閻杰，李元陽，方興，梁銳，孫靖，傅家早

（1-上海美控智慧建筑有限公司，上海 200000；2-廣東美的暖通設(shè)備有限公司，廣東佛山 528311）

0 引言

建筑能耗與工業(yè)能耗、交通能耗并列，是三大能耗大戶。僅是建筑物在建造和使用過程中消耗的能源比例，就已經(jīng)超過全社會(huì)能耗的30%[1]。在現(xiàn)代大型公共建筑中，中央空調(diào)耗電量占比最大，約達(dá)50%。一般將機(jī)房性能系數(shù)（Coefficient of Performance，COP）高于5.0的空調(diào)機(jī)房稱為高效空調(diào)機(jī)房[2]。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，空調(diào)機(jī)房全年能效比大多僅在2.0～2.5，有很大的提升空間，表明提升環(huán)控系統(tǒng)能效對于建筑節(jié)能減排有著顯著的作用。

通過實(shí)際工程案例發(fā)現(xiàn)，必須針對真實(shí)工況采用定制化、穩(wěn)定性強(qiáng)的控制策略達(dá)到整體性節(jié)能目的，僅通過高效設(shè)備和優(yōu)化環(huán)控系統(tǒng)甚至?xí)斐赡芎母哂诔Ｒ?guī)系統(tǒng)的情況。此外，由于環(huán)控系統(tǒng)設(shè)備種類繁多以及影響因素復(fù)雜，如果設(shè)備缺乏維護(hù)或者操作不當(dāng)，可能會(huì)出現(xiàn)故障，導(dǎo)致空調(diào)系統(tǒng)的能耗通常比正常運(yùn)行時(shí)增加約15%～30%[3]。當(dāng)前很多設(shè)備的故障報(bào)警功能只能監(jiān)測嚴(yán)重故障，對于慢性故障很難及時(shí)發(fā)現(xiàn)。

近年來，專家學(xué)者在環(huán)控系統(tǒng)優(yōu)化控制方面做出了廣泛的研究，主要分為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化方法和基于模型優(yōu)化方法?；跀?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)優(yōu)化方法是通過采集實(shí)際工程中設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)方法尋找控制變量與工況參數(shù)的內(nèi)在關(guān)系；基于模型求出不同工況下的最優(yōu)解。秦云飛等[4]根據(jù)實(shí)際工程數(shù)據(jù)，提出空調(diào)冷凍水流量測量控制方案，依據(jù)水泵流量和頻率以及揚(yáng)程的關(guān)系回歸分析預(yù)測水泵水流量，從而實(shí)現(xiàn)空調(diào)系統(tǒng)變水流量優(yōu)化控制的目的。卓明勝等[5]基于3臺(tái)永磁同步變頻離心式冷水機(jī)組，建立了完整的中央空調(diào)水系統(tǒng)仿真模型，分析了冷水機(jī)組在提高供水溫度優(yōu)化控制、冷卻水泵優(yōu)化控制、冷凍水泵優(yōu)化控制的中央空調(diào)系統(tǒng)群控優(yōu)化控制策略下的系統(tǒng)節(jié)能率。趙愛國等[6]在仿真建模的基礎(chǔ)上，提出一種多聯(lián)機(jī)與新風(fēng)機(jī)復(fù)合空調(diào)系統(tǒng)降低能耗的局域優(yōu)化控制策略，包括新風(fēng)送風(fēng)溫度優(yōu)化控制與機(jī)組負(fù)荷優(yōu)化分配控制，采用的優(yōu)化控制策略可節(jié)約系統(tǒng)5.29%的能耗。徐新華[7]針對武漢某地鐵站通風(fēng)空調(diào)控制系統(tǒng)提出了升級(jí)節(jié)能改造方案，改造后的系統(tǒng)可以根據(jù)空調(diào)負(fù)荷對風(fēng)機(jī)、水泵運(yùn)行頻率和水閥開度等進(jìn)行自動(dòng)調(diào)節(jié)與系統(tǒng)優(yōu)化，制冷季采用節(jié)能運(yùn)行模式、節(jié)能率為31.5%。楊臣等[8]利用建筑能耗仿真軟件Energyplus對某機(jī)場建筑及其空調(diào)系統(tǒng)建立了仿真模型，采用改進(jìn)的FEMP標(biāo)準(zhǔn)法和配對樣本t檢驗(yàn)法驗(yàn)證仿真模型，并基于已驗(yàn)證的模型模擬送風(fēng)溫度優(yōu)化設(shè)定對系統(tǒng)能耗的影響。王喜春等[9]利用酒店建立的制冷系統(tǒng)能耗預(yù)測多項(xiàng)式模型，對水溫、泵速和風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速進(jìn)行優(yōu)化，使系統(tǒng)總節(jié)能優(yōu)化達(dá)11.7%。

