空调自学习最优控制系统
大学仕
2020-03-09 09:55
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本发明涉及冰蓄冷空调技术领域,具体提供了一种空调自学习最优控制系统,旨在解决如何降低用户使用空调的经济成本的技术问题。为此目的,本发明中的空调自学习最优控制系统适用于冰蓄冷空调,该冰蓄冷空调包括蓄冷设备、空调制冷机和冷量转换器,蓄冷设备和冷量转换器相连;该空调自学习最优控制系统包括用于获取冷负荷需求的冷负荷需求获取装置、用于获取近似最优控制策略的近似最优控制策略获取装置,用于更新最优性能指标值和近似最优控制策略的局部迭代判断装置,以及用于获取最优控制策略和计算用户成本全局迭代判断装置。通过本发明可以平衡供冷负荷、满足用户的供冷需求、节约用户使用空调的经济成本。
技术领域
[0001] 本发明涉及冰蓄冷空调技术领域,具体涉及一种空调自学习最优控制系统。
背景技术
[0002] 冰蓄冷空调技术是通过控制空调系统,使其在夜间用电低谷时制冰,白天用电高峰时释放冷量,实现电网的削峰填谷,从而起到开发低谷用电、优化资源配置、保护生态环 境的作用。 [0003] 然而目前的冰蓄冷空调技术常用的控制策略因为蓄冰不足、蓄冰过量或制冷机不恰当运行造成了空调使用费用过高的问题。另外,由于控制策略本身的局限导致用户无法在使用空调时达到最高的经济效益。
发明内容
[0004] 为了解决现有技术中的上述问题,即为了解决如何最大程度降低用户使用空调的 经济成本的技术问题,本发明提供了一种空调自学习最优控制系统。 [0005] 本发明中的空调自学习最优控制系统适用于冰蓄冷空调,所述冰蓄冷空调包括蓄冷设备、空调制冷机和冷量转换器;所述蓄冷设备与所述冷量转换器相连,用于满足所述冰蓄冷空调的冷负荷需求;所述系统包括冷负荷需求获取装置、近似最优控制策略获取装置、 局部迭代判断装置和全局迭代判断装置; [0006] 所述冷负荷需求获取装置,配置为利用预设的冷负荷预测模型获取冷负荷需求, 并对所获取的冷负荷需求进行归一化处理; [0007] 所述近似最优控制策略获取装置,配置为依据实时电价、蓄冷设备余冷量、蓄冷设备的供冷/蓄冷量和预设的蓄冷设备控制策略,以及所述冷负荷需求获取装置所获取的冷负荷需求,利用预设的评价网络获取性能指标值,并选取最小的性能指标值所对应的预设的蓄冷设备控制策略作为近似最优控制策略; [0008] 所述局部迭代判断装置,配置为判断所述预设的评价网络是否完成局部迭代,若是则更新所述近似最优控制策略获取装置所获取的最优性能指标值和近似最优控制策略; [0009] 所述全局迭代判断装置,配置为判断所述预设的评价网络是否完成全局迭代,若是则依据所述局部迭代判断装置所获取的更新后的近似最优控制策略作为最优控制策略,并计算用户成本。 [0010] 优选地,所述预设的蓄冷设备控制策略包括蓄冷模式、闲置模式和供冷模式; [0011] 所述蓄冷模式为利用所述空调制冷机制冷并利用所述蓄冷设备蓄冷; [0012] 所述闲置模式为利用所述空调制冷机制冷并控制所述蓄冷设备保持恒定状态; [0013] 所述供冷模式为利用所述蓄冷设备制冷。