技术摘要：
本发明公开了一种变风量中央空调风量水量组合优化的方法及装置，方法包括：构建目标函数，所述目标函数包含所述变风量中央空调的风机频率、冷冻水流量与总能耗之间的函数关系；确定风机频率区间及冷冻水流量区间；根据所述风机频率区间及所述冷冻水流量区间，基于遗传  全部
背景技术：
变风量中央空调系统因其控制手段相对灵活、变工况适应性较好、系统运行效率 较高等优点而被广泛应用于日常生产生活中。 目前，主要通过运行参数仿真优化来确定变风量中央空调系统的变风量运行方 式。 运行参数的仿真优化未考虑变风量中央空调系统中送风风量及冷冻水流量的耦 合，可能导致变风量中央空调系统的能耗较高。
技术实现要素：
本发明提供了一种变风量中央空调风量水量组合优化的方法、装置、可读介质及 电子设备，根据得到的最优风机频率及最优冷冻水流量调控变风量中央空调系统时，可降 低变风量中央空调系统的能耗。 第一方面，本发明提供了一种变风量中央空调风量水量组合优化的方法，包括： 构建目标函数，所述目标函数包含所述变风量中央空调的风机频率、冷冻水流量 与总能耗之间的函数关系； 确定风机频率区间及冷冻水流量区间； 根据所述风机频率区间及所述冷冻水流量区间，基于遗传算法求解所述目标函数 的最优解，其中，所述最优解包括最优风机频率、最优冷冻水流量。 优选地， 所述根据所述风机频率区间及所述冷冻水流量区间，基于遗传算法求解所述目标 函数的最优解，包括： A1、确定算法参数，所述算法参数包括种群规模、交叉率、变异率及终止条件； A2、根据所述种群规模形成由至少两个染色体构成的种群，所述染色体包括风机 频率及冷冻水流量，其中，所述风机频率位于所述风机频率区间内，所述冷冻水流量位于所 述冷冻水流量区间内，所述变风量中央空调根据所述风机频率及所述冷冻水流量运行时产 生的供冷量大于预设冷负荷需求； A3、针对所述种群中每个所述染色体，对所述染色体进行编码处理以形成个体； A4、根据所述目标函数计算所述种群中各个所述个体的适应度值，并根据各个所 述个体的所述适应度值确定全局最优个体； A5、判断是否满足所述终止条件，如果是，则执行A9，否则，则执行A6； A6、根据各个所述个体的所述适应度值，从所述种群中选择至少两个遗传个体； A7、根据所述交叉率及所述变异率，依次对选择的所述至少两个遗传个体进行交 5 CN 111609524 A 说　明　书 2/9 页 叉处理及变异处理，得到至少两个交叉个体以及至少一个变异个体； A8、利用各个所述遗传个体、所述至少两个交叉个体以及所述至少一个变异个体 形成所述种群，并执行A4； A9、对所述全局最优个体进行解码处理以得到最优风机频率及最优冷冻水流量。 优选地， 所述终止条件包括最大迭代次数； 则， 所述A4，进一步包括：记录所述全局最优个体的迭代更新次数； 所述判断是否满足所述终止条件，包括： 检测记录的所述迭代更新次数是否达到所述最大迭代次数。 优选地， 所述终止条件包括最优适应度值； 则，所述判断是否满足所述终止条件，包括： 检测所述全局最优个体的所述适应度值是否达到所述最优适应度值。 优选地， 所述根据各个所述个体的所述适应度值，从所述种群中选择至少两个遗传个体， 包括： 根据各个所述个体的所述适应度值确定出至少两个候选个体； 针对每个所述候选个体，对所述候选个体进行解码处理以得到当前风机频率及当 前冷冻水流量，检测所述变风量中央空调根据所述当前风机频率及所述冷冻水流量运行时 产生的供冷量是否不小于所述预设冷负荷需求，如果是，则将所述候选个体作为遗传个体。 第二方面，本发明提供了一种变风量中央空调风量水量组合优化的装置，包括： 构建函数模块，用于构建目标函数，所述目标函数包含所述变风量中央空调的风 机频率、冷冻水流量与总能耗之间的函数关系； 区间确定模块，用于确定风机频率区间及冷冻水流量区间； 最优解确定模块，用于根据所述风机频率区间及所述冷冻水流量区间，基于遗传 算法求解所述目标函数的最优解，其中，所述最优解包括最优风机频率、最优冷冻水流量。 