本發(fā)明涉及空調(diào)節(jié)能領(lǐng)域，具體為基于高斯混合模型、線性回歸和遺傳算法的空調(diào)節(jié)能控制系統(tǒng)和方法。
背景技術(shù)：
：隨著全球氣候變暖和空調(diào)技術(shù)的發(fā)展，越來越多的現(xiàn)代建筑使用中央空調(diào)調(diào)節(jié)室內(nèi)溫濕度，據(jù)文獻(xiàn)顯示，中央空調(diào)的能耗大約占整個(gè)建筑能耗的50％-70％，伴隨著“智能城市”建設(shè)步伐的快速推進(jìn)，實(shí)現(xiàn)中央空調(diào)的智能控制與節(jié)能也提上了議事日程。但是僅是依靠技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)對(duì)中央空調(diào)系統(tǒng)進(jìn)行調(diào)控，但是效果不明顯。目前需要本領(lǐng)域技術(shù)人員迫切解決的一個(gè)技術(shù)問題是：如何突破只依靠技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)對(duì)中央空調(diào)控制的局限性。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：為了解決上述問題，本發(fā)明提供了一種基于高斯混合模型、線性回歸和遺傳算法的多模型融合智能空調(diào)節(jié)能控制系統(tǒng)，通過對(duì)各個(gè)變量之間的相關(guān)性進(jìn)行分析并提出降低中央空調(diào)系統(tǒng)總耗電量以及系統(tǒng)效率相應(yīng)的最優(yōu)控制策略；該多模型融合策略使得中央空調(diào)系統(tǒng)裝置狀態(tài)以及裝置轉(zhuǎn)速與狀態(tài)檢測裝置檢測到的信息建立聯(lián)系，具有測試準(zhǔn)確度高，控制策略節(jié)能效果明顯安全的有益效果。本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：一種中央空調(diào)節(jié)能控制系統(tǒng)，包括：狀態(tài)檢測設(shè)備，用于獲取中央空調(diào)系統(tǒng)中各裝置的開關(guān)狀態(tài)信息、轉(zhuǎn)速信息和功率信息；處理器，與狀態(tài)檢測裝置相連，包括高斯混合模型聚類模塊、線性回歸擬合模塊和遺傳算法搜索模塊；控制器設(shè)備，與處理器相連，用于輸出處理器的優(yōu)化控制策略；所述高斯混合模型聚類模塊，基于獲取的轉(zhuǎn)速信息和功率信息，對(duì)中央空調(diào)系統(tǒng)中各裝置的開關(guān)狀態(tài)信息進(jìn)行聚類，得到若干聚類標(biāo)簽；所述線性回歸擬合模塊，對(duì)于每個(gè)聚類標(biāo)簽，以相應(yīng)各裝置對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)速為自變量，以各裝置功率為因變量，建立基于多項(xiàng)式的線性回歸擬合模型，用于擬合各個(gè)裝置功率，所有裝置功率之和即為該聚類標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)總耗電功率；所述遺傳算法搜索模塊，在滿足中央空調(diào)系統(tǒng)降溫以及系統(tǒng)各裝置安全工作的約束條件下，搜索全局范圍內(nèi)系統(tǒng)總耗電功率最低的控制策略。進(jìn)一步地，處理器還包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊。進(jìn)一步地，所述中央空調(diào)系統(tǒng)中的裝置包括冷卻塔、冷卻裝置、冷凝塔、冷凝水泵。進(jìn)一步地，所述遺傳算法搜索模塊進(jìn)一步包括：對(duì)空調(diào)系統(tǒng)可以設(shè)置的轉(zhuǎn)速進(jìn)行全局化搜索，尋找使得系統(tǒng)總耗電功率達(dá)到最小的控制策略。