【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于大型冷鏈物流中心環境控制，更具體的，涉及一種基于多區域耦合模型的中央空調系統能耗模擬方法。
技術介紹
1、在大型冷鏈物流中心的全程低溫控制中，基于多區域耦合模型的中央空調系統能耗模擬方法是能源優化與運營決策的關鍵技術手段。當前工程實踐中，技術人員通常利用穩態或準穩態模型對庫區冷量需求進行近似計算，以確定制冷設備選型、管網布置及控制策略。然而，這些傳統模擬方法主要適用于熱負荷較為平穩、進出貨和空間使用較少動態變化的場景，如辦公樓宇、商用建筑或標準冷庫。
2、首先，與數據中心等恒定環境相比，大型冷鏈物流中心須頻繁開閉冷庫大門，以滿足貨物進出要求。這種頻繁的門體啟閉會在短時間內引入大量外界溫暖濕潤空氣，導致顯著的瞬態熱濕負荷波動，傳統穩態或準穩態模型多將門開啟視為簡單的固定滲透量，較難細化考慮門開啟頻率（5~15次/小時）、開啟持續時間（幾分鐘級別）、外界氣候條件（夏季戶外30℃/相對濕度60%以上）對瞬態負荷的耦合影響，從而造成模擬對短周期熱濕波動響應較為不足。
3、其次，冷鏈物流中心儲存的物品種類繁多（生鮮、肉類、半成品食品等），進入庫區的貨物初始溫度、比熱容及熱導率差異較大（如新入庫肉類可能接近5℃，而庫內環境為-2℃~5℃）。貨物在初始入庫階段將釋放或吸收相當量熱量（顯熱、潛熱），導致庫內熱負荷呈現明顯的時變特性。傳統空調模擬通常使用均勻、簡化的內部負荷模型，較難精確模擬不同批次貨物入庫時的瞬態熱流變化。由于貨物熱容（如0.8~3.5?kj/(kg·k)）和數量變化（噸級別進出）對室內能量
4、最后，在冷鏈中心的低溫控制中，可能存在多個獨立或分級的制冷區（如速凍區、冷藏區、分揀裝載區），并通過內部自動化輸送線和叉車流動路徑實現貨物流轉。這種區域劃分與貨物流線對冷量需求并非恒定，可能隨出貨高峰（如早晚出貨潮）而變化。常規模型較難將物流動線的變化（不同時間段進出不同冷庫間的貨品量變化）與低溫區域間冷量傳遞、門禁使用頻率、內部傳輸通道的空氣交換精細關聯。其結果主要是模型常將各區域能耗看作獨立恒定值，較難準確模擬多區域協同作用下的動態冷熱量再分配，從而在能耗統計時產生較大誤差。
技術實現思路
1、為解決現有技術中存在的不足，本專利技術的目的在于解決上述缺陷，進而提出一種基于多區域耦合模型的中央空調系統能耗模擬方法。
2、本專利技術采用如下的技術方案。
3、本專利技術第一方面公開了一種基于多區域耦合模型的中央空調系統能耗模擬方法，所述方法包括：
4、獲取冷鏈物流中心現場的基礎數據和初始參數，并對所述基礎數據和初始參數進行預處理；
5、基于傳熱傳質方程構建多區域耦合物理機理模型，并以預處理后的所述基礎數據和初始參數作為邊界條件，通過有限差分法輸出物理模型狀態；
6、將所述物理模型狀態作為卷積神經網絡的輸入，以通過時序卷積提取短周期滲透負荷特征，以輸出短期滲透負荷預測結果；
7、將短期滲透負荷預測結果結合貨物熱參數以及分區狀態作為transformer模型的輸入，以通過注意力機制將所述短期滲透負荷預測結果與貨物分布以及區域特性進行結合，輸出多區域能耗分布預測數據；
8、通過mpc對所述多區域能耗分布預測數據進行策略優化處理，以在滾動時窗內計算出初步控制策略；
9、將所述初步控制策略作為黏菌優化算法的初始解，以在高維非線性參數空間中搜索全局最優解，輸出最優控制策略，對所述冷鏈物流中心現場的中央空調系統進行優化控制；
10、其中，所述基礎數據和初始參數包括門禁啟閉記錄、室外氣象條件、貨品種類與入庫溫度、制冷設備參數以及各分區溫濕度，所述預處理包括數據清洗、數據同步與時間對齊、異常值修正或剔除以及數據插值和缺失值填充，所述物理模型狀態包括當前時刻冷鏈物流中心現場各分區的溫濕度場、貨物熱交換狀況以及短期歷史滲透負荷記錄，所述短期滲透負荷預測結果為未來第一時間段內的門啟閉滲透熱濕負荷變化，所述最優控制策略包括制冷設備功率設定、風機轉速與閥門調節以及門禁預控策略。
11、進一步的，所述獲取冷鏈物流中心現場的基礎數據和初始參數，并對所述基礎數據和初始參數進行預處理，包括：
12、通過門禁傳感器獲取所述門禁啟閉記錄，所述門禁啟閉記錄包括啟閉頻率和持續時間，通過溫濕度傳感器和氣象傳感器獲取所述各分區溫濕度和室外氣象條件，所述室外氣象條件包括室外溫度和相對濕度，以及通過設備參數傳感器獲取制冷設備的運行參數；
13、將不同傳感器采集的數據按時間戳進行對齊，以對所述基礎數據和初始參數進行數據同步和時間對齊，并對傳感器數據進行異常值檢測，以對檢測到的異常值進行修正或剔除，以及采用線性插值法對缺失的數據點進行填充，得到預處理后的基礎數據和初始參數。
14、進一步的，所述基于傳熱傳質方程構建多區域耦合物理機理模型，并以預處理后的所述基礎數據和初始參數作為邊界條件，通過有限差分法輸出物理模型狀態，包括：
15、將所述冷鏈物流中心現場劃分為多個控制區域，并確定每個控制區域的物理參數，以采用顯式有限差分法對每個區域的能量守恒方程和質量守恒方程進行時間離散化，建立離散化的所述傳熱傳質方程，所述物理參數包括體積、空氣密度、比熱容以及空氣流動阻力，所述傳熱傳質方程的表達式為：