在空調(diào)系統(tǒng)故障診斷方面，國內(nèi)外學(xué)者從數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與專家規(guī)則兩個(gè)角度開展了眾多研究工作。YU等[10]提出了一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的數(shù)據(jù)挖掘方法，在一個(gè)綜合建筑的變風(fēng)量空調(diào)系統(tǒng)中驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)了設(shè)備運(yùn)行故障。陳振陽等[11]建立排風(fēng)熱回收空調(diào)系統(tǒng)故障樹模型，實(shí)現(xiàn)實(shí)際系統(tǒng)中“冬季空調(diào)區(qū)域溫度過低”征兆的故障診斷，并給出合理的維修意見。遲金磊[12]搭建在線回歸空調(diào)箱灰箱模型，提出基于減法聚類算法的故障隔離方法。趙云峰等[13]提出了基于解析模型方法的冷水機(jī)組冷凝器結(jié)垢故障檢測與診斷方法，選取4種冷水機(jī)組的特征參數(shù)構(gòu)建預(yù)測模型，對比所選取特征參數(shù)的估計(jì)值和實(shí)際值的殘差進(jìn)行故障判斷。徐暢等[14]通過使用ReliefF特征選擇算法找出特征變量后導(dǎo)入支持向量機(jī)模型，再進(jìn)行優(yōu)化后可得診斷訓(xùn)練集與測試集準(zhǔn)確率達(dá)到99.4%和98.8%。袁玥等[15]采用一種基于主成分分析與反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的算法，通過對制冷劑注入量的分析進(jìn)行多聯(lián)機(jī)性能故障診斷。朱波等[16]提出一種改進(jìn)的Xgboost算法，與Adaboost模型和原Xgboost模型比較后，在數(shù)據(jù)較少的情況下仍可將準(zhǔn)確率提升15.28%和4.68%。

本文為了實(shí)現(xiàn)建筑環(huán)控系統(tǒng)的持續(xù)高效運(yùn)行，開發(fā)了超高效智能環(huán)控系統(tǒng)，包括基于“硬件在環(huán)”原理建立了環(huán)控系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)仿真平臺(tái)、多智能體自適應(yīng)節(jié)能控制技術(shù)以及智慧運(yùn)維云平臺(tái)大數(shù)據(jù)健康診斷技術(shù)。

1 超高效智能環(huán)控系統(tǒng)“硬件在環(huán)”動(dòng)態(tài)仿真平臺(tái)

實(shí)際工程項(xiàng)目中，環(huán)控系統(tǒng)的節(jié)能控制策略及節(jié)能控制效果評價(jià)只有等到系統(tǒng)施工完成后積累較長時(shí)間的運(yùn)行數(shù)據(jù)才能得出，在這一過程中需要工程人員跟進(jìn)調(diào)試，且無法保證最終的控制策略能實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的最優(yōu)運(yùn)行。因此，搭建環(huán)控系統(tǒng)仿真測試平臺(tái)有助于在項(xiàng)目初期測試驗(yàn)證系統(tǒng)的節(jié)能控制策略，簡化現(xiàn)場調(diào)試工作，且在項(xiàng)目交付后的很長一段時(shí)間內(nèi)對控制策略繼續(xù)優(yōu)化調(diào)整。

