一種預(yù)測中央空調(diào)異常的方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種預(yù)測中央空調(diào)異常的方法，包括：S1、監(jiān)測每個房間的制冷或制熱是否異常，并用房間異常因子進行標記：如果異常，則房間異常因子標記為1，如果正常，則房間異常因子標記為0；S2、計算中央空調(diào)的冷量或熱量傳遞管路上的各個設(shè)備的設(shè)備異常因子F：F=r/R，其中r表示該設(shè)備控制的異常房間數(shù)，R表示該設(shè)備控制的總房間數(shù)；S3、將n≤F≤1的設(shè)備標記為異常節(jié)點，以進行人工檢測排查，其中，n為預(yù)定值，且0＜n≤1。通過本方法，維護人員僅需在發(fā)現(xiàn)設(shè)備中有異常節(jié)點時去檢測，檢測數(shù)量少，而且解決了因不能及時發(fā)現(xiàn)異常而浪費能源的問題。
【專利說明】一種預(yù)測中央空調(diào)異常的方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及空調(diào)設(shè)備的異常檢測，尤其涉及一種預(yù)測中央空調(diào)異常的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]中央空調(diào)已被廣泛應(yīng)用于各種大型建筑中，但是很多中央空調(diào)在運行幾年后因為疏于維護，會產(chǎn)生設(shè)備異常，造成制冷制熱效果不理想，影響用戶的舒適度，也會浪費能源。目前來講，中央空調(diào)的維護檢測主要還是依靠傳統(tǒng)的方式:由空調(diào)維護人員定期檢查和維護，但是由于中央空調(diào)安裝及結(jié)構(gòu)的復(fù)雜錯綜性，加之空調(diào)終端風機數(shù)量多，且這種方式需要定期對所有的空調(diào)設(shè)備進行檢查，包括正常運行及非正常運行的，檢測效率低且成本高。另一種方式則是當用戶感覺空調(diào)有問題時(比如已無法制冷)，才向維護人員報檢，此時異常情況往往已經(jīng)比較嚴重，已造成了能源浪費。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明針對現(xiàn)有的異常檢測方法效率低、成本高的現(xiàn)狀提出了一種由計算機完成的分析方法，可以比傳統(tǒng)的方法更有效及時地發(fā)現(xiàn)異常情況，從而提醒空調(diào)維護人員進行維護，減少能源浪費。
[0004]本發(fā)明提供以下技術(shù)方案 來解決上述技術(shù)問題:
[0005]一種預(yù)測中央空調(diào)異常的方法，包括以下步驟:
[0006]S1、監(jiān)測每個房間的制冷或制熱是否異常，并用房間異常因子進行標記:如果異常，則房間異常因子標記為1，如果正常，則房間異常因子標記為O ;
[0007]S2、計算中央空調(diào)的冷量或熱量傳遞管路上的各個設(shè)備的設(shè)備異常因子F:F=r/R，其中r表示該設(shè)備控制的異常房間數(shù)，R表示該設(shè)備控制的總房間數(shù)；
[0008]S3、將n≤f≤1的設(shè)備標記為異常節(jié)點，以進行人工檢測排查，其中，η為預(yù)定值，且O < n≤1。
[0009]優(yōu)選地，所述中央空調(diào)具有與服務(wù)器端連接的風機盤管溫控器以及溫度傳感器，所述溫度傳感器用以采集室內(nèi)溫度，所述風機盤管溫控器用以將采集到的所述室內(nèi)溫度和風機盤管的工作狀態(tài)發(fā)送至所述服務(wù)器端；所述步驟Si包括:
[0010]S11、獲取每個房間內(nèi)的溫度數(shù)據(jù)以及風機盤管的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)；
[0011]S12、提取在所述風機盤管運行狀態(tài)下的房間溫度變化數(shù)據(jù)，根據(jù)溫度變化數(shù)據(jù)判斷每個房間的溫度變化是否符合預(yù)期值，從而判斷房間制冷或制熱是否異常并用房間異常因子進行標記:如果異常，則房間異常因子為1，如果正常，則房間異常因子為O。