优选地， 所述最优解确定模块，包括：参数确定单元、第一种群确定单元、个体确定单元、适 应度值确定单元、判断单元、选择单元、交叉变异单元、第二种群确定单元及最优解确定单 元；其中， 所述参数确定单元，用于确定算法参数，所述算法参数包括种群规模、交叉率、变 异率及终止条件； 所述第一种群确定单元，用于根据所述种群规模形成由至少两个染色体构成的种 群，所述染色体包括风机频率及冷冻水流量，其中，所述风机频率位于所述风机频率区间 内，所述冷冻水流量位于所述冷冻水流量区间内，所述变风量中央空调根据所述风机频率 及所述冷冻水流量运行时产生的供冷量大于预设冷负荷需求； 所述个体确定单元，用于针对所述种群中每个所述染色体，对所述染色体进行编 码处理以形成个体； 6 CN 111609524 A 说　明　书 3/9 页 所述适应度值单元，用于根据所述目标函数计算所述种群中各个所述个体的适应 度值，并根据各个所述个体的所述适应度值确定全局最优个体； 所述判断单元，用于判断是否满足所述终止条件，如果是，则触发所述最优解确定 单元，否则，则触发所述选择单元； 所述选择单元，用于根据各个所述个体的所述适应度值，从所述种群中选择至少 两个遗传个体； 所述交叉变异单元，用于根据所述交叉率及所述变异率，依次对选择的所述至少 两个遗传个体进行交叉处理及变异处理，得到至少两个交叉个体以及至少一个变异个体； 所述第二种群确定单元，用于利用各个所述遗传个体、所述至少两个交叉个体以 及所述至少一个变异个体形成所述种群，并触发所述适应度值单元； 所述最优解确定单元，用于对所述全局最优个体进行解码处理以得到最优风机频 率及最优冷冻水流量。 优选地， 所述终止条件包括最大迭代次数； 则， 所述适应度值确定单元，还用于记录所述全局最优个体的迭代更新次数； 所述判断单元，用于检测记录的所述迭代更新次数是否达到所述最大迭代次数。 优选地， 所述终止条件包括最优适应度值； 则，所述判断单元，用于检测所述最小适应度值是否达到所述最优适应度值。 优选地， 所述选择单元，用于根据各个所述个体的所述适应度值确定出至少两个候选个 体；针对每个所述候选个体，对所述候选个体进行解码处理以得到当前风机频率及当前冷 冻水流量，检测所述变风量中央空调根据所述当前风机频率及所述冷冻水流量运行时产生 的供冷量是否不小于所述预设冷负荷需求，如果是，则将所述候选个体作为遗传个体。 第三方面，本发明提供了一种可读介质，包括执行指令，当电子设备的处理器执行 所述执行指令时，所述电子设备执行如第一方面中任一所述的方法。 第四方面，本发明提供了一种电子设备，包括处理器以及存储有执行指令的存储 器，当所述处理器执行所述存储器存储的所述执行指令时，所述处理器执行如第一方面中 任一所述的方法。 本发明提供了一种变风量中央空调风量水量组合优化的方法、装置、可读介质及 电子设备，该方法通过构建目标函数，目标函数包含变风量中央空调的风机频率、冷冻水流 量与总能耗之间的函数关系，确定风机频率区间及冷冻水流量区间，此时，即可根据风机频 率区间及冷冻水流量区间，基于遗传算法求解目标函数的最优解，最优解包括最优风机频 率及最优冷冻水流量，变风量中央空调系统的风机频率与送风风量存在直接的函数关系， 因此，得到的最优风机频率能够直接指示变风量中央空调的最优送风风量，即得到的最优 风机频率和最优冷冻水流量为通过目标函数、风机频率区间及冷冻水流量区间的约束综合 考虑了变风量中央空调系统的送风风量与冷冻水流量之间的耦合，相应的，后续根据得到 的最优风机频率及最优冷冻水流量调控变风量中央空调系统时，即可降低变风量中央空调 7 CN 111609524 A 说　明　书 4/9 页 系统的能耗。 上述的非惯用的优选方式所具有的进一步效果将在下文中结合