傳統(tǒng)環(huán)控系統(tǒng)的仿真是采用純軟件開發(fā)，問題是環(huán)控系統(tǒng)是一個(gè)非線性的復(fù)雜系統(tǒng)，對所有設(shè)備建立數(shù)學(xué)模型是很復(fù)雜的過程，仿真的準(zhǔn)確性不高。而且純軟件仿真的時(shí)間標(biāo)尺和實(shí)際控制過程的時(shí)間標(biāo)尺不同步，不能完全模擬環(huán)控系統(tǒng)的真實(shí)控制過程[17]。因此，基于實(shí)物控制器建立了超高效智能環(huán)控系統(tǒng)“硬件在環(huán)”動(dòng)態(tài)仿真平臺(tái)。動(dòng)態(tài)仿真平臺(tái)由實(shí)物控制器和仿真軟件兩部分組成。其原理在于，實(shí)物控制器通過可編程邏輯控制器軟件寫入環(huán)控系統(tǒng)的控制邏輯，例如冷水機(jī)組、水泵及冷卻塔的開停控制，水泵、風(fēng)機(jī)的變頻控制等。利用控制器的物理硬線通道，模擬冷水機(jī)組、水泵、閥門、冷卻塔等設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)與故障狀態(tài)，同時(shí)能接收被測目標(biāo)的控制命令執(zhí)行相應(yīng)動(dòng)作。仿真軟件基于C++平臺(tái)開發(fā)，則用于模擬環(huán)控系統(tǒng)中各設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，具體包括：氣象參數(shù)提取模塊、建筑負(fù)荷預(yù)測模塊、管網(wǎng)阻力特性仿真模塊、環(huán)控系統(tǒng)仿真模塊、機(jī)房控制邏輯輸入模塊及節(jié)能效果呈現(xiàn)模塊。

與常規(guī)環(huán)控系統(tǒng)仿真軟件相比，超高效智能環(huán)控系統(tǒng)“硬件在環(huán)”動(dòng)態(tài)仿真平臺(tái)通過在仿真系統(tǒng)中接入實(shí)物控制器，可以模擬傳感器采集信號(hào)、獲取真實(shí)控制參數(shù)，使得系統(tǒng)仿真控制效果更接近于實(shí)際，從而更好地驗(yàn)證節(jié)能控制策略與算法。

以某地鐵車站環(huán)控系統(tǒng)為例，根據(jù)實(shí)際系統(tǒng)形式與設(shè)備配置參數(shù)在動(dòng)態(tài)仿真平臺(tái)建立該環(huán)控系統(tǒng)的仿真模型，選取2020年7月實(shí)際負(fù)荷參數(shù)輸入動(dòng)態(tài)仿真平臺(tái)，計(jì)算空調(diào)機(jī)房的全月逐時(shí)仿真能耗，空調(diào)機(jī)房能耗為冷水機(jī)組、冷凍水泵、冷卻水泵及冷卻塔能耗之和。空調(diào)機(jī)房8月全月逐時(shí)仿真能耗與實(shí)際能耗對比如下圖所示。

圖1 空調(diào)機(jī)房8月全月逐時(shí)仿真能耗與實(shí)際能耗對比

計(jì)算空調(diào)機(jī)房逐時(shí)能耗與實(shí)際能耗的均方根誤差RMSE為8.3%，小于10%的誤差限，說明仿真能耗與實(shí)際能耗的誤差是可以接受的，利用動(dòng)態(tài)仿真平臺(tái)可以很好地測試與驗(yàn)證節(jié)能控制策略。

2 多智能體自適應(yīng)節(jié)能控制技術(shù)

2.1 冷水機(jī)組節(jié)能控制模塊

本文提出負(fù)荷精準(zhǔn)適配控制方法，其原理是采用負(fù)荷預(yù)測方法獲取系統(tǒng)的總負(fù)荷需求，并根據(jù)每臺(tái)冷水機(jī)組能效特性曲線對機(jī)組運(yùn)行負(fù)荷進(jìn)行尋優(yōu)，可以保證每臺(tái)冷水機(jī)組都運(yùn)行在高效區(qū)間，且解決冷量供給側(cè)與需求側(cè)的不平衡問題。其中負(fù)荷預(yù)測是運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，采用負(fù)荷精準(zhǔn)配適控制方法對每臺(tái)機(jī)組的負(fù)荷優(yōu)化分配。

