CN109373525B - 空调系统的控制优化方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种空调系统的优化控制方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：建立空调仿真模型，以及，获取候选控制方案；获取仿真运行能耗；所述仿真运行能耗为所述空调仿真模型模拟所述空调系统按照所述候选控制方案运行时产生的运行能耗；根据所述仿真运行能耗，确定所述空调系统的候选控制方案为节能控制方案。采用本方法能够解决现有的集中式空调系统在确定节能控制方案时存在调试周期较长的问题。

Description

空调系统的控制优化方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本申请涉及空调系统节能控制技术领域，特别是涉及一种空调系统的控制优化方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

集中式空调系统也就是我们常说的中央空调，其所有空气处理设备都集中在空调机房内。

随着全球气候变暖和我国能源问题日益突出，节能减排势在必行。采用节能控制技术对集中式空调系统进行控制是降低集中式空调系统能耗的关键所在。

然而，由于集中式空调系统由制冷机组、冷冻水泵、冷却水泵、冷却塔以及空调箱表冷器等大量设备组成，其结构复杂，传统的集中式空调系统的控制方案，调试人员往往需要在现场对大量设备分别进行反复调试，才能得到节能效果较好的控制方案，整个调试周期较长。

因此，现有的集中式空调系统在确定节能控制方案时存在调试周期较长的问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够缩短节能控制方案调试周期的空调系统的控制优化方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种空调系统的控制优化方法，所述方法包括：

建立空调仿真模型，以及，获取候选控制方案；

获取仿真运行能耗；所述仿真运行能耗为所述空调仿真模型模拟所述空调系统按照所述候选控制方案运行时产生的运行能耗；

根据所述仿真运行能耗，确定所述空调系统的候选控制方案为节能控制方案。

在其中一个实施例中，所述获取仿真运行能耗，包括：

设定起始时间和结束时间；

获取所述起始时间的运行环境，以及，获取所述结束时间的运行环境；所述运行环境包括建筑冷负荷和环境温湿度；

获取所述起始时间的仿真运行参数，以及，获取所述结束时间的仿真运行参数；所述仿真运行参数为所述空调仿真模型模拟所述空调系统在所述运行环境下按照所述候选控制方案运行时的运行参数；

生成所述仿真运行能耗；所述仿真运行能耗根据所述起始时间的仿真运行参数和所述结束时间的仿真运行参数生成。

在其中一个实施例中，当接收到深度仿真请求，所述生成所述仿真运行能耗，包括：

确定中间时间；所述中间时间为所述起始时间和所述结束时间之间的时间；

根据所述起始时间的运行环境和所述结束时间的运行环境，估算所述中间时间的预估运行环境；

根据所述起始时间的仿真运行参数和所述中间时间的预估运行环境，估算所述中间时间的预估运行参数；

采用所述起始时间的仿真运行参数、所述结束时间的仿真运行参数和所述中间时间的预估运行参数，计算所述仿真运行能耗。

在其中一个实施例中，所述中间时间包括上一时间点和下一时间点，所述根据所述起始时间的仿真运行参数和所述中间时间的预估运行环境，估算所述中间时间的预估运行参数，包括：

根据所述起始时间的仿真运行参数和所述上一时间点的预估运行环境，估算所述上一时间点的预估运行参数；

根据所述上一时间点的预估运行参数和所述下一时间点的预估运行环境，估算所述下一时间点的预估运行参数。

在其中一个实施例中，所述生成所述仿真运行能耗，包括：

获取所述起始时间的仿真运行能耗，以及，获取所述结束时间的仿真运行能耗；所述起始时间的仿真运行能耗根据所述起始时间的仿真运行参数生成；所述结束时间的仿真运行能耗根据所述结束时间的仿真运行参数生成；

对所述起始时间的仿真运行能耗和所述结束时间的仿真运行能耗进行累加，得到所述仿真运行能耗。

在其中一个实施例中，，所述采用所述起始时间的仿真运行参数、所述结束时间的仿真运行参数和所述中间时间的预估运行参数，计算所述仿真运行能耗，包括：

在所述起始时间的仿真运行参数中提取起始功率，以及，在所述中间时间的预估运行参数中提取中间功率，以及，在所述结束时间的仿真运行参数中提取结束功率；

对所述起始功率、所述中间功率和所述结束功率进行积分，得到所述仿真运行能耗。

在其中一个实施例中，所述建立空调仿真模型，包括：

获取所述空调系统的全工况运行数据；

对所述全工况运行数据进行拟合，得到半经验数学模型；

根据所述半经验数学模型和预设的设备控制逻辑，得到设备控制模型；

获取热力水力参数计算模型，并根据所述设备控制模型和所述热力水力参数计算模型，生成所述空调仿真模型。

在其中一个实施例中，所述获取热力水力参数计算模型，包括：

对所述空调系统进行水力迭代计算，得到各时水力参数，以及，对所述空调系统进行热力迭代计算，得到各时热力参数；

根据所述各时水力参数和所述各时热力参数，得到所述热力水力参数计算模型。

在其中一个实施例中，所述建立空调仿真模型，还包括：

获取所述空调系统的结构件数据；

查询所述结构件数据的虚拟现实特征；

构建所述空调系统的虚拟现实模型；所述虚拟现实模型包括所述结构件数据的虚拟现实特征；

展示所述空调仿真模型的虚拟现实模型。

在其中一个实施例中，还包括：

生成所述仿真运行能耗的可视化能耗结果；

展示所述可视化能耗结果；所述可视化能耗结果包括曲线图、柱状图、三维曲面图和三维网格图中的至少一种。

一种空调系统的控制优化装置，所述装置包括：

获取模块，用于建立空调仿真模型，以及，获取候选控制方案；

仿真模块，用于获取仿真运行能耗；所述仿真运行能耗为所述空调仿真模型模拟所述空调系统按照所述候选控制方案运行时产生的运行能耗；

优化模块，用于根据所述仿真运行能耗，确定所述空调系统的候选控制方案为节能控制方案。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

建立空调仿真模型，以及，获取候选控制方案；

获取仿真运行能耗；所述仿真运行能耗为所述空调仿真模型模拟所述空调系统按照所述候选控制方案运行时产生的运行能耗；

根据所述仿真运行能耗，确定所述空调系统的候选控制方案为节能控制方案。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

建立空调仿真模型，以及，获取候选控制方案；

获取仿真运行能耗；所述仿真运行能耗为所述空调仿真模型模拟所述空调系统按照所述候选控制方案运行时产生的运行能耗；

根据所述仿真运行能耗，确定所述空调系统的候选控制方案为节能控制方案。

根据本申请实施例提供的技术方案，通过根据设计人员预先制定的空调系统的设计方案，建立空调仿真模型，并将初步拟定了多个空调系统的候选控制方案输入至空调仿真模型，空调仿真模型按照候选控制方案模拟空调系统运行并计算出仿真运行能耗，最后再对仿真运行能耗进行排序，来确定空调系统的节能控制方案。从而实现了不需要在现场对集中式空调系统的控制方案进行调试，解决现有的集中式空调系统在确定节能控制方案时存在调试周期较长的问题。

