一种基于迭代学习机制的有限冷量条件下的分配控制方法【中国发明】

一、专利名称及专利号

名称：《一种基于迭代学习机制的有限冷量条件下的分配控制方法》

专利号：ZL202210752907.8

二、应用领域

本发明涉及冷量分配控制技术领域，尤其涉及的是一种基于迭代学习机制的有限冷量条件下的分配控制方法。

三、专利说明

1、摘要：

本发明公开了一种基于迭代学习机制的有限冷量条件下的分配控制方法，包括：根据各建筑空间在本阶段的室内差异温度，在上一阶段的室内差异温度，在上一阶段的分配控制时间，确定各建筑空间在本阶段的冷量流量控制修正值；根据各建筑空间在上一阶段的冷量流量控制值，以及在本阶段的冷量流量控制修正值，确定各建筑空间在本阶段的冷量流量控制值，并对到达各建筑空间冷量流量进行控制。在本阶段内，根据上一阶段的冷量流量控制值、室内差异温度以及分配控制时间，结合本阶段的室内差异温度，计算得到本阶段的冷量流量控制值经由控制系统执行。随着时间线的推移，每个控制周期通过不断迭代学习和改进以提高控制精度和适应工况的改变，确保冷量分配均匀。

2、背景：

目前大型商业及办公建筑空调系统的设备控制，如空气处理机组(AHU)水阀，变风量空调系统(VAV)风阀等，多采用反馈控制器(PID)进行控制，该方法通过计算采集到的被控变量数据与其设定参考值的误差来实时修正控制输出以实现反馈控制。反馈控制由于其简单实用的特性在工业界得到了广泛的应用。

现有技术中，对于大中型商业及办公建筑，当冷负荷较大而空调系统提供冷量不足时，建筑内部各个空间面临有限空调冷量分配控制的问题。比如，建筑在早上通常早于上班时间提前开启空调系统进行建筑空间预冷，以便工作人员在上班时间进入建筑时室内温度已经达到预期的设定值。然而，由于空调系统在早上预冷时段，建筑的冷负荷很大但空调系统能的供冷能力或提供的冷量有限，同时各个建筑空间的空调水系统流动阻力不同，此时各个建筑空间对应的空调机组在传统的反馈控制下会竞争而出现冷量分配不均的问题，从而造成各个建筑空间达到室内温度设定值的时间不均，也就是说，在冷量有限而不能完全满足所有建筑空间的条件下，各建筑空间之间出现竞争导致冷量分配不均。此外，当建筑参与需求侧响应时，空调系统通常无法提供足够冷量，此时各建筑空间对应的空调机组在传统的反馈控制下也会因竞争而导致冷量分配不均的问题。

因此，现有技术还有待于改进和发展。

四、相关文件下载

专利证书：/UploadFiles/20231008/2023100816130813813.pdf

专利详情：/UploadFiles/20231008/20231008161379397939.pdf