2.2 冷凍水系統(tǒng)節(jié)能控制模塊

依靠冷凍水泵運(yùn)轉(zhuǎn)及旁通調(diào)節(jié)冷凍水系統(tǒng)的流量和壓差可達(dá)到系統(tǒng)正常循環(huán)的目的，但無法避免較大截流損失和大流量、高壓力、低溫差的現(xiàn)象，最終造成電能的浪費(fèi)和環(huán)控系統(tǒng)最末端達(dá)不到合理效果。為解決這一問題，本文提出全局能量平衡控制方法（圖3）。

圖3 全局能量平衡控制原理

智能環(huán)控系統(tǒng)通過負(fù)荷預(yù)測算法預(yù)測空調(diào)末端的實(shí)時(shí)冷負(fù)荷，計(jì)算當(dāng)前空調(diào)末端所需的冷凍水量，并將預(yù)測冷凍水流量值傳輸給智慧一體閥（即具有數(shù)據(jù)采集功能的動(dòng)態(tài)平衡電動(dòng)調(diào)節(jié)閥），通過比較實(shí)際流量與預(yù)測流量之差自動(dòng)調(diào)節(jié)閥門的開度，空調(diào)系統(tǒng)的所有末端設(shè)備均能達(dá)到最佳流量。同時(shí)，冷凍水泵根據(jù)末端流量的變化自動(dòng)調(diào)節(jié)運(yùn)行頻率，實(shí)現(xiàn)冷凍水系統(tǒng)的全局能量平衡控制。通過全局能量平衡控制，在部分負(fù)荷狀態(tài)下每個(gè)末端設(shè)備也能按需輸配到最佳流量。輸配系統(tǒng)的動(dòng)力水泵以最小工作壓差實(shí)現(xiàn)最優(yōu)運(yùn)行，可以降低能耗。

根據(jù)水泵特性建立模型（流量、揚(yáng)程、功率和頻率關(guān)系）和水系統(tǒng)特性建立水泵控制模型：

式中，Hp為水泵揚(yáng)程，m；Hn為管網(wǎng)阻力，Pa；n為水泵頻率，Hz；Q為水流量，m3/s；H0為水泵最小揚(yáng)程，m，相當(dāng)于傳統(tǒng)水系統(tǒng)控制中最不利末端的壓差，可由理論計(jì)算或調(diào)試確定。

根據(jù)水泵廠家提供的水泵性能曲線，對式(1)進(jìn)行回歸，獲取水泵在不同頻率下的揚(yáng)程-流量關(guān)系。根據(jù)設(shè)計(jì)工況點(diǎn)（Q0，H0）求出阻力系數(shù)S1。當(dāng)超高效環(huán)控系統(tǒng)檢測到空調(diào)末端負(fù)荷發(fā)生變化時(shí)，根據(jù)負(fù)荷預(yù)測結(jié)果和供回水溫差計(jì)算出當(dāng)前冷凍水需求流量Qdemand，代入式(2)可求得當(dāng)前管網(wǎng)阻力Hn。由Hp=Hn進(jìn)一步計(jì)算出冷凍泵頻率，自適應(yīng)調(diào)整水泵變頻器的頻率設(shè)定值，從而實(shí)現(xiàn)冷凍泵的變頻節(jié)能控制。

超高效智能環(huán)控系統(tǒng)檢測系統(tǒng)最不利端設(shè)備的壓差值，根據(jù)冷凍水系統(tǒng)最不利環(huán)境下的最小壓差值的需求，來修訂分集水器的壓差設(shè)定值；系統(tǒng)檢測分集水器壓差根據(jù)修訂過的壓差設(shè)定值調(diào)節(jié)壓差旁通閥，并合理配置PID參數(shù)盡量減小壓差旁通閥的開度，以減小系統(tǒng)的旁通回流造成的能量損失。在壓差旁通閥小于一定開度壓時(shí)再根據(jù)冷凍水分集水器壓差檢測值和修訂后的壓差設(shè)定值調(diào)節(jié)冷凍水泵的頻率來保證冷凍水系統(tǒng)的供回水壓差。