[0012]優(yōu)選地,所述步驟S12包括:
[0013]提取所述風機盤管運行的η個時間段的溫度數(shù)據(jù)集合，其中每個溫度數(shù)據(jù)集合內(nèi)包含若干個離散的溫度數(shù)據(jù)點(t，T)，T表示t時刻房間內(nèi)的溫度；
[0014]分別對每個溫度數(shù)據(jù)集合內(nèi)的溫度數(shù)據(jù)點進行線性回歸，得到對應(yīng)于所述η個時間段的η個溫度T隨時間變化的線性方程其中i=l，2，…η，&?和匕均為常數(shù)；[0015]當空調(diào)為制冷模式，計算為負數(shù)的％占％總個數(shù)的百分比，并將得到的負數(shù)％百分比與預(yù)先設(shè)定的一閾值進行比較:若負數(shù)Si百分比大于等于所述閾值，則判定該房間制冷正常，所述房間異常因子為0，否則，所述房間異常因子為I ;
[0016]當空調(diào)為制熱模式，計算為正數(shù)的％占％總個數(shù)的百分比，并將得到的正數(shù)％百分比與所述閾值進行比較:若正數(shù)Bi百分比大于等于所述閾值，則判定該房間制熱正常，所述房間異常因子為0，否則，所述房間異常因子為I。
[0017]優(yōu)選地,所述n=l。
[0018]優(yōu)選地，所述步驟S12中，對所述溫度數(shù)據(jù)集合內(nèi)的溫度數(shù)據(jù)點進行線性回歸時，
米用最小二乘法。
[0019]優(yōu)選地，所述閾值為70%?90%。
[0020]優(yōu)選地，所述閾值為80%。
[0021]優(yōu)選地，所述風機盤管的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)為(U，t)，U表示t時刻所述風機盤管的工作狀態(tài)，且U的值為0、1、2或3, U=O表示停止，U=I表示低風運行，U=2表示中風運行，U=3表示高風運行。
[0022]本發(fā)明提供的預(yù)測中央空調(diào)異常的方法，與現(xiàn)有技術(shù)相比，至少具有以下有益效果:基于房間與空調(diào)設(shè)備之間的連接網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，根據(jù)房間的異常狀況給空調(diào)設(shè)備的各個節(jié)點分配異常因子，通過異常因子的大小來判斷各個節(jié)點設(shè)備出錯的可能性，從而能夠?qū)崿F(xiàn)快速、高效率地設(shè)備異常排查。
[0023]空調(diào)設(shè)備的多數(shù)異常是由于性能的逐步衰減而引起的，在設(shè)備徹底無法工作之前的很長一段時間里，空調(diào)設(shè)備已經(jīng)是處于異常狀態(tài)，但由于這種異常是逐步發(fā)生的(例如制冷效果逐步減弱；制熱間歇性停止時間逐步增加)，因而，往往不易被用戶或空調(diào)檢修人員查覺，而直到設(shè)備徹底無法工作時才被注意并修理，這樣，長時間的異常狀態(tài)一方面影響用戶健康和使用體驗，另一方面，也可能帶來高能耗等資源浪費或?qū)е略O(shè)備最終無法修理而徹底報廢。
[0024]本發(fā)明的優(yōu)選方案中，基于與服務(wù)器連接的風機盤管溫控器，利用本發(fā)明的預(yù)測方法，通過對房間溫度數(shù)據(jù)的分析，得到每個房間制冷制熱效果的結(jié)論，通過對制冷、制熱效果的數(shù)據(jù)分析，能夠檢測出人所無法感知或容易被人忽略的細微的、逐步發(fā)生的異常，進而通過異常因子分配的方法提前發(fā)現(xiàn)異常設(shè)備，在設(shè)備徹底損壞之前及時、準確地進行檢修。避免了傳統(tǒng)人工檢測方法可能導致的資源浪費現(xiàn)象，同時，本優(yōu)選方案也大幅降低了人工排查成本。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0025]圖1是本發(fā)明提供的預(yù)測中央空調(diào)異常的方法流程圖；
[0026]圖2是本發(fā)明具體實施例中制冷模式下的中央空調(diào)冷量傳遞示意圖；
[0027]圖3是本發(fā)明具體實施例中一個建筑的中央空調(diào)部分系統(tǒng)架構(gòu)圖；