附图说明

图1为一个实施例中一种空调系统的控制优化方法的流程示意图；

图2为一个实施例中一种空调系统的控制优化装置的结构框图；

图3为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

在一个实施例中，如图1所示，提供了一种空调系统的控制优化方法，包括以下步骤：

步骤110，建立空调仿真模型，以及，获取候选控制方案。

其中，空调仿真模型可以是用于模拟空调系统运行的数字化虚拟模型，这里的模型是一个广义的模型，例如，数学模型。

其中，空调系统可以是中央空调系统。

其中，候选控制方案可以为控制空调系统各设备运行的各种候选的方案。例如，当中午12点时水冷机组功率由700kW(千瓦)提高到800kW、当用户将空调制冷温度由27℃(摄氏度)调到26℃时，风机风量提高4％等。

具体实现中，设计人员根据客户需求初步制定空调系统设计方案，根据空调系统设计方案，确定空调系统的各设备型号类型、安装位置等。根据各设备的型号类型、安装位置，建立设计方案一致的空调仿真模型。同时，设计人员根据空调系统设计方案，初步拟定多个空调系统的候选控制方案，并将候选控制方案输入空调仿真模型。在空调仿真模型获取到候选控制方案之后，空调仿真模型模拟候选控制方案对空调系统进行节能控制的过程。

步骤120，获取仿真运行能耗；仿真运行能耗为空调仿真模型模拟空调系统按照候选控制方案运行时产生的运行能耗。

具体实现中，在设计人员根据空调系统设计方案，初步拟定了多个空调系统的候选控制方案，并将候选控制方案输入至空调仿真模型，空调仿真模型会依次模拟不同候选控制方案对空调系统进行控制，进而模拟出空调系统中不同设备的运行状况，例如，风机功率随时间的变化过程、水冷机组功率随时间的变化过程等。最后，根据不同设备的运行状况，计算并获取空调系统在按照候选控制方案运行时所产生的能耗。由于上述能耗都是通过空调仿真模型运行得到的，因此，将上述能耗命名为仿真运行能耗。

另外，空调仿真模型还可以进行更加精确的仿真模拟，提高模拟空调系统中不同设备的运行状况运行次数，根据不同设备大量的运行状况数据，精确地计算并获取空调系统在按照候选控制方案运行时所产生的仿真运行能耗。

步骤130，根据仿真运行能耗，确定空调系统的候选控制方案为节能控制方案。

具体实现中，实际现场的空调系统在按照不同的候选控制方案进行运行时，会产生不同程度的能耗。同理，空调仿真模型在按照不同的候选控制方案进行仿真时，也会计算出不同的仿真运行能耗能耗。当仿真运行能耗最小时，说明实际现场中空调系统在使用该候选控制方案，会产生最低的能耗，达到节能的目的。因此，确定该候选控制方案为节能控制方案。

本实施例的技术方案中，通过根据设计人员预先制定的空调系统的设计方案，建立空调仿真模型，并将初步拟定了多个空调系统的候选控制方案输入空调仿真模型，空调仿真模型按照候选控制方案模拟空调系统运行并计算出仿真运行能耗，最后再对仿真运行能耗进行排序，来确定空调系统的节能控制方案。从而实现了不需要在现场对集中式空调系统的控制方案进行调试，解决现有的集中式空调系统在确定节能控制方案时存在调试周期较长的问题。

在另一个实施例中，上述的获取仿真运行能耗，包括：设定起始时间和结束时间；获取起始时间的运行环境，以及，获取结束时间的运行环境；运行环境包括建筑冷负荷和环境温湿度；获取起始时间的仿真运行参数，以及，获取结束时间的仿真运行参数；仿真运行参数为空调仿真模型模拟空调系统在运行环境下按照候选控制方案运行时的运行参数；生成仿真运行能耗；仿真运行能耗根据起始时间的仿真运行参数和结束时间的仿真运行参数生成。

其中，建筑冷负荷可以为保持建筑物的热湿环境和所要求的室内温度，必须由空调系统从房间带走的热量，冷负荷包括显热量和潜热量两部分。在实际应用中，可以根据空调系统的设计方案在建筑冷负荷计算软件中构建建筑模型，例如，设计人员在建筑冷负荷计算软件中绘制出实际现场的房间模型。然后，使用建筑冷负荷计算软件对建筑模型进行模拟分析，得到建筑模型的建筑冷负荷。

其中，环境温湿度可以是指室内温度、室内湿度、室外温度和室外湿度中的至少一种。在实际应用中，建立地理位置与历史气象数据相映射的气象数据库，根据测得实际现场的地理位置信息查询气象数据库，得到该实际现场在历史上不同时刻的环境温湿度。

其中，仿真运行参数可以是指空调仿真模型模拟空调系统在运行环境下，按照候选控制方案运行过程中的设备参数，例如，风机频率、风机功率、冷冻水泵频率、冷冻水泵功率、冷冻总管扬程、冷冻总管供水温度、冷冻总管回水温度等。

具体实现中，当设计人员需要模拟空调系统按照预先制定的控制方案进行运行时，设定模拟的起始时间和结束时间。然后，获取建筑冷负荷计算软件中按照实际现场的房间模型模拟分析得到的建筑冷负荷。同时，根据实际现场的地理位置，获取实际现场在不同时间的环境温湿度。提取起始时间对应的建筑冷负荷和环境温湿度，提取结束时间对应的冷负荷和环境温湿度。然后，根据起始时间对应的建筑冷负荷和环境温湿度，计算并获取起始时间对应的仿真运行参数，根据结束时间对应的建筑冷负荷和环境温湿度，计算并获取结束时间对应的仿真运行参数。进一步地，根据起始时间对应的仿真运行参数与结束时间对应的仿真运行参数，计算得到空调系统在起始时间到结束时间之间产生的仿真运行能耗。

例如，当设计人员需要模拟空调系统按照预先制定的控制方案进行运行时，首先设定模拟运行的起始时间为8时，设定模拟运行的结束时间为9时。首先，根据空调系统的设计方案在建筑冷负荷计算软件中构建实际现场的房间模型，使用建筑冷负荷计算软件对房间模型进行模拟，得到8时至9时的建筑冷负荷，即8时的建筑冷负荷和9时的建筑冷负荷。其次，在预先建立地理位置与历史气象数据相映射的气象数据库，根据测得实际现场的地理位置信息查询气象数据库，得到该实际现场在得到8时至9时的环境温湿度，即8时的环境温湿度和9时的环境温湿度。再次，空调仿真模型模拟空调系统在对应的运行环境下，按照候选控制方案运行时模拟计算得到运行参数。具体地，根据8时的建筑冷负荷和8时的环境温湿度，模拟计算出空调设备在8时的冷冻水流量。根据冷冻总管扬程设置值与冷冻水流量，计算空调设备在8时的冻水泵频率和功率。然后，根据9时的建筑冷负荷和9时的环境温湿度，模拟计算出空调设备在9时的冷冻水流量。根据冷冻总管扬程设置值与冷冻水流量，计算空调设备在9时的冻水泵频率和功率。最后，根据8时的冻水泵功率和9时的冻水泵功率，得到空调系统在起始时间8时到结束时间9时之间产生的仿真运行能耗。