2.3 冷卻水系統(tǒng)節(jié)能控制模塊

由于在一定的溫度范圍內(nèi)，冷卻水溫度的變化對冷水機(jī)組能耗的影響與對冷卻水泵和冷卻塔風(fēng)機(jī)能耗的影響正好相反。例如，在一定范圍內(nèi)降低冷卻水進(jìn)水溫度，有利于提高冷水機(jī)組的效率、降低冷水機(jī)組能耗，但冷卻水溫度降低，導(dǎo)致冷卻水泵和冷卻塔風(fēng)機(jī)的能耗升高。只有將冷水機(jī)組能耗、冷卻水泵能耗、冷卻塔風(fēng)機(jī)能耗三者統(tǒng)一考慮，在每種負(fù)荷條件、環(huán)境參數(shù)及蒸發(fā)側(cè)溫度下找到一個(gè)能保持冷卻水系統(tǒng)效率最高所對應(yīng)的冷卻塔出水溫度、供回水溫差設(shè)定值組合，可實(shí)現(xiàn)冷水機(jī)組、冷卻塔和冷卻風(fēng)機(jī)的整體節(jié)能，即冷量高效制取。

在不同的空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷和室外濕球溫度下，不同的冷卻水供回水溫差、逼近度（冷卻塔出水溫度-濕球溫度）對應(yīng)不同冷卻水系統(tǒng)功率值；存在一個(gè)最佳設(shè)定值組合，使冷卻水系統(tǒng)的運(yùn)行功率達(dá)到最低，冷卻水系統(tǒng)功率優(yōu)化目標(biāo)如式(3)所示：

式中，N為冷卻水系統(tǒng)總功率，kW；Nch為制冷機(jī)組功率，kW；Ncwp為冷卻水泵功率，kW；Nct為冷卻塔風(fēng)機(jī)功率，kW；Δtcw為冷卻塔供回水溫差，℃；Δtappr為逼近度，℃。

選取某地鐵車站一個(gè)夏季典型日的運(yùn)行工況進(jìn)行優(yōu)化分析，冷卻水系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化控制模塊的逐時(shí)優(yōu)化結(jié)果與初始設(shè)定值對比如圖4和圖5所示。

由圖4和圖5可知，通過優(yōu)化求解出的冷卻水供回水溫差優(yōu)化設(shè)定值低于初始設(shè)定值，逼近度優(yōu)化設(shè)定值高于初始設(shè)定值。

圖4 冷卻水供回水溫差優(yōu)化結(jié)果對比

圖5 逼近度優(yōu)化結(jié)果對比

圖6所示為冷卻水系統(tǒng)優(yōu)化結(jié)果對比，由圖6可知，采用冷卻水系統(tǒng)節(jié)能控制模塊后，冷卻水系統(tǒng)全天能耗有了明顯降低，節(jié)約能耗497.75 kW，節(jié)能率12.6%。

圖6 冷卻水系統(tǒng)能耗優(yōu)化結(jié)果對比

2.4 風(fēng)和水協(xié)調(diào)節(jié)能控制模塊

環(huán)控系統(tǒng)的最終目標(biāo)在于以室內(nèi)溫度為控制對象的室內(nèi)冷量需求，其源頭在冷水機(jī)組的冷量供應(yīng)。能量傳遞從冷源需求側(cè)到冷源供給側(cè)共有6個(gè)控制環(huán)節(jié)：送風(fēng)機(jī)、回排風(fēng)機(jī)、水閥、冷凍泵、冷水機(jī)組、冷卻泵和冷卻塔。每個(gè)控制環(huán)節(jié)環(huán)環(huán)相扣，將整個(gè)系統(tǒng)有機(jī)地整合在一起。傳統(tǒng)空調(diào)控制技術(shù)，空調(diào)水閥和空調(diào)風(fēng)量控制相互獨(dú)立，空調(diào)末端控制和冷水機(jī)房的控制相互獨(dú)立，該控制方法不能很好地將冷量供應(yīng)與冷量需求相匹配，控制存在滯后性，也不利于系統(tǒng)的節(jié)能。風(fēng)和水協(xié)調(diào)節(jié)能控制技術(shù)消除了空調(diào)控制的孤島，空調(diào)風(fēng)量和水量根據(jù)算法計(jì)算結(jié)果判斷優(yōu)先調(diào)風(fēng)量還是優(yōu)先調(diào)水量，并同步調(diào)節(jié)冷源系統(tǒng)的冷凍泵流量及冷水機(jī)組的負(fù)荷，降低了系統(tǒng)的綜合能耗，減小了系統(tǒng)的波動(dòng)。