[0028]圖4是圖3系統(tǒng)架構(gòu)中各設(shè)備和建筑內(nèi)房間的異常因子標記示意圖。
【具體實施方式】
[0029]下面對照附圖并結(jié)合優(yōu)選的實施方式對本發(fā)明作進一步說明。[0030]實施例1
[0031]本實施例提供一種預(yù)測中央空調(diào)異常的方法，通過對中央空調(diào)的組織架構(gòu)中每個房間的溫度數(shù)據(jù)進行分析，判斷房間的異常情況，從而計算中央空調(diào)的設(shè)備異常因子，來預(yù)測設(shè)備的異常。該方法的執(zhí)行基于空調(diào)終端(一般是指房間內(nèi))聯(lián)網(wǎng)的風機盤管溫控器以及能夠準確感測房間溫度的溫度傳感器，該方法的流程如圖1所示，包括以下步驟:
[0032]S1、獲取每個房間內(nèi)的溫度數(shù)據(jù)以及每個風機盤管的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)。其中房間溫度數(shù)據(jù)為溫度與時間的序列(t，T)，T表示t時刻房間的溫度，每個風機盤管的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)為工作狀態(tài)與時間的序列(t，U)，U表示t時刻風機盤管的工作狀態(tài)，以常見的三檔風速為例，U=O表示風機盤管停止，U=I表示風機盤管低風運行，U=2表示風機盤管中風運行，U=3表示風機盤管高風運行，即U古O時風機盤管處于運行狀態(tài)。將前述的溫度數(shù)據(jù)和風機盤管工作狀態(tài)數(shù)據(jù)發(fā)送至服務(wù)器端，以進行下述步驟的分析和運算。
[0033]S2、提取在所述風機盤管運行狀態(tài)下的房間溫度變化數(shù)據(jù)，根據(jù)溫度變化數(shù)據(jù)判斷每個房間的溫度變化是否符合預(yù)期值，從而判斷房間制冷或制熱是否異常并用房間異常因子進行標記:如果異常，則房間異常因子為1，如果正常，則房間異常因子為O。對于本步驟S2，可以在獲取了一天(此處僅是舉例，提取數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)的時間間隔可以根據(jù)需要進行設(shè)置，也可以是三天，一周，一個月等，此處不構(gòu)成限制)的數(shù)據(jù)之后，篩選出所述風機盤管運行狀態(tài)下的η個時間段的溫度數(shù)據(jù)，例如在某天內(nèi)，風機盤管運行時間段有9:00~9:30，9:40~9:50，12:00~13:00，15:15~16:30等20個時間段，即η=20，無論是風機盤管以何種風速運行，只要是運行狀態(tài)(U Φ O)都提取出來，得到20個溫度數(shù)據(jù)集合，每個集合內(nèi)都有若干個離散的溫度數(shù)據(jù)(t，T)，對于每一個溫度數(shù)據(jù)集合，都進行線性回歸，從而可以得到20個溫度與時間相關(guān)的線性方程Ti=^tJbi,其中i=l,2,…n，七和匕均為常數(shù)，此處舉例中的n=20，即得到20個&1，20個匕:
[0034]當中央空調(diào)以制冷模式運行的情況下，計算20個％中為負數(shù)的％占總的％個數(shù)的比例P1，并將該比例Pl與一預(yù)先設(shè)定的閾值進行比較，該閾值可在70%~90%之間，此處優(yōu)選該閾值為80%，若Pa ^ 80%，說明該房間制冷正常，標記該房間的異常因子為0，如果Pa < 80%，則表示該房間制冷異常，標記該房間的異常因子為1，表示連接該房間的空調(diào)設(shè)備可能異常；
[0035]當中央空調(diào)以制熱模式運行的情況下，計算20個％中為正數(shù)的％占總的％個數(shù)的比例P2，并將該比例與前述的閾值80%進行比較(制熱模式下的該閾值與制冷模式下的閾值一致或不一致都行，此處優(yōu)選是一致的)，若P2 ^ 80%，說明該房間制熱正常，標記該房間的異常因子為0，否則，標記該房間的異常因子為1，表示連接該房間的空調(diào)設(shè)備可能異
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[0036]需要說明，在上述的房間異常因子計算中，對溫度數(shù)據(jù)集合進行線性回歸時，可以采用最小二乘法，來得到前述的η個線性方程。