另外，如果设定的起始时间为10月01日，设定的结束时间为10月02日，则可以依次使用上述方法分别模拟计算0时到1时、1时到2时、……、23时至24时这24个时间段空调系统的仿真运行能耗，进而得到10月01日到10月02日空调系统的仿真运行能耗，在此不再赘述。

本实施例的技术方案中，通过获取设定仿真计算的起始时间和结束时间；获取起始时间和结束时间之间的运行环境；空调仿真模型模拟空调系统在起始时间的运行环境下，按照候选控制方案运行时模拟计算得到起始时间的仿真运行参数；空调仿真模型模拟空调系统在结束时间的运行环境下，按照候选控制方案运行时模拟计算得到结束时间的仿真运行参数；最后在根据起始时间和结束时间的仿真运行参数，计算得到空调系统从起始时间运行到结束时间所产生的仿真运行能耗。在整一个仿真计算过程中，仅通过使用起始时间对应的运行环境计算起始时间对应的仿真运行参数，通过使用结束时间对应的运行环境计算结束时间对应的仿真运行参数，计算步骤短且数据量较少，进而可以快速地模拟空调系统在设定的运行时间段中的仿真运行能耗。

在另一个实施例中，当接收到深度仿真请求，生成仿真运行能耗，包括：

确定中间时间；中间时间为起始时间和结束时间之间的时间；根据起始时间的运行环境和结束时间的运行环境，估算中间时间的预估运行环境；根据起始时间的仿真运行参数和中间时间的预估运行环境，估算中间时间的预估运行参数；采用起始时间的仿真运行参数、结束时间的仿真运行参数和中间时间的预估运行参数，计算仿真运行能耗。

其中，深度仿真请求可以是指用户需要准确的仿真运行能耗的请求。

其中，中间时间可以包括一个以上的时间点，时间点的数量可以根据用户预设的时间间隔进行确定。当用户预设的时间间隔越小时，时间点的数量越多，模拟运行结果更加准确。

由于大多数建筑冷负荷计算软件对实际现场的建筑模型进行冷负荷计算，得到的建筑冷负荷数据精度等级为一小时，使用小时级的建筑冷负荷来进行仿真所得到的仿真运行能耗，并不能满足用户的深度仿真请求，因此需要估算出中间时间的建筑冷负荷，从而可以根据已知的建筑冷负荷和中间时间的估算建筑冷负荷，对空调系统进行更加深层次的模拟计算，进而得到满足用户要求的仿真运行能耗。

具体实现中，用户需要准确的仿真运行能耗的请求时，输入深度仿真指令。当接收到深度仿真请求时，进行深度仿真计算。具体地，在仿真计算的起始时间与仿真计算的结束时间之间确定一个仿真计算的中间时间。然后，获取建筑冷负荷计算软件中按照实际现场的房间模型模拟分析得到的建筑冷负荷。同时，根据实际现场的地理位置，获取实际现场在不同时间的环境温湿度。提取起始时间对应的建筑冷负荷和环境温湿度，提取结束时间对应的建筑冷负荷和环境温湿度。然后，根据起始时间的建筑冷负荷和结束时间的建筑冷负荷，使用线性插值的方式计算出中间时间的预估建筑冷负荷。同理，根据起始时间的环境温湿度和结束时间的环境温湿度，使用线性插值的方式计算出中间时间的预估环境温湿度。根据起始时间的仿真运行参数和中间时间的冷负荷和环境温湿度，估算中间时间的预估运行参数；最后，采用起始时间的仿真运行参数、结束时间的仿真运行参数和中间时间的预估运行参数，计算仿真运行能耗。

例如，当设计人员需要模拟空调系统按照预先制定的控制方案进行运行时，设定的起始时间为8时，设定的结束时间为9时。取一个中间时间，即预设的时间间隔为半小时，因此确定中间时间为8时30分。首先，首先，根据空调系统的设计方案在建筑冷负荷计算软件中构建实际现场的房间模型，使用建筑冷负荷计算软件对房间模型进行模拟，得到8时至9时的建筑冷负荷，即8时的建筑冷负荷为860W(瓦)和9时的建筑冷负荷为900W，根据8时的建筑冷负荷为860W和9时的建筑冷负荷为900W，建立时间值与建筑冷负荷的线性函数，线性函数为y＝40x+540：其中，y为建筑冷负荷，x为时间值。将中间时间为8时30分转化为中间时间值8.5，然后，将中间时间值8.5代入上述线性函数得到y＝880，因此8时30分对应的建筑冷负荷为880W。使用上述同一方法，根据8时至9时的环境温湿度，即8时的环境温湿度和9时的环境温湿度，计算出8时30分的环境温湿度。

进一步地，根据8时的建筑冷负荷和8时的环境温湿度，模拟计算出空调设备在8时的冷冻水流量。根据冷冻总管扬程设置值与冷冻水流量，计算空调设备在8时的冻水泵频率和功率。然后，根据8时的冻水泵功率、8时30分的环境温湿度和8时30分对应的建筑冷负荷模拟计算出8时30分的冻水泵功率，根据9时的建筑冷负荷和9时的环境温湿度，模拟计算出空调设备在9时的冷冻水流量。根据冷冻总管扬程设置值与冷冻水流量，计算空调设备在9时的冻水泵频率和功率。最后，根据8时的冻水泵功率、8时30分的冻水泵功率和9时的冻水泵功率，得到空调系统冻水泵在起始时间到结束时间之间产生的仿真运行能耗。

本实施例的技术方案中，通过在起始时间和结束时间之间的确定中间时间；在根据起始时间的运行环境和结束时间的运行环境，使用线性插值的方法估算出中间时间的预估运行环境；根据起始时间的仿真运行参数和中间时间的预估运行环境，估算中间时间的预估运行参数，采用起始时间的仿真运行参数、结束时间的仿真运行参数和中间时间的预估运行参数，计算仿真运行能耗。从而，使空调仿真模型可以按照更多的运行环境下模拟计算出空调系统各设备的运行参数，进而提高仿真运行能耗的计算准确度。

在另一个实施例中，上述的中间时间包括上一时间点和下一时间点，根据起始时间的仿真运行参数和中间时间的预估运行环境，估算中间时间的预估运行参数，包括：根据起始时间的仿真运行参数和上一时间点的预估运行环境，估算上一时间点的预估运行参数；根据上一时间点的预估运行参数和下一时间点的预估运行环境，估算下一时间点的预估运行参数。

设计人员可以缩短时间间隔，来增加中间时间的数量，提高空调仿真模型的仿真运算次数，进而使空调仿真模型在模拟空调系统时更加符合空调系统的实际运行过程。

其中，实际运行过程是指在实际工程中集中式空调控制系统采用增量式PID(proportion integral differential，比例积分微分)控制法对各种设备进行控制的工程。其中，增量式PID控制法是数字PID控制算法的一种基本形式，是通过对控制量的增量(本次控制量和上次控制量的差值)进行PID控制的一种控制算法。因此，在实际应用中，设计人员可以将时间间隔设定至小于空调控制系统的控制周期，来使空调仿真模型在模拟空调系统时更加符合空调系统的实际运行过程。