當(dāng)末端溫度發(fā)生變化，偏離或接近了系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)所允許的范圍時(shí)，說明末端負(fù)荷需求發(fā)生了變化，且變化量超出或接近了系統(tǒng)允許的范圍，空調(diào)末端控制器調(diào)節(jié)空氣處理系統(tǒng)風(fēng)機(jī)的頻率，從而改變送入的冷量，使公共區(qū)環(huán)境溫度滿足設(shè)計(jì)的要求。冷凍水節(jié)能控制模塊根據(jù)預(yù)測總負(fù)荷計(jì)算出目標(biāo)冷凍水流量，并根據(jù)實(shí)際流量與目標(biāo)流量控制末端水閥的開度，使末端設(shè)備均能達(dá)到最佳流量。由于系統(tǒng)末端負(fù)荷在短期內(nèi)不可能發(fā)生較大突變，也就是說系統(tǒng)的冷量需求不會(huì)發(fā)送突變，且制冷站采用的是輸出冷量控制，而非溫度、壓力、溫差等簡單PID控制，因此本系統(tǒng)的風(fēng)和水協(xié)調(diào)策略可以保證在末端風(fēng)機(jī)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)時(shí)，不會(huì)影響制冷站的穩(wěn)定控制。當(dāng)冷水機(jī)組輸出冷量改變后，對冷卻水環(huán)節(jié)的散熱需求相應(yīng)改變，冷卻水節(jié)能控制模塊通過對冷卻水系統(tǒng)（冷卻塔、冷卻水泵、冷水機(jī)組）的整體能效進(jìn)行分析，采用冷卻水系統(tǒng)最佳效率尋優(yōu)控制對冷卻水回水溫度與供回水溫差設(shè)定值進(jìn)行尋優(yōu)，尋找到冷卻水系統(tǒng)的能效最高點(diǎn)，從而動(dòng)態(tài)調(diào)整冷卻水泵頻率、冷卻塔風(fēng)機(jī)運(yùn)行。

通過風(fēng)和水協(xié)調(diào)策略，保證了各末端空氣處理機(jī)組送風(fēng)溫度隨實(shí)際應(yīng)用需求動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)，使風(fēng)機(jī)的變頻控制的冷量需求預(yù)測算法可以實(shí)現(xiàn)，將風(fēng)系統(tǒng)的變頻控制與水系統(tǒng)的變頻控制協(xié)調(diào)起來，有效防止了系統(tǒng)的振蕩。通過協(xié)同控制各末端空調(diào)箱的動(dòng)態(tài)平衡閥和送風(fēng)機(jī)、冷凍水泵頻率、冷卻水泵頻率及冷卻塔頻率，既可實(shí)現(xiàn)風(fēng)系統(tǒng)與水系統(tǒng)協(xié)調(diào)工作，又可實(shí)現(xiàn)環(huán)控系統(tǒng)的整體最優(yōu)運(yùn)行效率。

3 智慧運(yùn)維云平臺(tái)大數(shù)據(jù)健康診斷

環(huán)控系統(tǒng)中出現(xiàn)的各類故障會(huì)帶來系統(tǒng)控制失效、能耗的升高和用戶熱舒適性降低等問題。自動(dòng)化的設(shè)備健康狀態(tài)檢測與診斷是環(huán)控系統(tǒng)的一項(xiàng)重要功能，用于及時(shí)發(fā)現(xiàn)并降低各類故障帶來的影響，健康狀態(tài)診斷的目的是判斷設(shè)備或系統(tǒng)的運(yùn)行能效是否低于正常值，及時(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)控制中存在的問題，并識(shí)別引起故障的原因。當(dāng)前大多數(shù)環(huán)控系統(tǒng)健康診斷的參考值都參考廠家數(shù)據(jù)或行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，云端海量數(shù)據(jù)的有效存儲(chǔ)和即時(shí)利用已成為現(xiàn)實(shí)，復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理、故障信息分析辨識(shí)已可以在云端實(shí)現(xiàn)。通過在云端建立環(huán)控設(shè)備及系統(tǒng)的能效+故障的復(fù)合診斷模型，通過網(wǎng)絡(luò)通訊讀取現(xiàn)場設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)，自動(dòng)檢測、識(shí)別故障信息，并結(jié)合專家知識(shí)庫給出故障診斷結(jié)果、規(guī)劃維修路徑，從而實(shí)現(xiàn)環(huán)控系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行和智能化運(yùn)維。下面以冷水機(jī)組與冷卻塔為例，展示智慧運(yùn)維云平臺(tái)的大數(shù)據(jù)健康診斷功能。