根據(jù)本發(fā)明的另一方面，還提供一種中央空調(diào)節(jié)能控制方法，包括以下步驟：獲取中央空調(diào)系統(tǒng)中各裝置的開關(guān)狀態(tài)信息、轉(zhuǎn)速信息和功率信息；基于獲取的轉(zhuǎn)速信息和功率信息，對(duì)中央空調(diào)系統(tǒng)中各裝置的開關(guān)狀態(tài)信息進(jìn)行高斯混合模型聚類，得到若干聚類標(biāo)簽；對(duì)于每個(gè)聚類標(biāo)簽，以相應(yīng)各裝置對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)速為自變量，以各裝置功率為因變量，建立基于多項(xiàng)式的線性回歸擬合模型，用于擬合各個(gè)裝置功率，所有裝置功率之和即為該聚類標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的系統(tǒng)總耗電功率；在滿足中央空調(diào)系統(tǒng)降溫以及系統(tǒng)各裝置安全工作的約束條件下，基于遺傳算法搜索全局范圍內(nèi)系統(tǒng)總耗電功率最低的控制策略。進(jìn)一步地，獲取各裝置的信息后，還進(jìn)行了數(shù)據(jù)預(yù)處理。進(jìn)一步地，所述中央空調(diào)系統(tǒng)中的裝置包括冷卻塔、冷卻裝置、冷凝塔、冷凝水泵。進(jìn)一步地，基于遺傳算法搜索全局范圍內(nèi)能夠降低總耗電功率的控制策略進(jìn)一步包括：對(duì)空調(diào)系統(tǒng)可以設(shè)置的轉(zhuǎn)速進(jìn)行全局化搜索，尋找使得系統(tǒng)總耗電功率達(dá)到最小的控制策略。本發(fā)明的有益效果：1、模型通過機(jī)器學(xué)習(xí)中的高斯混合模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，聚類效果較好，聚類之后可以產(chǎn)生良好的線性擬合效果。2、基于遺傳算法求解最優(yōu)化模型，可以實(shí)現(xiàn)全局搜索而且速度較快，作為一種有信息的搜索，避免了不必要的運(yùn)算。3、該多模型融合策略使得中央空調(diào)系統(tǒng)裝置狀態(tài)以及裝置轉(zhuǎn)速與狀態(tài)檢測裝置檢測到的信息建立聯(lián)系，突破了只依靠技術(shù)人員的經(jīng)驗(yàn)對(duì)中央空調(diào)控制的局限性；并且具有測試準(zhǔn)確度高，控制策略節(jié)能效果明顯安全的有益效果。附圖說明構(gòu)成本申請(qǐng)的一部分的說明書附圖用來提供對(duì)本申請(qǐng)的進(jìn)一步理解，本申請(qǐng)的示意性實(shí)施例及其說明用于解釋本申請(qǐng)，并不構(gòu)成對(duì)本申請(qǐng)的不當(dāng)限定。圖1為本發(fā)明信息流轉(zhuǎn)示意圖；圖2為本發(fā)明冷卻裝置的總功率的影響因素圖；圖3為本發(fā)明冷水泵的總功率的影響因素圖；圖4為本發(fā)明冷卻塔的總功率的影響因素圖；圖5為本發(fā)明冷卻裝置總功率與冷卻負(fù)載之間的關(guān)系圖；圖6為本發(fā)明聚類后冷卻裝置總功率與冷卻負(fù)載之間的關(guān)系圖；圖7為本發(fā)明冷水泵總功率與轉(zhuǎn)速的關(guān)系圖；圖8為本發(fā)明聚類后冷水泵總功率與轉(zhuǎn)速的關(guān)系圖；圖9為本發(fā)明冷卻塔與冷卻塔風(fēng)扇轉(zhuǎn)速關(guān)系圖圖10為本發(fā)明聚類后冷卻塔與冷卻塔風(fēng)扇轉(zhuǎn)速關(guān)系圖。圖11為本發(fā)明冷水凝泵總功率與冷凝水泵轉(zhuǎn)速關(guān)系圖圖12為本發(fā)明聚類后冷水凝泵總功率與冷凝水泵轉(zhuǎn)速關(guān)系圖圖13為本發(fā)明冷卻負(fù)載與總耗電量的關(guān)系圖圖14為本發(fā)明冷卻塔總功率與冷卻負(fù)載的關(guān)系圖具體實(shí)施方式應(yīng)該指出，以下詳細(xì)說明都是例示性的，旨在對(duì)本申請(qǐng)?zhí)峁┻M(jìn)一步的說明。除非另有指明，本文使用的所有技術(shù)和科學(xué)術(shù)語具有與本申請(qǐng)所屬
技術(shù)領(lǐng)域：