具体现实中，中间时间有多个时间点，将中间时间中相邻的两个时间点当做上一时间点和下一时间点，根据起始时间的仿真运行参数和上一时间点的预估运行环境，估算上一时间点的预估运行参数；根据上一时间点的预估运行参数和下一时间点的预估运行环境，估算下一时间点的预估运行参数；在完成估算下一时间点的预估运行参数之后，将该时间点的预估运行参数作为上一个时间点的预估运行参数，在根据根据上一时间点的预估运行参数和下一时间点的预估运行环境，估算下一时间点的预估运行参数。上述过程不断循环执行，直至模拟估算出所有时间点的预估运行参数。

例如，当设计人员需要模拟空调系统按照预先制定的控制方案进行运行时，首先设定模拟运行的起始时间为8时，设定模拟运行的结束时间为9时。首先，设计人员可以将时间间隔设定为10s(秒)以确保时间间隔小于空调控制系统的控制周期，进而确定中间时间为8时0分10秒、……、8时59分50秒共359个时间点。然后，通过使用建筑建筑冷负荷计算软件对预设的建筑模型进行模拟，得到8时至9时的建筑冷负荷，即8时的建筑冷负荷和9时的建筑冷负荷。根据8时的建筑冷负荷和9时的建筑冷负荷，建立时值与建筑冷负荷的线性函数。然后，根据时值与建筑冷负荷的线性函数估算出上述359个时间点对应的建筑冷负荷。

进一步地，根据8时0分0秒的建筑冷负荷，模拟计算得到空调设备在8时0分0秒的冷冻总管扬程数据和冷冻水泵功率。根据8时0分10秒的建筑冷负荷和8时0分0秒的冷冻总管扬程数据，模拟计算得到空调设备在8时0分10秒的冷冻总管扬程数据和冷冻水泵功率。根据8时0分20秒的建筑冷负荷和8时0分10秒的冷冻总管扬程数据，模拟计算得到空调设备在8时0分20秒的冷冻总管扬程数据和冷冻水泵功率。上述过程不断循环执行，直至模拟估算出上述359个时间点的冷冻总管扬程数据和所有时间点的冷冻水泵功率。最后，根据8时0分0秒的冻水泵功率、所有中间时间点的冻水泵功率和9时的冻水泵功率，计算得到空调系统冻水泵在起始时间到结束时间之间产生的仿真运行能耗。

另外，可以通过绘制出上述359个时间点的预估运行参数的曲线，在显示器上展示上述曲线，设计人员通过观察上述曲线的变化趋势，对空调系统的控制方案进行细微地调整。

本实施例的技术方案中，通过根据起始时间的仿真运行参数和上一时间点的预估运行环境，估算上一时间点的预估运行参数；根据上一时间点的预估运行参数和下一时间点的预估运行环境，估算下一时间点的预估运行参数，上述过程不断迭代循环，从而使模拟空调系统运行的过程更加符合实际运行过程，进而得到更加准确的仿真运行能耗。同时由于每一次仿真计算的周期与系统控制器的最小周期相当，用户可以通过仿真运行得到的仿真运行参数，观察控制方案的稳定性，进而提高集中式空调系统节能控制方案的可靠性。

在另一个实施例中，上述的生成仿真运行能耗，包括：获取起始时间的仿真运行能耗，以及，获取结束时间的仿真运行能耗；起始时间的仿真运行能耗根据起始时间的仿真运行参数生成；结束时间的仿真运行能耗根据结束时间的仿真运行参数生成；对起始时间的仿真运行能耗和结束时间的仿真运行能耗进行累加，得到仿真运行能耗。

其中，起始时间的仿真运行能耗可以是指模拟空调系统运行在上半段仿真时间中所产生的仿真运行能耗。结束时间的仿真运行能耗可以是指模拟空调系统运行在下半段仿真时间中所产生的仿真运行能耗。

具体实现中，首先获取起始时间的仿真运行参数，根据从起始时间的仿真运行参数中提取设备功率参数，并计算出起始时间的仿真运行能耗，即空调系统在上半段仿真时间中所产生的仿真运行能耗。然后，获取结束时间的仿真运行参数，根据从结束时间的仿真运行参数中提取设备功率参数，并计算出结束时间的仿真运行能耗，即空调系统在下半段仿真时间中所产生的仿真运行能耗。将上半段仿真时间中所产生的仿真运行能耗和下半段仿真时间中所产生的仿真运行能耗进行相加，得到空调系统在起始时间至结束时间产生的仿真运行能耗。

例如，空调仿真模型经过仿真计算，得到8时的冷冻水泵功率为800W，9时的冷冻水泵功率为850W，仿真运行时长为1小时。因此，8时的仿真运行能耗为冷冻水泵前半小时的运行耗电量，计算得到冷冻水泵前半小时的运行耗电量为400W·h(瓦时)。9时的仿真运行能耗为冷冻水泵后半小时的运行耗电量，计算得到冷冻水泵后半小时的运行耗电量为425W·h，将8时的仿真运行能耗和9时的仿真运行能耗进行累加，得到空调设备在起始时间至结束时间产生的仿真运行能耗825W·h。

本实施例的技术方案中，通过根据起始时间的仿真运行参数与结束时间的仿真运行参数，粗略估算出起始时间设备产生的仿真运行能耗，以及粗略估算出结束时间设备产生的仿真运行能耗，然后将起始时间设备产生的仿真运行能耗和结束时间设备产生的仿真运行能耗进行累加，从而减少数据运算量，提高了计算空调系统仿真运行能耗的速度。

在另一个实施例中，上述的采用起始时间的仿真运行参数、结束时间的仿真运行参数和中间时间的预估运行参数，计算仿真运行能耗，包括：在起始时间的仿真运行参数中提取起始功率，以及，在中间时间的预估运行参数中提取中间功率，以及，在结束时间的仿真运行参数中提取结束功率；对起始功率、中间功率和结束功率进行积分，得到仿真运行能耗。

具体实现中，通过在起始时间的仿真运行参数中提取起始功率、在中间时间的预估运行参数中提取中间功率和在结束时间的仿真运行参数中提取结束功率；建立横轴表示时间、纵轴表示设备功率的直角坐标系，绘制上述所有的功率随时间变化的二维曲线；对二维曲线进行积分，得到积分值。积分值即为空调设备在起始时间到结束时间运行产生的仿真运行能耗。

例如，已知设定的模拟运行的时间段为10月01日的8时至9时。首先，将时间间隔设置为10s，确定中间时间为8时0分10秒、……、8时59分50秒共359个时间点。通过仿真运行得到起始时间的风机运行参数，中间时间的风机运行参数，和结束时间的风机运行参数。从上述的风机运行参数中提取出起始时间的风机功率数据、中间时间对应的风机功率数据和结束时间的风机功率数据。紧接着，建立横轴表示时间、纵轴表示设备功率的直角坐标系。在上述直角坐标系中，绘制风机功率随时间变化的二维曲线。对二维曲线进行积分，得到的积分值即为风机在起始时间到结束时间运行时产生的仿真运行能耗。

本实施例的技术方案中，空调仿真模型模拟空调系统运行得到仿真运行参数。通过从仿真运行参数中提取不同时间点对应的仿真功率，绘制功率随时间变化的二维曲线；对二维曲线进行积分，得到积分值，从而根据积分值可以准确地得到空调系统的仿真运行能耗。