3.1 冷水機(jī)組健康診斷

隨著冷水機(jī)組的長時(shí)間運(yùn)行，不可避免出現(xiàn)冷凝器結(jié)垢、制冷劑泄漏以及運(yùn)行異常等諸多問題，引起機(jī)組能效的降低。為了在主機(jī)故障未發(fā)生前及時(shí)識(shí)別出主機(jī)能效的異常衰減情況，快速通知運(yùn)維人員對設(shè)備進(jìn)行維護(hù)性保養(yǎng)，從而保障系統(tǒng)高效運(yùn)行的同時(shí)延長主機(jī)壽命，需要開發(fā)冷水機(jī)組的健康診斷方法。

以某實(shí)際項(xiàng)目中一臺(tái)250 RT冷水機(jī)組為例，說明智慧運(yùn)維云平臺(tái)對冷水機(jī)組的健康診斷過程?；谠摍C(jī)組一個(gè)月的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，云平臺(tái)給出的診斷結(jié)果如下圖7所示。圖7中無點(diǎn)曲線表示冷水機(jī)組的實(shí)際COP，帶點(diǎn)曲線表示通過預(yù)測模型計(jì)算得出的冷水機(jī)組預(yù)測COP，圖中大多數(shù)情況下實(shí)際COP與預(yù)測COP誤差在±8%以內(nèi)。通過圖8統(tǒng)計(jì)冷水機(jī)組全月的誤差率值，結(jié)果表明在該月內(nèi)該冷水機(jī)組有83.7%的時(shí)間COP誤差在±8%以內(nèi)，說明該冷水機(jī)組運(yùn)行能效處于正常水平。

圖7 智慧運(yùn)維云平臺(tái)冷水機(jī)組健康診斷結(jié)果

圖8 智慧運(yùn)維云平臺(tái)冷水機(jī)組健康診斷誤差率

3.2 冷卻塔健康診斷

冷卻塔是中央空調(diào)系統(tǒng)中不可或缺的重要組成設(shè)備，冷卻塔運(yùn)行狀況的好壞，直接影響到冷水機(jī)組的能效以及整個(gè)中央空調(diào)系統(tǒng)的綜合能效。冷卻塔發(fā)揮其最大作用，在于在一定室外氣象條件和負(fù)荷條件下，充分利用冷卻塔的換熱面積和風(fēng)機(jī)風(fēng)量，保證冷卻水與空氣進(jìn)行充分的熱質(zhì)交換，使得冷卻水出水溫度被降到足夠低，從而降低冷水機(jī)組的冷凝溫度、提高冷水機(jī)組能效[18]。因此，需要對冷卻塔運(yùn)行效率進(jìn)行有效的診斷，可以同時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備運(yùn)行問題與運(yùn)行故障，及時(shí)告知運(yùn)維人員調(diào)整控制策略或進(jìn)行現(xiàn)場檢修，保證冷卻塔始終處于高效運(yùn)行狀態(tài)。

