái)，隨著新一代信息技術(shù)的快速發(fā)展，制冷機(jī)房作為重要基礎(chǔ)設(shè)施，是大數(shù)據(jù)、人工智能、ar/vr、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、智慧能源、智慧金融、5g等各種應(yīng)用的載體，其規(guī)模出現(xiàn)了爆發(fā)式增長(zhǎng)。由于制冷機(jī)房服務(wù)器及附屬設(shè)備設(shè)施能耗密度高且24小時(shí)不間斷運(yùn)行，能源消耗強(qiáng)度比常規(guī)公共建筑高數(shù)十倍甚至百倍，因此制冷機(jī)房的節(jié)能尤為重要。
2、制冷機(jī)房通常采用冷源配合精密空調(diào)系統(tǒng)對(duì)機(jī)房服務(wù)器進(jìn)行冷卻，由冷源系統(tǒng)提供冷量，經(jīng)過(guò)精密空調(diào)系統(tǒng)熱交換后提供冷風(fēng)，再利用冷風(fēng)與服務(wù)器設(shè)備進(jìn)行熱交換帶走熱量。但是，傳統(tǒng)冷卻技術(shù)已經(jīng)較難滿足人們?nèi)找嬖鰪?qiáng)的冷卻和節(jié)能需求，傳統(tǒng)用于機(jī)房?jī)?nèi)制冷機(jī)房設(shè)備供冷的調(diào)節(jié)根據(jù)回風(fēng)溫度來(lái)判斷設(shè)備的起停運(yùn)行，而單靠回風(fēng)溫度來(lái)判斷設(shè)備的起停運(yùn)行經(jīng)常會(huì)判斷不準(zhǔn)確，造成能源的浪費(fèi)，因此，對(duì)制冷機(jī)房系統(tǒng)的節(jié)能優(yōu)化成為了目前制冷機(jī)房冷卻中一個(gè)急需解決的技術(shù)問(wèn)題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、為解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的不足，本專利技術(shù)的目的在于解決上述缺陷，進(jìn)而提出一種基于混合模型的制冷機(jī)房系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法。
2、本專利技術(shù)采用如下的技術(shù)方案。
3、本專利技術(shù)第一方面公開了一種基于混合模型的制冷機(jī)房系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，所述方法包括：
4、獲取制冷機(jī)房系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)以及各部件的連接關(guān)系，并通過(guò)熱力學(xué)模型基于所述歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和連接關(guān)系構(gòu)建節(jié)能優(yōu)化樹和部件關(guān)系圖；</p>5、隨機(jī)遍歷所述部件關(guān)系圖中的節(jié)點(diǎn)，以獲取所述部件關(guān)系圖中每個(gè)節(jié)點(diǎn)作為首節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)遍歷路徑，并以所述隨機(jī)遍歷路徑作為所述首節(jié)點(diǎn)的特征向量；
6、調(diào)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積層對(duì)所述特征向量進(jìn)行卷積，并調(diào)用特征提取層從卷積后的結(jié)果中提取高頻特征數(shù)據(jù)，以調(diào)用池化層從所述高頻特征數(shù)據(jù)中計(jì)算所述制冷機(jī)房系統(tǒng)的部件關(guān)系特征表示；
7、將所述部件關(guān)系特征表示輸入至圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以調(diào)用所述圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算出所述部件關(guān)系特征表示對(duì)應(yīng)的特征圖矩陣；
8、獲取所述制冷機(jī)房系統(tǒng)的當(dāng)前運(yùn)行數(shù)據(jù)，根據(jù)所述當(dāng)前運(yùn)行數(shù)據(jù)以及特征圖矩陣，輸出節(jié)能優(yōu)化策略；
9、其中，所述制冷機(jī)房系統(tǒng)的各部件包括冷水機(jī)組、冷卻塔、空氣處理機(jī)組以及冷水泵，所述冷水機(jī)組用于將冷凍水降溫至設(shè)定溫度，并將降溫至設(shè)定溫度的冷凍水供應(yīng)至所述空氣處理機(jī)組用于制冷；所述冷卻塔用于通過(guò)蒸發(fā)冷卻的方式將所述冷水機(jī)組產(chǎn)生的廢熱釋放至大氣中；所述空氣處理機(jī)組用于通過(guò)熱水盤管調(diào)節(jié)空氣溫度和空氣濕度，并將處理后的空氣輸送至制冷機(jī)房；所述冷水泵用于驅(qū)動(dòng)冷凍水在所述冷水機(jī)組、冷卻塔和空氣處理機(jī)組之間循環(huán)。
10、進(jìn)一步的，所述獲取制冷機(jī)房系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)以及各部件的連接關(guān)系，并通過(guò)熱力學(xué)模型基于所述歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和連接關(guān)系構(gòu)建節(jié)能優(yōu)化樹和部件關(guān)系圖，包括：
11、獲取所述制冷機(jī)房系統(tǒng)的機(jī)理框架，并基于所述機(jī)理框架構(gòu)建所述制冷機(jī)房系統(tǒng)的熱力學(xué)模型，所述熱力學(xué)模型包括冷水機(jī)組模型、冷卻塔模型以及空氣處理機(jī)組模型；
12、其中，所述冷水機(jī)組模型的熱力學(xué)模型表達(dá)式為：
13、；
14、式中，為冷媒流量，分別表示冷媒的入口比焓和出口比焓，表示冷凍水流量，分別表示冷凍水的進(jìn)水溫度與出水溫度，為冷水機(jī)組的能效比，為比熱容。
15、進(jìn)一步的，所述冷卻塔模型的熱力學(xué)模型表達(dá)式為：
16、；
17、式中，表示冷卻塔的傳熱系數(shù)，表示冷卻塔的傳熱面積，分別表示冷卻水溫度與空氣溫度，表示冷卻水流量，分別表示冷卻水的進(jìn)水溫度與出水溫度，為冷水機(jī)組的能效比；