在另一个实施例中，上述的建立空调仿真模型，包括：获取空调系统的全工况运行数据；对全工况运行数据进行拟合，得到半经验数学模型；根据半经验数学模型和预设的设备控制逻辑，得到设备控制模型；获取热力水力参数计算模型，并根据设备控制模型和热力水力参数计算模型，生成空调仿真模型。

其中，全工况运行数据可以是指设备在正常使用条件下和超出正常使用所要求的温度、湿度、污秽、凝露等条件下运行产生的所有设备运行数据。

其中，空调系统的全工况运行数据可以是指空调系统中各设备的全工况运行数据，例如，冷水机组全工况运行数据、水泵全工况运行数据、冷却塔全工况运行数据、阀门全工况运行数据、冷水管道全工况运行数据、管件全工况运行数据。在实际应用中，可以通过实验室测算或者通过实际运行现场采集空调系统的全工况运行数据。

其中，半经验数学模型可以指在理论基础之上的模型加入试验数据进行修正，并确定其参数而得到的模型。

其中，设备控制逻辑可以是指实际运行现场中常用的空调设备控制逻辑。

其中，热力水力参数计算模型可以是指用于计算出与时间对应的空调冷冻侧水力参数、冷却侧水力参数、冷冻侧热力参数和冷却侧热力参数的模型。

具体实现中，首先，通过实验室测算或者实际运行现场采集，获取空调系统中冷水机组、水泵、冷却、塔阀门、冷水管道等设备的全工况运行数据；然后，对上述各个设备的全工况运行数据进行拟合，得到各个设备的半经验数学模型；根据各个设备的半经验数学模型和预设的设备控制逻辑，得到设备控制模型；获取预先构建的热力水力参数计算模型，并根据设备控制模型和热力水力参数计算模型，生成符合空调系统实际运行过程的空调仿真模型。

例如，通过在实验室或者实际运行现场采集得到大量的冷水机组全工况运行数据，对冷水机组全工况运行数据进行拟合得到冷水机组半经验数学模型；通过在实验室或者实际运行现场采集得到大量的水泵组全工况运行数据，对水泵全工况运行数据进行拟合得到水泵半经验数学模型；通过在实验室或者实际运行现场采集得到大量的冷却塔全工况运行数据，对冷却塔全工况运行数据进行拟合得到冷却塔半经验数学模型；通过在实验室或者实际运行现场采集得到大量的阀门全工况运行数据，对阀门全工况运行数据进行拟合得到阀门半经验数学模型；通过在实验室或者实际运行现场采集得到大量的冷水管道和管件全工况运行数据，对冷水管道和管件全工况运行数据进行拟合得到冷水管道和管件半经验数学模型；通过成熟的冷水机组和群控产品的控制逻辑，设定设备控制逻辑。

进一步地，使用面向对象编程的方法，根据冷水机组半经验数学模型、水泵半经验数学模型、冷却塔半经验数学模型、阀门半经验数学模型、冷水管道和管件半经验数学模型和预设的控制逻辑，建立设备控制模型。获取预先建立的热力水力参数计算模型，并根据设备控制模型和热力水力参数计算模型，生成符合空调系统实际运行过程的空调仿真模型。

本实施例的技术方案中，通过实验室或者实际运行现场采集得到空调系统中冷水机组、水泵、冷却、塔阀门、冷水管道等设备的全工况运行数据，对上述设备的全工况运行数据进行数学建模得到全工况运行数据半经验数学模型；再将全工况运行数据半经验数学模型与设备的控制逻辑算法进行结合，得到设备控制模型。最后，根据设备控制模型和热力水力参数计算模型，生成空调仿真模型；可以看出，空调仿真模型是完全基于空调系统在实际现场运行时，不同设备的全工况运行数据构建而成，生成符合空调系统实际运行过程的空调仿真模型，空调仿真模型模拟空调系统运行得到精确的仿真运行能耗，提高了空调仿真模型模拟空调系统运行的可靠程度。

在另一个实施例中，上述的获取热力水力参数计算模型，包括：对空调系统进行水力迭代计算，得到各时水力参数，以及，对空调系统进行热力迭代计算，得到各时热力参数；根据各时水力参数和各时热力参数，得到热力水力参数计算模型。

其中，各时可以是指每个时刻，例如，每小时、每分钟、每秒等。

其中，水力参数可以是指空调系统中各管道中液体的流量参数，例如，冷冻侧管道中冷冻水流量、冷却侧管道中冷却水流量等。

其中，热力参数可以是指空调系统中不同设备的管道中液体的温度参数，例如，冷冻侧管道中冷冻水回水温度、冷冻侧管道中冷冻水出水温度、冷却侧管道中冷却水出水温度、冷却侧管道中冷却水回水温度

其中，迭代计算是指不断用变量的旧值递推新值的计算方法。

具体实现中，通过对实际现场运行的空调系统进行测量，得到空调系统中各管道中液体的水力参数，对各管道中液体的水力参数进行迭代计算，得到每个时刻一一对应的水力参数，同时，对实际现场运行的空调系统进行测量，得到空调系统中各管道中液体的热力参数，对各管道中液体的热力参数进行迭代计算，得到每个时刻一一对应的热力参数。最后，根据每个时刻一一对应水力参数和每个时刻一一对应热力参数，使用面向对象编程的方法建立热力水力参数计算模型。热力水力参数计算模型可以计算出与时间对应的各管道中液体的水力参数和各管道中液体的热力参数。

例如，对冷冻侧管道中冷冻水初始流量进行迭代计算，得到每个时刻的冷冻水流量；对冷却侧管道中冷却水初始流量进行迭代计算，得到每个时刻的冷却水流量；对冷冻侧管道中冷冻水初始回水温度进行迭代计算，得到每个时刻的冷冻水回水温度；对冷冻侧管道中冷冻水初始出水温度进行迭代计算，得到每个时刻的冷冻水出水温度；对冷却侧管道中冷却水初始回水温度进行迭代计算，得到每个时刻的冷却水回水温度；对冷却侧管道中冷却水初始出水温度进行迭代计算，得到每个时刻的冷却水出水温度；将每个时刻的冷冻水流量、的冷却水流量、冷冻水回水温度、冷冻水出水温度、冷却水回水温度、冷却水出水温度存储为空调系统每个时刻的运行参数；根据空调系统每个时刻的运行参数，使用面向对象编程的方法建立热力水力参数计算模型。热力水力参数计算模型会根据输入的时刻值做出运算，计算出该时刻值对应的冷冻水流量、的冷却水流量、冷冻水回水温度、冷冻水出水温度、冷却水回水温度和冷却水出水温度等运行参数。

本实施例的技术方案中，通过对测得的各管道中的水力参数进行水力迭代计算，得到每个时刻一一对应的水力参数，对测得的各管道中的热力参数进行热力迭代计算，得到每个时刻一一对应的热力参数；根据上述大量的水力参数和热力参数，使用面向对象编程的方法得到热力水力参数计算模型，可以使热力水力参数计算模型计算出与时间对应的各管道中液体的水力参数和各管道中液体的热力参数，同时，确保了计算得到的各管道中液体的水力参数和各管道中液体的热力参数符合空调系统的实际运行测得的各管道中液体的水力参数和各管道中液体的热力参数，进而提高了空调仿真模型模拟空调系统运行的可靠程度。