冷卻塔健康診斷的基準(zhǔn)為冷卻塔理論出水溫度[19]，其反映的是冷卻塔運(yùn)行滿足設(shè)計(jì)要求狀態(tài)下冷卻水的出水溫度。通過比較實(shí)測出水溫度與理論出水溫度的接近程度，計(jì)算出冷卻塔的熱力學(xué)效率值越大，說明實(shí)測出水溫度越接近于理論出水溫度，則冷卻塔的實(shí)際性能越能滿足設(shè)計(jì)要求，冷卻塔理論出水溫度根據(jù)冷卻塔傳熱傳質(zhì)模型求取[20]。該診斷方法綜合考慮了影響冷卻塔性能的因素，即設(shè)備構(gòu)造因素和控制因素，控制因素則通過氣水比體現(xiàn)。同時(shí)，從上述方程可以看出，冷卻塔熱力學(xué)效率不是氣水比的單一函數(shù)，更不是簡單的線性關(guān)系，從控制上單純提高氣水比并不能提升冷卻塔的能效，因此氣水比的增大到底會(huì)使冷卻塔性能提高或下降，需要看具體的熱力學(xué)效率計(jì)算結(jié)果。

以某實(shí)際項(xiàng)目中一臺(tái)冷卻塔為例，說明智慧運(yùn)維云平臺(tái)對冷卻塔的健康診斷過程?；谠摾鋮s塔某月的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，云平臺(tái)給出的診斷結(jié)果如圖9所示。

圖9 智慧運(yùn)維云平臺(tái)冷卻塔健康診斷結(jié)果

由圖9可知，在該月內(nèi)該冷卻塔有96.4%的時(shí)間熱力學(xué)效率超過80%，說明該冷卻塔運(yùn)行效率處于正常水平。

4 結(jié)論

本文通過研究“硬件在環(huán)”動(dòng)態(tài)仿真技術(shù)、多智能體自適應(yīng)節(jié)能控制技術(shù)與云平臺(tái)健康診斷技術(shù)開發(fā)了超高效智能環(huán)控系統(tǒng)，分析了各模塊及診斷效果，得到如下結(jié)論：

1）通過能效動(dòng)態(tài)仿真平臺(tái)實(shí)現(xiàn)環(huán)控系統(tǒng)全年能耗仿真，通過接入控制單元的“硬件在環(huán)”技術(shù)，得到計(jì)算空調(diào)機(jī)房逐時(shí)能耗與實(shí)際能耗的均方根誤差RMSE為8.3%，小于10%的誤差限，實(shí)現(xiàn)對節(jié)能控制算法的精確驗(yàn)證；

2）針對冷源系統(tǒng)研發(fā)冷水機(jī)組負(fù)荷精準(zhǔn)適配技術(shù)，實(shí)現(xiàn)冷水機(jī)組整體能效比最優(yōu)的控制目標(biāo)；針對冷凍水系統(tǒng)，研發(fā)全局能量平衡控制技術(shù)降低輸配系統(tǒng)的能耗；針對冷卻水系統(tǒng)，通過多目標(biāo)優(yōu)化方法獲取使得系統(tǒng)能耗最低的冷卻塔、冷卻泵控制參數(shù)組合，實(shí)驗(yàn)節(jié)能率可達(dá)到12.6%；針對系統(tǒng)風(fēng)側(cè)與水側(cè)解耦聯(lián)動(dòng)控制需求，研發(fā)了環(huán)控系統(tǒng)風(fēng)-水協(xié)調(diào)控制技術(shù)，保證了冷量供給與需求之間的動(dòng)態(tài)平衡，減小控制過程的波動(dòng)；

3）基于大數(shù)據(jù)分析研發(fā)智慧運(yùn)維云平臺(tái)健康診斷技術(shù)，根據(jù)云端采集的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，分析識(shí)別數(shù)據(jù)間的潛在關(guān)系與模式，發(fā)現(xiàn)在一個(gè)月內(nèi)冷水機(jī)組有83.7%的時(shí)間COP誤差在±8%以內(nèi)，冷卻塔有96.4%的時(shí)間熱力學(xué)效率超過80%，表明該冷水機(jī)組和冷卻塔的運(yùn)行能效均處于正常水平；并據(jù)此建立設(shè)備的健康診斷模型，實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)與性能趨勢的診斷與評價(jià)，提高了設(shè)備維護(hù)的效率；

4）通過對超高效智能環(huán)控系統(tǒng)的研究與應(yīng)用，有效解決了公共建筑中環(huán)控系統(tǒng)能效水平低、控制滯后波動(dòng)、故障難發(fā)現(xiàn)的問題，保障系統(tǒng)長期高效、健康運(yùn)行。