本技术涉及空调能耗预测技术领域,具体公开一种空调制冷机房运行系统COP计算的空调能耗预测方法,该方法包括:获取系统运行温度数据集,比对得到优化后的冷却水进水温度和制冷机组冷冻水出水温度,比对得到该优化后的冷却水进水温度和制冷机组冷冻水出水温度对应的COP曲线,比对得到目标建筑物当前日期预测每小时的湿球温度,基于获取的目标建筑物当前日期预测每小时的湿球温度与COP曲线,得到每小时的机房预测COP值,并综合分析得到每小时的预测机房能耗,本发明解决了传统的能耗预测方法往往基于统计模型,缺乏对机房空调系统的动态特性的考虑,也缺乏对实时数据的动态响应能力的问题,有助于更好地指导能源管理实践,实现更持续的能源管理和控制。
背景技术
COP(Coefficient of Performance,性能系数)是用于衡量制冷、制热和空调系统性能的重要指标,随着信息技术的快速发展,空调机房的能耗问题日益成为关注的焦点,空调主机在运行过程中存在着巨大的能量交换,不同温度下的不同负载率的同种空调制冷效率完全不同从而导致能耗高低不同,机房中空调系统所占的能耗比例较大,因此如何有效地预测和控制空调系统的能耗成为了一个重要的问题。
例如公开号为CN117091240A的发明专利,公开的一种基于实验室环境数据的中央空调能耗预测与节能调整方法,建立基于lstm时序模型的cop预测模型;根据cop预测模型,求得用电量;最后改变环境条件求cop值,根据cop曲线的累加,求出总功率的最低值时参数的设置,从而对空调主机进行调参设置。发明探究实验室空调在不同温度下空调能耗模型,用于能耗预测,从而能够提早做好相应的能源供给工作,为自控系统提供修改参数的依据,从而达到节能的目的。
如今,对一种空调制冷机房运行系统COP预测方法的研究还存在一些不足,具体体现在传统的能耗预测方法往往基于统计模型,缺乏对机房空调系统的动态特性的考虑,也缺乏对实时数据的动态响应能力,往往难以准确捕捉空调系统在实际运行中的变化和波动,导致能耗预测结果精度不高,缺乏对实时数据的动态响应能力难以及时反映环境和负载的变化,在实际运行中,COP预测结果可能偏离实际值,影响能效管理,传统方法在数据利用上存在局限,无法充分利用实时采集的海量数据进行精确预测和优化,导致能效优化的潜力未能充分挖掘,传统的能耗预测方法主要依赖于经验和规则,缺乏智能化和自动化的分析和优化能力,无法实现智能控制和优化管理。
实现思路