18、所述空氣處理機(jī)組模型的熱力學(xué)模型表達(dá)式為：
19、；
20、式中，為冷水盤管的流量，分別是冷水盤管的進(jìn)水溫度與出水溫度，表示空氣流量，為空氣的比熱容，分別是回風(fēng)溫度與送風(fēng)溫度，為盤管的傳熱系數(shù)，為盤管的傳熱面積，表示盤管內(nèi)冷水溫度。
21、進(jìn)一步的，所述獲取制冷機(jī)房系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)以及各部件的連接關(guān)系，并通過(guò)熱力學(xué)模型基于所述歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和連接關(guān)系構(gòu)建節(jié)能優(yōu)化樹和部件關(guān)系圖，還包括：
22、通過(guò)所述熱力學(xué)模型基于所述歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和各部件的連接關(guān)系構(gòu)建所述節(jié)能優(yōu)化樹，所述節(jié)能優(yōu)化樹中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)均映射為一個(gè)物理量節(jié)點(diǎn)；
23、其中，所述節(jié)能優(yōu)化樹中的節(jié)點(diǎn)包括頂層節(jié)點(diǎn)、中間節(jié)點(diǎn)以及底層節(jié)點(diǎn)，所述頂層節(jié)點(diǎn)映射為所述制冷機(jī)房系統(tǒng)的總能耗，用于表征所述制冷機(jī)房系統(tǒng)的節(jié)能目標(biāo)，所述中間節(jié)點(diǎn)映射為所述冷水機(jī)組、冷卻塔以及空氣處理機(jī)組的能耗，用于表征各部件系統(tǒng)的節(jié)能目標(biāo)，所述底層節(jié)點(diǎn)映射為所述各部件系統(tǒng)的節(jié)能策略。
24、進(jìn)一步的，所述獲取制冷機(jī)房系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)以及各部件的連接關(guān)系，并通過(guò)熱力學(xué)模型基于所述歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和連接關(guān)系構(gòu)建節(jié)能優(yōu)化樹和部件關(guān)系圖，還包括：
25、通過(guò)所述熱力學(xué)模型基于所述歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和各部件的連接關(guān)系構(gòu)建所述部件關(guān)系圖，所述部件關(guān)系圖中每節(jié)點(diǎn)均映射于一個(gè)物理量節(jié)點(diǎn)，且所述部件關(guān)系圖中的與所述節(jié)能優(yōu)化樹中的節(jié)點(diǎn)相同；
26、其中，所述機(jī)理框架包括流體力學(xué)模型和空氣焓值變化模型，所述冷水機(jī)組的流體力學(xué)模型表達(dá)式為：
27、；
28、式中，為冷凍水的沿程摩擦壓降，表示冷凍水側(cè)摩擦系數(shù)，為冷凍水管道長(zhǎng)度，為冷凍水管道直徑，為水的密度，為冷凍水流速；
29、所述空氣機(jī)組模型的空氣焓值變化模型表達(dá)式為：
30、；
31、式中，分別為冷水盤管的入口比焓和出口比焓，表示水的汽化潛熱，分別為冷水盤管的入口空氣濕度和出口空氣濕度。
32、進(jìn)一步的，所述隨機(jī)遍歷所述部件關(guān)系圖中的節(jié)點(diǎn)，以獲取所述部件關(guān)系圖中每個(gè)節(jié)點(diǎn)作為首節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)遍歷路徑，并以所述隨機(jī)遍歷路徑作為所述首節(jié)點(diǎn)的特征向量，包括：
33、以所述部件關(guān)系圖中的任一節(jié)點(diǎn)作為首節(jié)點(diǎn)，基于所述首節(jié)點(diǎn)隨機(jī)遍歷下一節(jié)點(diǎn)，遍歷至所述隨機(jī)遍歷路徑中的節(jié)點(diǎn)長(zhǎng)度達(dá)到第一閾值，則將所述隨機(jī)遍歷路徑作為所述首節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的特征向量；
34、其中，隨機(jī)遍歷的概率取決于所述部件關(guān)系圖中邊的權(quán)重，以第一節(jié)點(diǎn)作為首節(jié)點(diǎn)，并以第二節(jié)點(diǎn)作為所述第一節(jié)點(diǎn)隨機(jī)遍歷的下一節(jié)點(diǎn)，則由所述第一節(jié)點(diǎn)至第二節(jié)點(diǎn)隨機(jī)遍歷的概率表達(dá)式為：
35、；
36、式中，a為第一節(jié)點(diǎn)，b為第二節(jié)點(diǎn)，為由所述第一節(jié)點(diǎn)至第二節(jié)點(diǎn)隨機(jī)遍歷的概率，和分別為第一節(jié)點(diǎn)a至第二節(jié)點(diǎn)b的邊的權(quán)重，以及第一節(jié)點(diǎn)a至節(jié)點(diǎn)i的邊的權(quán)重，表示節(jié)能優(yōu)化樹中節(jié)點(diǎn)的總數(shù)量。
37、進(jìn)一步的，所述特征圖矩陣的計(jì)算表達(dá)式為：
38、，
39、；
40、式中，為部件關(guān)系圖中第個(gè)物理量對(duì)應(yīng)的部件關(guān)系特征的轉(zhuǎn)置，為轉(zhuǎn)置符號(hào)，，為部件關(guān)系圖中所有物理量的數(shù)量，為鄰接向量組成的鄰接矩陣，為鄰接矩陣對(duì)應(yīng)的對(duì)角矩陣，為激活函數(shù)，所述激活函數(shù)包本文檔來(lái)自技高網(wǎng)