[0037]通過前述計算，得到房間異常因子之后，根據(jù)異常房間以及空調(diào)系統(tǒng)的組織架構(gòu)(或者說連接關(guān)系)來分析每個空調(diào)設(shè)備的異常情況:
[0038]S3、計算中央空調(diào)的冷量或熱量傳遞管路上的各個設(shè)備的設(shè)備異常因子F:F=r/R，其中r表示該設(shè)備控制的異常房間數(shù)，R表示該設(shè)備控制的總房間數(shù)。接續(xù)前述步驟S2，以制冷為例，通常情況下，大型建筑的中央空調(diào)系統(tǒng)采用水系統(tǒng)制冷，即由制冷機和冷卻塔產(chǎn)生冷凍水，水泵將冷凍水通過水管傳遞到各個風機盤管，風機盤管再通過出風口將冷風送入每個房間，冷量傳遞見圖2，圖3中展示了中央空調(diào)系統(tǒng)的部分架構(gòu)，雖實際中系統(tǒng)構(gòu)成較繁雜，但計算原理是相同的，此處以圖3中這個較簡單的系統(tǒng)來計算:根據(jù)前述得到的房間異常因子來計算設(shè)備異常因子，假如通過前述步驟S2的計算，得到第三房間和第四房間制冷異常，異常因子均為1，而第一房間和第二房間制冷正常，異常因子為O，通過公式F=r/R計算，可以得到圖4中的設(shè)備異常數(shù)據(jù)，圖4中每個設(shè)備下方標示出設(shè)備異常因子，可以看出，由于第三房間和第四房間制冷異常，則異常房間的冷量傳遞路徑上各設(shè)備的異常因子均大于O，表示該設(shè)備可能異常，且異常因子越接近1，通常異常的可能性越大。
[0039]S4、將η < F < I的設(shè)備標記為異常節(jié)點，以進行人工檢測排查，其中η為預(yù)定值且O < η < 1，η的取值可以根據(jù)中央空調(diào)的設(shè)備分布網(wǎng)絡(luò)情況進行設(shè)定，一般情況下優(yōu)選取η=1，即:僅僅對F=I的設(shè)備進行排查，如果排查未找到異常設(shè)備，則可適當擴大排查范圍，例如:對F > 0.8的設(shè)備進行排查。通過步驟S3計算，得到了各設(shè)備的異常因子，標記出異常節(jié)點后，可以對異常節(jié)點設(shè)備進行人工檢查，以進一步確定異常設(shè)備。從圖4中可以看出，第三出風口、第四出風口、第五出風口、第二風機的異常因子F=l，都是存在異?？赡苄员容^大的設(shè)備，需要人工檢測、排查。
[0040]前述設(shè)備異常因子的計算雖是對制冷模式的舉例，但制熱模式下，空調(diào)系統(tǒng)中的設(shè)備即使有所不同，設(shè)備異常因子的計算也仍然是一樣的，在此不再贅述。
[0041]通過上述分析方法，得知可能異常的設(shè)備后，再去進行人工檢測，不但需要檢測的設(shè)備減少了，工作效率提高了，而且能夠達到實時檢測的目的，在很大程度上減少了能源的浪費。
[0042]實施例2
[0043]本實施例是實施例1的一種簡化方案，與實施例1的區(qū)別僅僅在于，本實施例采用通過用戶主動報錯的方式，向服務(wù)端報送房間異常。而不是像實施例1 一樣通過對溫度等參數(shù)的變化進行自動判斷。本實施例的實現(xiàn)成本更低，也能夠有效縮小檢修人員的檢修、排查范圍，但無法通過數(shù)據(jù)提前判斷那些檢修性能衰退卻不易被人查覺的設(shè)備。
[0044]綜上所述，本發(fā)明提供的預(yù)測中央空調(diào)異常的方法，至少具有以下優(yōu)點:通過檢測房間制冷或制熱是否異常，基于系統(tǒng)架構(gòu)，計算設(shè)備的異常因子，通過標記異常節(jié)點，以及時通知空調(diào)維護人員進行實地檢查。由于本方法已經(jīng)提前將可能出現(xiàn)問題的設(shè)備篩選出，這樣可以縮短維護人員尋找真正存在異常的設(shè)備的時間以及異常原因。
[0045]以上內(nèi)容是結(jié)合具體的優(yōu)選實施方式對本發(fā)明所作的進一步詳細說明，不能認定本發(fā)明的具體實施只局限于這些說明。對于本發(fā)明所屬【技術(shù)領(lǐng)域】的技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干等同替代或明顯變型，而且性能或用途相同，都應(yīng)當視為屬于本發(fā)明的保護范圍。