在另一个实施例中，上述的建立空调仿真模型，还包括：

获取空调系统的结构件数据；查询结构件数据的虚拟现实特征；构建空调系统的虚拟现实模型；虚拟现实模型包括结构件数据的虚拟现实特征；展示空调仿真模型的虚拟现实模型。

其中，结构件数据可以是指空调系统中各个设备的型号数据。例如，冷却泵的型号、冷水泵的型号、风机的型号、阀门型号、管道型号和管件型号等。

其中，虚拟现实特征可以是指空调系统中各个设备在计算机界面中的虚拟形状特征。

具体实现中，根据空调系统各个设备的结构件数据，建立结构件数据库；设计人员根据空调系统设计方案中的设备清单，在结构件数据库中查询各个设备的虚拟现实特征；然后，设计人员根据空调系统设计方案中的设备安装方案构建空调系统的虚拟现实模型；最后，在显示器上展示空调仿真模型的虚拟现实模型。

例如，设计人员根据空调系统设计方案中的设备清单，获取空调系统中冷却泵的型号、冷水泵的型号、风机的型号、阀门型号、管道型号和管件型号，然后从结构件数据库中查询与上述设备型号对应的虚拟现实特征。设计人员根据空调系统设计方案中的设备安装方案与预先建模的客户房间模型，搭建出与设计方案一致的虚拟现实模型；更具体地，设计人员根据空调系统设计方案中的设备清单选出合适的冷却泵的型号、冷水泵的型号、风机的型号、阀门型号、管道型号和管件型号，根据集中式空调设计方案中的设备安装图纸，搭建出与空调系统设计方案完全一致的虚拟现实模型。于此同时，显示器会显示搭建完成的空调系统虚拟现实模型。

本实施例的技术方案中，通过设计人员根据空调系统设计方案中的设备安装方案与预先建模的客户房间模型，搭建出与设计方案一致的虚拟现实模型，将空调系统的设计方案转化为更加形象和直观的虚拟现实模型，从而便于设计人员确定设备选型和安装位置是否合理，有针对性地对集中式空调的设计方案进行调整和改进。

在另一个实施例中，还包括：生成仿真运行能耗的可视化能耗结果；展示可视化能耗结果；可视化能耗结果包括曲线图、柱状图、三维曲面图和三维网格图中的至少一种。

具体实现中，在空调仿真模型完成模拟空调系统按照不同候选控制方案进行运行之后，计算得到的仿真运行能耗，将得到的仿真运行能耗转化为可视化能耗结果，例如，横轴表示候选方案，纵轴表示仿真运行能耗的能耗柱状图，最后在显示器上展示能耗柱状图。另外，可视化能耗结果还可以是曲线图、三维曲面图和三维网格图等。

例如，首先，设计人员根据空调系统的设计方案预先制定了十种候选控制方案。然后，空调仿真模型依次模拟空调系统按照上述十种候选控制方案运行，计算得到的十个仿真运行能耗。然后，绘制横轴表示候选方案，纵轴表示仿真运行能耗的能耗柱状图，运行能耗柱状图中的条纹高度越低，说明条纹对应的仿真运行能耗相对较低，进一步说明了空调系统在按照与之对应的候选控制方案运行时会生成较低的能耗，因此该候选控制方案相比其他候选控制方案可以使空调系统节省能耗。

本实施例的技术方案中，通过将与候选控制方案对应的仿真运行能耗转换为可视化能耗结果，例如，柱状图。并在显示器上向用户展示可视化能耗结果，从而可以使用户更加直观地观察出空调系统按照不同候选控制方案所得到的仿真运行能耗，便于用户快速地对候选控制方案进行选择。

应该理解的是，虽然图1的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图1中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时执行完成，而是可以在不同的时执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种空调系统的控制优化装置，包括：获取模块210、仿真模块220和优化模块230，其中：

获取模块210，用于建立空调仿真模型，以及，获取候选控制方案；

仿真模块220，用于获取仿真运行能耗；所述仿真运行能耗为所述空调仿真模型模拟所述空调系统按照所述候选控制方案运行时产生的运行能耗；

优化模块230，用于根据所述仿真运行能耗，确定所述空调系统的候选控制方案为节能控制方案。

在一个实施例中，上述的一种空调系统的控制优化装置中的仿真模块220包括：时间设定子模块、运行环境获取子模块、运行参数获取子模块和能耗生成子模块，其中：

时间设定子模块，用于设定起始时间和结束时间；运行环境获取子模块，用于获取所述起始时间的运行环境，以及，获取所述结束时间的运行环境；所述运行环境包括建筑冷负荷和环境温湿度；运行参数获取子模块，用于获取所述起始时间的仿真运行参数，以及，获取所述结束时间的仿真运行参数；所述仿真运行参数为所述空调仿真模型模拟所述空调系统在所述运行环境下按照所述候选控制方案运行时的运行参数；能耗生成子模块，用于生成所述仿真运行能耗；所述仿真运行能耗根据所述起始时间的仿真运行参数和所述结束时间的仿真运行参数生成。

在一个实施例中，上述的一种空调系统的控制优化装置中的仿真模块220还包括：中间时间确定子模块、运行环境估算子模块、运行参数估算子模块和能耗计算子模块，其中：

中间时间确定子模块，用于确定中间时间；所述中间时间为所述起始时间和所述结束时间之间的时间；运行环境估算子模块，用于根据所述起始时间的运行环境和所述结束时间的运行环境，估算所述中间时间的预估运行环境；运行参数估算子模块，用于根据所述起始时间的仿真运行参数和所述中间时间的预估运行环境，估算所述中间时间的预估运行参数；能耗计算子模块，用于采用所述起始时间的仿真运行参数、所述结束时间的仿真运行参数和所述中间时间的预估运行参数，计算所述仿真运行能耗。

在一个实施例中，上述的一种空调系统的控制优化装置中的运行参数估算子模块包括：第一参数估算单元和第二参数估算单元，其中：

第一参数估算单元，用于根据所述起始时间的仿真运行参数和所述上一时间点的预估运行环境，估算所述上一时间点的预估运行参数；第二参数估算单元，用于根据所述上一时间点的预估运行参数和所述下一时间点的预估运行环境，估算所述下一时间点的预估运行参数。

在一个实施例中，上述的一种空调系统的控制优化装置中的能耗生成子模块包括：运行能耗获取单元和累加单元，其中：

运行能耗获取单元，用于获取所述起始时间的仿真运行能耗，以及，获取所述结束时间的仿真运行能耗；所述起始时间的仿真运行能耗根据所述起始时间的仿真运行参数生成；所述结束时间的仿真运行能耗根据所述结束时间的仿真运行参数生成；累加单元，用于对所述起始时间的仿真运行能耗和所述结束时间的仿真运行能耗进行累加，得到所述仿真运行能耗。

在一个实施例中，上述的一种空调系统的控制优化装置中的能耗计算子模块包括：提取单元和积分单元，其中：

提取单元，用于在所述起始时间的仿真运行参数中提取起始功率，以及，在所述中间时间的预估运行参数中提取中间功率，以及，在所述结束时间的仿真运行参数中提取结束功率；积分单元，用于对所述起始功率、所述中间功率和所述结束功率进行积分，得到所述仿真运行能耗。