的普通技術(shù)人員通常理解的相同含義。需要注意的是，這里所使用的術(shù)語僅是為了描述具體實(shí)施方式，而非意圖限制根據(jù)本申請(qǐng)的示例性實(shí)施方式。如在這里所使用的，除非上下文另外明確指出，否則單數(shù)形式也意圖包括復(fù)數(shù)形式，此外，還應(yīng)當(dāng)理解的是，當(dāng)在本說明書中使用術(shù)語“包含”和/或“包括”時(shí)，其指明存在特征、步驟、操作、器件、組件和/或它們的組合。實(shí)施例1圖1為本發(fā)明信息流轉(zhuǎn)示意圖。一種基于高斯混合模型、線性回歸和遺傳算法的多模型融合智能空調(diào)節(jié)能控制系統(tǒng)，包括狀態(tài)檢測設(shè)備，用于獲取冷卻塔、冷卻裝置、冷凝塔、冷凝水泵的狀態(tài)以及功率；處理器，與狀態(tài)檢測裝置相連，具有高斯混合模型聚類模塊、線性回歸擬合模塊和遺傳算法搜索模塊；控制器設(shè)備，與處理器相連，用于輸出處理器的優(yōu)化控制策略；所述高斯混合模型聚類模塊，建立空調(diào)系統(tǒng)中各裝置狀態(tài)信息和裝置功率的聚類標(biāo)記，得到若干聚類標(biāo)記，相同聚類標(biāo)記對(duì)應(yīng)的各裝置開關(guān)組合構(gòu)成一種控制策略；所述線性回歸擬合模塊，以裝置對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)速為自變量，以各裝置功率為因變量，建立基于多項(xiàng)式的線性回歸擬合模塊，用于擬合各個(gè)裝置功率，所有裝置功率之和即為空調(diào)系統(tǒng)總耗電功率；所述遺傳算法搜索模塊，用于將所述樣本在保持降溫需求以及裝備安全工作狀態(tài)的約束條件下，搜索全局范圍內(nèi)耗電功率最低的控制策略。實(shí)施例2由狀態(tài)監(jiān)測單元定時(shí)監(jiān)測的中央空調(diào)系統(tǒng)各裝置設(shè)備狀態(tài)信息功率和轉(zhuǎn)速等等的樣本，每個(gè)樣本包括采集時(shí)間以及狀態(tài)信息總共51個(gè)屬性，本實(shí)施采用的數(shù)據(jù)共有88840條。表1樣本字段說明處理器包括數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊、高斯混合模型聚類模塊、線性回歸擬合模塊和遺傳算法搜索模塊。(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，包括篩選單元、擬合單元和轉(zhuǎn)換單元：其中，所述篩選模塊，首先對(duì)所述空調(diào)系統(tǒng)內(nèi)的裝置狀態(tài)信息和功率信息進(jìn)行篩選，篩選系統(tǒng)裝置信息中的缺失值；其次，進(jìn)行常變量的刪除，原始數(shù)據(jù)中51列數(shù)值型特征通過計(jì)算每個(gè)數(shù)值型特征的標(biāo)準(zhǔn)差與均值比值，剔除部分變化很小的特征，對(duì)于比值特別接近于0的，進(jìn)行剔除，此處提出室內(nèi)溫度與濕度，而本數(shù)據(jù)中變化最為劇烈的是開關(guān)、功率和效率。所述擬合模塊，對(duì)上述空調(diào)系統(tǒng)裝置信息缺失值進(jìn)行擬合。具體地，首先，進(jìn)行缺失值清洗，觀察數(shù)據(jù)計(jì)算其缺失比例，確定缺失值的范圍。按照缺失比例和字段重要性，采取不同的處理策略：對(duì)于重要性高、缺失率低的特征，通過經(jīng)驗(yàn)或業(yè)務(wù)知識(shí)估計(jì)進(jìn)行填充；對(duì)于重要性高、缺失率高的特征，使用其他比較復(fù)雜的模型計(jì)算補(bǔ)全。所述轉(zhuǎn)換模塊，用于對(duì)經(jīng)篩選和擬合后的空調(diào)系統(tǒng)裝置信息進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換。(2)所述高斯混合模型聚類模塊，建立空調(diào)系統(tǒng)中各裝置狀態(tài)信息的聚類標(biāo)記：本系統(tǒng)采用gmm(高斯混合模型)，對(duì)空調(diào)系統(tǒng)裝置開關(guān)信息進(jìn)行聚類得到若干標(biāo)簽，分別對(duì)不同的標(biāo)簽進(jìn)行回歸分析建模，其中g(shù)mm具有如下概率分布模型：其中αk是系數(shù)，αk≥0，是高斯分布密度，因控制狀態(tài)信息只有12個(gè)設(shè)備的開關(guān)，而且均為0-1的取值，只需針對(duì)相應(yīng)條件下的設(shè)備狀態(tài)控制信息進(jìn)行修改得到最優(yōu)系統(tǒng)效能即可。此處約束條件為12個(gè)裝備的狀態(tài)信息，其他通用約束條件同之前。