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【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于混合模型的制冷機(jī)房系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于混合模型的制冷機(jī)房系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其特征在于，所述獲取制冷機(jī)房系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)以及各部件的連接關(guān)系，并通過(guò)熱力學(xué)模型基于所述歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和連接關(guān)系構(gòu)建節(jié)能優(yōu)化樹和部件關(guān)系圖，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于混合模型的制冷機(jī)房系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其特征在于，所述冷卻塔模型的熱力學(xué)模型表達(dá)式為：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于混合模型的制冷機(jī)房系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其特征在于，所述獲取制冷機(jī)房系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)以及各部件的連接關(guān)系，并通過(guò)熱力學(xué)模型基于所述歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和連接關(guān)系構(gòu)建節(jié)能優(yōu)化樹和部件關(guān)系圖，還包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于混合模型的制冷機(jī)房系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其特征在于，所述獲取制冷機(jī)房系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)以及各部件的連接關(guān)系，并通過(guò)熱力學(xué)模型基于所述歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和連接關(guān)系構(gòu)建節(jié)能優(yōu)化樹和部件關(guān)系圖，還包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于混合模型的制冷機(jī)房系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其特征在于，所述隨機(jī)遍歷所述部件關(guān)系圖中的節(jié)點(diǎn)，以獲取所述部件關(guān)系圖中每個(gè)節(jié)點(diǎn)作為首節(jié)點(diǎn)的隨機(jī)遍歷路徑，并以所述隨機(jī)遍歷路徑作為所述首節(jié)點(diǎn)的特征向量，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于混合模型的制冷機(jī)房系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其特征在于，所述特征圖矩陣的計(jì)算表達(dá)式為：
8.一種基于混合模型的制冷機(jī)房系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化裝置，其特征在于，所述裝置包括：
9.一種終端，包括處理器及存儲(chǔ)介質(zhì)；其特征在于：
10.計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述方法的步驟。
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【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于混合模型的制冷機(jī)房系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于混合模型的制冷機(jī)房系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其特征在于，所述獲取制冷機(jī)房系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)以及各部件的連接關(guān)系，并通過(guò)熱力學(xué)模型基于所述歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和連接關(guān)系構(gòu)建節(jié)能優(yōu)化樹和部件關(guān)系圖，包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于混合模型的制冷機(jī)房系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其特征在于，所述冷卻塔模型的熱力學(xué)模型表達(dá)式為：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于混合模型的制冷機(jī)房系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其特征在于，所述獲取制冷機(jī)房系統(tǒng)的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)以及各部件的連接關(guān)系，并通過(guò)熱力學(xué)模型基于所述歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)和連接關(guān)系構(gòu)建節(jié)能優(yōu)化樹和部件關(guān)系圖，還包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于混合模型的制冷機(jī)房系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化方法，其特征在于，所述獲取制冷機(jī)房...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：李輝，黃政，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：南京深度智控科技有限公司，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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