16、
17、
18、式中，n為當前時間步，為第z個控制區域的空氣密度，為第z個控制區域的體積，為第z個控制區域空氣比熱容，和為第z控制區域在時間步n的輸入和輸出熱量，和為第z控制區域在時間步n的輸入和輸出水蒸氣量，和為第z區域在時間步n和n+1的濕度，和為第z區域在時間步n和n+1的水蒸氣含量，為時間步長；
19、從預處理后的所述基礎數據和初始參數選取門禁滲透負荷以及貨物熱交換負荷作為邊界條件，計算各分區的溫濕度場以及短期歷史滲透負荷，以輸出所述物理模型狀態；
20、其中，所述物理模型狀態由各分區溫度向量、各分區相對濕度向量、各分區熱滲透負荷向量以及各分區水蒸氣滲透負荷向量共同構成。
21、進一步的，所述將所述物理模型狀態作為卷積神經網絡的輸入，以通過時序卷積提取短周期滲透負荷特征，以輸出短期滲透負荷預測結果，包括：
22、將所述物理模型狀態中的溫度向量和相對濕度向量組合成一個二維矩陣，并選取多個時間步的物理模型狀態構建時序輸入特征矩陣，所述時序輸入特征矩陣由多個所述二維矩陣構成；
23、將所述時序輸入特征矩陣作為所述卷積神經網絡的輸入，以對所述時序輸入特征矩陣進行卷積操作，生成特征圖，并將所述特征圖轉換為一維向量作為全連接層的輸入，以輸出高層次特征向量；
24、在所述卷積神經網絡的輸出層定義兩個輸出節點，分別預測未來短期的熱滲透負荷和水蒸氣滲透負荷，以獲取所述滲透負荷預測結果向量，并對所述預本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于多區域耦合模型的中央空調系統能耗模擬方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的基于多區域耦合模型的中央空調系統能耗模擬方法，其特征在于，所述獲取冷鏈物流中心現場的基礎數據和初始參數，并對所述基礎數據和初始參數進行預處理，包括：
3.根據權利要求2所述的基于多區域耦合模型的中央空調系統能耗模擬方法，其特征在于，所述基于傳熱傳質方程構建多區域耦合物理機理模型，并以預處理后的所述基礎數據和初始參數作為邊界條件，通過有限差分法輸出物理模型狀態，包括：
4.根據權利要求3所述的基于多區域耦合模型的中央空調系統能耗模擬方法，其特征在于，所述將所述物理模型狀態作為卷積神經網絡的輸入，以通過時序卷積提取短周期滲透負荷特征，以輸出短期滲透負荷預測結果，包括：
5.根據權利要求4所述的基于多區域耦合模型的中央空調系統能耗模擬方法，其特征在于，所述將短期滲透負荷預測結果結合貨物熱參數以及分區狀態作為Transformer模型的輸入，以通過注意力機制將所述短期滲透負荷預測結果與貨物分布以及區域特性進行結合，輸出多區域能耗分布預測
6.根據權利要求5所述的基于多區域耦合模型的中央空調系統能耗模擬方法，其特征在于，所述通過MPC對所述多區域能耗分布預測數據進行策略優化處理，以在滾動時窗內計算出初步控制策略，包括：
7.根據權利要求6所述的基于多區域耦合模型的中央空調系統能耗模擬方法，其特征在于，所述將所述初步控制策略作為黏菌優化算法的初始解，以在高維非線性參數空間中搜索全局最優解，輸出最優控制策略，對所述冷鏈物流中心現場的中央空調系統進行優化控制，包括：
8.一種中央空調系統能耗模擬裝置，其特征在于，所述裝置包括：
9.一種終端，包括處理器及存儲介質；其特征在于：
10.計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現權利要求1-7任一項所述方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于多區域耦合模型的中央空調系統能耗模擬方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的基于多區域耦合模型的中央空調系統能耗模擬方法，其特征在于，所述獲取冷鏈物流中心現場的基礎數據和初始參數，并對所述基礎數據和初始參數進行預處理，包括：
3.根據權利要求2所述的基于多區域耦合模型的中央空調系統能耗模擬方法，其特征在于，所述基于傳熱傳質方程構建多區域耦合物理機理模型，并以預處理后的所述基礎數據和初始參數作為邊界條件，通過有限差分法輸出物理模型狀態，包括：
4.根據權利要求3所述的基于多區域耦合模型的中央空調系統能耗模擬方法，其特征在于，所述將所述物理模型狀態作為卷積神經網絡的輸入，以通過時序卷積提取短周期滲透負荷特征，以輸出短期滲透負荷預測結果，包括：
5.根據權利要求4所述的基于多區域耦合模型的中央空調系統能耗模擬方法，其特征在于，所述將短期滲透負荷預測結果結合貨物熱參數以及分區狀態作為t...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李輝，偶洋，黃政，
申請(專利權)人：南京深度智控科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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