針對(duì)不同的狀態(tài)信息聚類之后有以下聚類標(biāo)記表2冷卻裝置狀態(tài)信息聚類標(biāo)記對(duì)應(yīng)冷卻裝置1開關(guān)冷卻裝置2開關(guān)冷卻裝置3開關(guān)冷卻裝置聚類標(biāo)記00000012010001101001101211011111表3冷水泵狀態(tài)信息聚類標(biāo)記對(duì)應(yīng)表4冷凝水泵狀態(tài)信息聚類標(biāo)記對(duì)應(yīng)冷凝水泵1開關(guān)冷凝水泵2開關(guān)冷凝水泵3開關(guān)冷凝水泵聚類標(biāo)識(shí)000[0]100[1]010[0]001[2]110[1]101[2]011[2]111[2]表5冷水塔狀態(tài)信息聚類標(biāo)記對(duì)應(yīng)冷卻塔1開關(guān)冷卻塔2開關(guān)冷卻塔聚類標(biāo)識(shí)00[0]01[1]10[0]11[1](3)所述線性回歸擬合模塊，對(duì)于每個(gè)聚類標(biāo)簽，以裝置對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)速為自變量，以各裝置功率為因變量，建立基于多項(xiàng)式的線性回歸擬合模塊，用于擬合各個(gè)裝置功率，所有裝置功率之和即為空調(diào)系統(tǒng)總耗電功率。(4)所述遺傳算法搜索模塊，用于在滿足空調(diào)系統(tǒng)降溫、并且各裝置安全工作的前提下,基于遺傳算法找出最優(yōu)序列。遺傳算法約束條件：中央空調(diào)在滿足空調(diào)系統(tǒng)降溫的前提下，其總耗電量參數(shù)優(yōu)化模型可以表示為：其中，p(x)表示中央空調(diào)的總耗電量，x表示需要進(jìn)行優(yōu)化的參數(shù)列表，s代表約束條件。約束主要包括系統(tǒng)的控制方法、各模塊之間的相互影響以及材料中所給的約束條件所確定的。約束條件1：外循環(huán)供水溫度越低，冷卻裝置的運(yùn)行能效就越低，但是外循環(huán)水溫度需要固定在一定的范圍內(nèi)才可以保證冷水機(jī)組的正常運(yùn)行，此處循環(huán)水溫給定，故不考慮水溫的限制，但是中央空調(diào)系統(tǒng)的除濕能力的強(qiáng)弱與冷凍水供水溫度決定的，查閱文獻(xiàn)可以知道為滿足末端環(huán)境舒適性要求的中央空調(diào)系統(tǒng)循環(huán)水溫度條件，必須滿足：其中，chwshdr表示流出冷卻裝置時(shí)的水溫；chikwsum表示冷卻裝置總功率；chikwsum額定表示冷卻裝置額定總功率。約束條件2：冷卻裝置在低負(fù)荷工作時(shí)容易發(fā)生喘振現(xiàn)象，減少設(shè)備的使用壽命，所以此處提出的約束條件是負(fù)荷率不能太低。chikwmin≤chikw≤chikw額定(當(dāng)chistat＝1時(shí))其中，chikw表示冷卻裝置i的功率，chistat＝1表示冷卻裝置的狀態(tài)信息為開。更具體地，對(duì)系統(tǒng)可以設(shè)置的系統(tǒng)裝置轉(zhuǎn)速進(jìn)行全局化搜索，尋找使得系統(tǒng)總耗電量達(dá)到最小的控制策略。最后，由控制器設(shè)備輸出處理器的優(yōu)化控制策略。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該明白，上述的本發(fā)明的各模塊或各步驟可以用通用的計(jì)算機(jī)裝置來實(shí)現(xiàn)，可選地，它們可以用計(jì)算裝置可執(zhí)行的程序代碼來實(shí)現(xiàn)，從而，可以將它們存儲(chǔ)在存儲(chǔ)裝置中由計(jì)算裝置來執(zhí)行，或者將它們分別制作成各個(gè)集成電路模塊，或者將它們中的多個(gè)模塊或步驟制作成單個(gè)集成電路模塊來實(shí)現(xiàn)。本發(fā)明不限制于任何特定的硬件和軟件的結(jié)合。上述雖然結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式進(jìn)行了描述，但并非對(duì)本發(fā)明保護(hù)范圍的限制，所屬領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該明白，在本發(fā)明的技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，本領(lǐng)域技術(shù)人員不需要付出創(chuàng)造性勞動(dòng)即可做出的各種修改或變形仍在本發(fā)明的保護(hù)范圍以內(nèi)。當(dāng)前第1頁12