刚刚了解的空调的动态预测，原来对空调制冷的影响有多大？赶紧点击了解

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2019-12-09 11:02

我们使用的空调有许多不制冷的因素，原来受到这些因素的影响，一起来看看吧！

空调的动态预测，需要建立一个较准确的、内容较丰富的数据库因此，必须对空调系统的实际运行情况进行大量的数据收集，即通过各种传感器，实时采集空调系统的运行参数（如冷冻水供水温度、回水温度、流量即压差等）和室外环境温度等。根据这些采集数据，控制系统可以获得空调系统在整个空调季节内每天逐时的实际负荷和每天逐时实际气温数据，并利用计算机和数据库技术进行统计、记录和贮存，以供负荷预测使用。

空调日负荷一般受建筑物内部和外部两方面因素的影响，建筑物内部的影响来自于内部各种生产工艺设备、电器设备、照明设备、人体等所产生的热、湿量。建筑物外部的影响则来看自于太阳辐射进入的热量和室外的空气温差经围护结构传入的热量。在这些影响因素中，内部因素相对而言较为稳定，波动幅度较小，而外部因素是不稳定的，波动幅度较大且随季节而变化。

空调负荷的动态预测就是根据历史的逐时负荷数据和实际采集的各种数据，必要时，可以参考典型的建筑物的逐时负荷系数，估算空调系统未来的逐时负荷的日总负荷。
利用实测的完整的负荷和气温数据，还可以充分的验证和修正空调负荷动态预测模型，不断提高负荷预测的准确性。由于负荷预测中总有不可预见的因素或难以考虑的因素，因此在做到100%的准确度是不现实的，但通过努力做到85%以上的负荷预测精度还是可能的，即负荷预测的值与实测值的偏差可以控制在±15%以内。这样，基本上可以消除冷冻水系统变流量控制的盲目性和时滞性，获得满意的效果。

通过不同的地区、不同类型的中央空调系统的大量工程项目的数据收集可以得到适用于宾馆、商场、机场、办公大楼、写字楼、工厂等各种类型的中央空调系统负荷动态预测的模型和典型数据库，建立典型建筑物空调负荷的时间分布曲线，包括是负荷分布曲线与年负荷分布曲线，为负荷预测控制这一先进的控制模式的推广应用创造良好的条件。

基于负荷预测的动态控制技术

控制系统的构成

恒压差控制与恒压差控制都是定值控制，都通过PID控制来实现。即控制系统以压关或温差作为被控变量，并设定一个不变的常量作为压差或温差的给定值。这种简易调节冷冻水流量的控制方式，不具备判断实际控制是否有效的能力，更不能对其工程参数进行动态修正或在线调节，因此达不到最佳的控制效果。

而负荷预测控制则完全不同，它是一种动态控制，是采用PID控制无法实现的，而需要采用新的控制技术——智能模糊控制技术。智能模糊控制是利用计算机来实现人的控制要求，利用模糊规则推理对系统进行类似人脑的知识处理，实现对复杂系统的优化控制。它是一种基于知识、经验的推理和决策的智能控制，在控制过程中，以语言描述人类知识，并把它表示成模糊规则或关系，通过推理、利用知识库，把某些知识与过程状态结合起来，以实现系统被控参量的优化控制。因此，尤其适合于中央空调这样种具有时滞性、非线性、时变性、不确定性及强耦合性复杂系统的控制。

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