【權(quán)利要求】
1.一種預(yù)測中央空調(diào)異常的方法，其特征在于，包括以下步驟: s1、監(jiān)測每個房間的制冷或制熱是否異常，并用房間異常因子進行標記:如果異常，則房間異常因子標記為1，如果正常，則房間異常因子標記為O ; s2、計算中央空調(diào)的冷量或熱量傳遞管路上的各個設(shè)備的設(shè)備異常因子F:F=r/R，其中r表示該設(shè)備控制的異常房間數(shù)，R表示該設(shè)備控制的總房間數(shù)；s3、將η≤F ≤ 1的設(shè)備標記為異常節(jié)點，以進行人工檢測排查，其中，η為預(yù)定值，且O≤ n ≤ 10
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于:所述中央空調(diào)具有與服務(wù)器端連接的風機盤管溫控器以及溫度傳感器，所述溫度傳感器用以采集室內(nèi)溫度，所述風機盤管溫控器用以將采集到的所述室內(nèi)溫度和風機盤管的工作狀態(tài)發(fā)送至所述服務(wù)器端； 所述步驟SI包括: SI 1、獲取每個房間內(nèi)的溫度數(shù)據(jù)以及風機盤管的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)； S12、提取在所述風機盤管運行狀態(tài)下的房間溫度變化數(shù)據(jù)，根據(jù)溫度變化數(shù)據(jù)判斷每個房間的溫度變化是否符合預(yù)期值，從而判斷房間制冷或制熱是否異常并用房間異常因子進行標記:如果異常，則房間異常因子為1，如果正常，則房間異常因子為O。
3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于:所述步驟S12包括: 提取所述風機盤管運行的η個時間段的溫度數(shù)據(jù)集合，其中每個溫度數(shù)據(jù)集合內(nèi)包含若干個離散的溫度數(shù)據(jù)點(t，T)，T表示t時刻房間內(nèi)的溫度； 分別對每個溫度數(shù)據(jù)集合內(nèi)的溫度數(shù)據(jù)點進行線性回歸，得到對應(yīng)于所述η個時間段的η個溫度T隨時間變化的線性方程其中i=l，2，…n，Bi和匕均為常數(shù)； 當空調(diào)為制冷模式，計算為負數(shù)的％占％總個數(shù)的百分比，并將得到的負數(shù)％百分比與預(yù)先設(shè)定的一閾值進行比較:若負數(shù)％百分比大于等于所述閾值，則判定該房間制冷正常，所述房間異常因子為0，否則，所述房間異常因子為I ; 當空調(diào)為制熱模式，計算為正數(shù)的Bi占％總個數(shù)的百分比，并將得到的正數(shù)％百分比與所述閾值進行比較:若正數(shù)％百分比大于等于所述閾值，則判定該房間制熱正常，所述房間異常因子為0，否則，所述房間異常因子為I。
4.如權(quán)利要求2或3所述的方法，其特征在于:所述n=l。
5.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于:所述步驟S12中，對所述溫度數(shù)據(jù)集合內(nèi)的溫度數(shù)據(jù)點進行線性回歸時，采用最小二乘法。
6.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于:所述閾值為70%~90%。
7.如權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于:所述閾值為80%。
8.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于:所述風機盤管的工作狀態(tài)數(shù)據(jù)為(U，t)，U表示t時刻所述風機盤管的工作狀態(tài)，且U的值為0、1、2或3，U=O表示停止，U=I表示低風運行，U=2表示中風運行，U=3表示高風運行。
【文檔編號】F24F11/00GK103807980SQ201410077544
【公開日】2014年5月21日 申請日期:2014年3月4日 優(yōu)先權(quán)日:2014年3月4日
【發(fā)明者】施曉亞, 李捷超, 張 林 申請人:施曉亞, 李捷超, 張 林