在一个实施例中，上述的一种空调系统的控制优化装置中的获取模块210包括：运行数据获取子模块、拟合子模块、第一模型获取子模块和第二模型获取子模块，其中：

运行数据获取子模块，用于获取所述空调系统的全工况运行数据；拟合子模块，用于对所述全工况运行数据进行拟合，得到半经验数学模型；第一模型获取子模块，用于根据所述半经验数学模型和预设的设备控制逻辑，得到设备控制模型；第二模型获取子模块，用于获取热力水力参数计算模型，并根据所述设备控制模型和所述热力水力参数计算模型，生成所述空调仿真模型。

在一个实施例中，上述的一种空调系统的控制优化装置中的第二模型获取子模块包括：迭代计算单元和计算模型获取单元，其中：

迭代计算单元，用于对所述空调系统进行水力迭代计算，得到各时水力参数，以及，对所述空调系统进行热力迭代计算，得到各时热力参数；计算模型获取单元，用于根据所述各时水力参数和所述各时热力参数，得到所述热力水力参数计算模型。

在一个实施例中，上述的一种空调系统的控制优化装置中的获取模块210还包括：数据获取子模块、查询子模块、模型构建子模块和展示子模块，其中：

数据获取子模块，用于获取所述空调系统的结构件数据；查询子模块，用于查询所述结构件数据的虚拟现实特征；模型构建子模块，用于构建所述空调系统的虚拟现实模型；所述虚拟现实模型包括所述结构件数据的虚拟现实特征；展示子模块，用于展示所述空调仿真模型的虚拟现实模型。

在一个实施例中，上述的一种空调系统的控制优化装置，还包括：可视化模块和展示模块，其中：

可视化模块，用于生成所述仿真运行能耗的可视化能耗结果；展示模块，用于展示所述可视化能耗结果；所述可视化能耗结果包括曲线图、柱状图、三维曲面图和三维网格图中的至少一种。

关于空调系统的控制优化装置的具体限定可以参见上文中对于空调系统的控制优化方法的限定，在此不再赘述。上述空调系统的控制优化装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图3所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种空调系统的控制优化方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图3中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

建立空调仿真模型，以及，获取候选控制方案；

获取仿真运行能耗；所述仿真运行能耗为所述空调仿真模型模拟所述空调系统按照所述候选控制方案运行时产生的运行能耗；

根据所述仿真运行能耗，确定所述空调系统的候选控制方案为节能控制方案。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

设定起始时间和结束时间；获取所述起始时间的运行环境，以及，获取所述结束时间的运行环境；所述运行环境包括建筑冷负荷和环境温湿度；获取所述起始时间的仿真运行参数，以及，获取所述结束时间的仿真运行参数；所述仿真运行参数为所述空调仿真模型模拟所述空调系统在所述运行环境下按照所述候选控制方案运行时的运行参数；生成所述仿真运行能耗；所述仿真运行能耗根据所述起始时间的仿真运行参数和所述结束时间的仿真运行参数生成。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

确定中间时间；所述中间时间为所述起始时间和所述结束时间之间的时间；根据所述起始时间的运行环境和所述结束时间的运行环境，估算所述中间时间的预估运行环境；根据所述起始时间的仿真运行参数和所述中间时间的预估运行环境，估算所述中间时间的预估运行参数；采用所述起始时间的仿真运行参数、所述结束时间的仿真运行参数和所述中间时间的预估运行参数，计算所述仿真运行能耗。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

根据所述起始时间的仿真运行参数和所述上一时间点的预估运行环境，估算所述上一时间点的预估运行参数；根据所述上一时间点的预估运行参数和所述下一时间点的预估运行环境，估算所述下一时间点的预估运行参数。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取所述起始时间的仿真运行能耗，以及，获取所述结束时间的仿真运行能耗；所述起始时间的仿真运行能耗根据所述起始时间的仿真运行参数生成；所述结束时间的仿真运行能耗根据所述结束时间的仿真运行参数生成；对所述起始时间的仿真运行能耗和所述结束时间的仿真运行能耗进行累加，得到所述仿真运行能耗。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

在所述起始时间的仿真运行参数中提取起始功率，以及，在所述中间时间的预估运行参数中提取中间功率，以及，在所述结束时间的仿真运行参数中提取结束功率；对所述起始功率、所述中间功率和所述结束功率进行积分，得到所述仿真运行能耗。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取所述空调系统的全工况运行数据；对所述全工况运行数据进行拟合，得到半经验数学模型；根据所述半经验数学模型和预设的设备控制逻辑，得到设备控制模型；获取热力水力参数计算模型，并根据所述设备控制模型和所述热力水力参数计算模型，生成所述空调仿真模型。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

对所述空调系统进行水力迭代计算，得到各时水力参数，以及，对所述空调系统进行热力迭代计算，得到各时热力参数；根据所述各时水力参数和所述各时热力参数，得到所述热力水力参数计算模型。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

获取所述空调系统的结构件数据；查询所述结构件数据的虚拟现实特征；构建所述空调系统的虚拟现实模型；所述虚拟现实模型包括所述结构件数据的虚拟现实特征；展示所述空调仿真模型的虚拟现实模型。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：

生成所述仿真运行能耗的可视化能耗结果；展示所述可视化能耗结果；所述可视化能耗结果包括曲线图、柱状图、三维曲面图和三维网格图中的至少一种。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

建立空调仿真模型，以及，获取候选控制方案；

获取仿真运行能耗；所述仿真运行能耗为所述空调仿真模型模拟所述空调系统按照所述候选控制方案运行时产生的运行能耗；

根据所述仿真运行能耗，确定所述空调系统的候选控制方案为节能控制方案。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

设定起始时间和结束时间；获取所述起始时间的运行环境，以及，获取所述结束时间的运行环境；所述运行环境包括建筑冷负荷和环境温湿度；获取所述起始时间的仿真运行参数，以及，获取所述结束时间的仿真运行参数；所述仿真运行参数为所述空调仿真模型模拟所述空调系统在所述运行环境下按照所述候选控制方案运行时的运行参数；生成所述仿真运行能耗；所述仿真运行能耗根据所述起始时间的仿真运行参数和所述结束时间的仿真运行参数生成。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

确定中间时间；所述中间时间为所述起始时间和所述结束时间之间的时间；根据所述起始时间的运行环境和所述结束时间的运行环境，估算所述中间时间的预估运行环境；根据所述起始时间的仿真运行参数和所述中间时间的预估运行环境，估算所述中间时间的预估运行参数；采用所述起始时间的仿真运行参数、所述结束时间的仿真运行参数和所述中间时间的预估运行参数，计算所述仿真运行能耗。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

根据所述起始时间的仿真运行参数和所述上一时间点的预估运行环境，估算所述上一时间点的预估运行参数；根据所述上一时间点的预估运行参数和所述下一时间点的预估运行环境，估算所述下一时间点的预估运行参数。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取所述起始时间的仿真运行能耗，以及，获取所述结束时间的仿真运行能耗；所述起始时间的仿真运行能耗根据所述起始时间的仿真运行参数生成；所述结束时间的仿真运行能耗根据所述结束时间的仿真运行参数生成；对所述起始时间的仿真运行能耗和所述结束时间的仿真运行能耗进行累加，得到所述仿真运行能耗。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

在所述起始时间的仿真运行参数中提取起始功率，以及，在所述中间时间的预估运行参数中提取中间功率，以及，在所述结束时间的仿真运行参数中提取结束功率；对所述起始功率、所述中间功率和所述结束功率进行积分，得到所述仿真运行能耗。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取所述空调系统的全工况运行数据；对所述全工况运行数据进行拟合，得到半经验数学模型；根据所述半经验数学模型和预设的设备控制逻辑，得到设备控制模型；获取热力水力参数计算模型，并根据所述设备控制模型和所述热力水力参数计算模型，生成所述空调仿真模型。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

对所述空调系统进行水力迭代计算，得到各时水力参数，以及，对所述空调系统进行热力迭代计算，得到各时热力参数；根据所述各时水力参数和所述各时热力参数，得到所述热力水力参数计算模型。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

获取所述空调系统的结构件数据；查询所述结构件数据的虚拟现实特征；构建所述空调系统的虚拟现实模型；所述虚拟现实模型包括所述结构件数据的虚拟现实特征；展示所述空调仿真模型的虚拟现实模型。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：

生成所述仿真运行能耗的可视化能耗结果；展示所述可视化能耗结果；所述可视化能耗结果包括曲线图、柱状图、三维曲面图和三维网格图中的至少一种。

可以理解，本发明所使用的术语“第一”、“第二”等可在本文中用于描述各种元件，但这些元件不受这些术语限制。这些术语仅用于将第一个模型获取子模块与另一个模型获取子模块区分。举例来说，在不脱离本发明的范围的情况下，可以将第一模型获取子模块称为第二模型获取子模块，且类似地，可将第二模型获取子模块称为第一模型获取子模块。第一模型获取子模块和第二模型获取子模块都是模型获取子模块，但其不是同一模型获取子模块。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (12)

1.一种空调系统的控制优化方法，其特征在于，包括：

建立空调仿真模型，以及，获取候选控制方案；

获取仿真运行能耗；所述仿真运行能耗为所述空调仿真模型模拟所述空调系统按照所述候选控制方案运行时产生的运行能耗；所述获取仿真运行能耗，包括：设定起始时间和结束时间；

获取所述起始时间的运行环境，以及，获取所述结束时间的运行环境；所述运行环境包括建筑冷负荷和环境温湿度；

获取所述起始时间的仿真运行参数，以及，获取所述结束时间的仿真运行参数；所述仿真运行参数为所述空调仿真模型模拟所述空调系统在所述运行环境下按照所述候选控制方案运行时的运行参数；

生成所述仿真运行能耗；所述仿真运行能耗根据所述起始时间的仿真运行参数和所述结束时间的仿真运行参数生成；

根据所述仿真运行能耗，确定所述空调系统的候选控制方案为节能控制方案。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当接收到深度仿真请求，所述生成所述仿真运行能耗，包括：

确定中间时间；所述中间时间为所述起始时间和所述结束时间之间的时间；

根据所述起始时间的运行环境和所述结束时间的运行环境，估算所述中间时间的预估运行环境；

根据所述起始时间的仿真运行参数和所述中间时间的预估运行环境，估算所述中间时间的预估运行参数；

采用所述起始时间的仿真运行参数、所述结束时间的仿真运行参数和所述中间时间的预估运行参数，计算所述仿真运行能耗。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述中间时间包括上一时间点和下一时间点，所述根据所述起始时间的仿真运行参数和所述中间时间的预估运行环境，估算所述中间时间的预估运行参数，包括：

根据所述起始时间的仿真运行参数和所述上一时间点的预估运行环境，估算所述上一时间点的预估运行参数；

根据所述上一时间点的预估运行参数和所述下一时间点的预估运行环境，估算所述下一时间点的预估运行参数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成所述仿真运行能耗，包括：

获取所述起始时间的仿真运行能耗，以及，获取所述结束时间的仿真运行能耗；所述起始时间的仿真运行能耗根据所述起始时间的仿真运行参数生成；所述结束时间的仿真运行能耗根据所述结束时间的仿真运行参数生成；

对所述起始时间的仿真运行能耗和所述结束时间的仿真运行能耗进行累加，得到所述仿真运行能耗。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述采用所述起始时间的仿真运行参数、所述结束时间的仿真运行参数和所述中间时间的预估运行参数，计算所述仿真运行能耗，包括：

在所述起始时间的仿真运行参数中提取起始功率，以及，在所述中间时间的预估运行参数中提取中间功率，以及，在所述结束时间的仿真运行参数中提取结束功率；

对所述起始功率、所述中间功率和所述结束功率进行积分，得到所述仿真运行能耗。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立空调仿真模型，包括：

获取所述空调系统的全工况运行数据；

对所述全工况运行数据进行拟合，得到半经验数学模型；

根据所述半经验数学模型和预设的设备控制逻辑，得到设备控制模型；

获取热力水力参数计算模型，并根据所述设备控制模型和所述热力水力参数计算模型，生成所述空调仿真模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述获取热力水力参数计算模型，包括：

对所述空调系统进行水力迭代计算，得到各时水力参数，以及，对所述空调系统进行热力迭代计算，得到各时热力参数；

根据所述各时水力参数和所述各时热力参数，得到所述热力水力参数计算模型。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立空调仿真模型，还包括：

获取所述空调系统的结构件数据；

查询所述结构件数据的虚拟现实特征；

构建所述空调系统的虚拟现实模型；所述虚拟现实模型包括所述结构件数据的虚拟现实特征；

展示所述空调仿真模型的虚拟现实模型。

9.根据权利要求1-8中任意一项所述的方法，其特征在于，还包括：

生成所述仿真运行能耗的可视化能耗结果；

展示所述可视化能耗结果；所述可视化能耗结果包括曲线图、柱状图、三维曲面图和三维网格图中的至少一种。

10.一种空调系统的控制优化装置，其特征在于，所述装置包括：

获取模块，用于建立空调仿真模型，以及，获取候选控制方案；

仿真模块，用于获取仿真运行能耗；所述仿真运行能耗为所述空调仿真模型模拟所述空调系统按照所述候选控制方案运行时产生的运行能耗；所述获取仿真运行能耗，包括：设定起始时间和结束时间；

获取所述起始时间的运行环境，以及，获取所述结束时间的运行环境；所述运行环境包括建筑冷负荷和环境温湿度；

获取所述起始时间的仿真运行参数，以及，获取所述结束时间的仿真运行参数；所述仿真运行参数为所述空调仿真模型模拟所述空调系统在所述运行环境下按照所述候选控制方案运行时的运行参数；

生成所述仿真运行能耗；所述仿真运行能耗根据所述起始时间的仿真运行参数和所述结束时间的仿真运行参数生成；

优化模块，用于根据所述仿真运行能耗，确定所述空调系统的候选控制方案为节能控制方案。

11.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至9中任一项所述方法的步骤。

12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至9中任一项所述的方法的步骤。

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