一种基于智能算法的冷水机能效优化系统的制作方法

本发明涉及制冷设备控制，尤其涉及一种基于智能算法的冷水机能效优化系统。

背景技术：

1、在现代工业和商业设施中，冷水机组是至关重要的组件，用于提供必需的冷却和空调服务，这些系统通常涉及高能耗，尤其是在温度和负载需求频繁变化的环境中，效率低下会导致显著的能源浪费和增加运营成本，传统的冷水机管理系统主要依赖于固定的操作参数和定期的维护计划，这些系统往往不能适应快速变化的环境条件或实时调整运行策略以优化性能和能源效率，此外，故障诊断通常在问题已经影响系统性能或安全后才进行，导致停机时间增加和维护成本升高。

2、现有技术面临几个主要问题：一是缺乏实时数据驱动的操作决策能力，无法根据实际运行条件动态调整冷水机组的工作状态；二是预测性维护的实施不足，维护计划通常是反应式的而非预防性的，缺乏有效利用历史数据和运行趋势来预测潜在故障；三是用户界面常常不够友好，无法提供足够的交互性和操作指导，使得系统调整和故障响应对操作人员的要求较高，这些问题加起来限制了冷水机系统的整体性能和能效，也增加了企业的运营负担。

3、因此，开发一个能够实时优化运行参数，提前预测维护需求，并通过用户友好界面增强操作效率的智能冷水机能效优化系统，成为提升能效和降低运营成本的关键需求。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了一种基于智能算法的冷水机能效优化系统。

2、一种基于智能算法的冷水机能效优化系统，包括数据采集模块、数据分析模块、预测性维护模块、优化决策模块、执行模块以及用户接口模块；其中，

3、数据采集模块：用于收集冷水机的实时工作数据，包括温度、压力、流量和电力消耗；

4、数据分析模块：对采集到的数据进行分析处理，利用预设的机器学习算法识别出冷水机运行的模式和趋势，并预测未来的运行状态；

5、预测性维护模块：根据数据分析模块的输出分析冷水机的潜在故障和维护需求，以预测设备的故障点，并安排维护或更换；

6、优化决策模块：基于数据分析模块和预测性维护模块提供的信息，制定能效优化策略；

7、执行模块：按照制定的能效优化策略调整冷水机的运行，实施具体的优化措施；

8、用户接口模块：用于提供界面供用户监控系统状态、调整优化策略并接收系统反馈。

9、进一步的，所述数据采集模块包括温度传感器、压力传感器、流量传感器以及电力消耗传感器；其中，

10、温度传感器：用于测量冷水机进水和出水的温度，传感器安装在冷水机的进出水管上，通过热电偶或热阻的工作原理，实时监测并记录水温的变化；

11、压力传感器：用于监测冷水机系统内的压力状态，该压力传感器基于压电效应，安装在冷水机的压缩机出口和冷却水入口处，用于提供压力数据；

12、流量传感器：安装在冷水机的进出水管道中，利用涡轮或超声波原理，测量水流的速度和流量，从而计算整个系统的冷却水流量；

13、电力消耗传感器：用于记录冷水机在运行过程中的电力消耗，采用电流互感器来测量经过电缆的电流，并通过已知的电压来计算功率消耗。

14、进一步的，所述数据分析模块包括数据预处理单元、模式识别单元、趋势预测单元以及数据输出单元；其中，

15、数据预处理单元：用于对从数据采集模块接收到的原始数据进行清洗和格式化，包括去除异常值、填补缺失数据、归一化和特征工程，以便于后续的分析处理；

16、模式识别单元：使用预设的机器学习算法，具体为人工神经网络，对预处理后的数据进行分析，识别冷水机的运行模式和行为趋势；

17、趋势预测单元，基于预设的lstm模型，对识别出的模式和趋势进行未来状态的预测，包括运行效率、能效趋势和潜在的性能变化。

18、进一步的，所述模式识别单元包括：

19、特征选择：从预处理后的数据中选择特征，包括温度差、平均压力、总流量和能耗率，形成特征集，该特征被选定为输入神经网络的因素，具体公式为：，其中，是温度差，是平均压力，是总流量，是能耗率；

20、网络结构设定：设定多层前馈神经网络，包括输入层、若干隐藏层和输出层，输入层用于接受选定的特征，隐藏层使用激活函数relu以增强网络的非线性拟合能力，输出层采用softmax函数，预测冷水机的运行模式为高负荷或低负荷，激活函数relu的公式为：；softmax函数公式为：，其中，为输入到神经网络节点的加权和；为relu激活函数的输出；为神经网络输出层的输入向量；为softmax函数的输出，表示每个类别的预测概率；表示总类别数；为的指数，用于计算类别的未标准化概率；为所有类别得分的指数和，用于归一化，确保所有类别概率之和为1，使得输出可以解释为概率分布；

21、训练过程：使用历史数据集进行监督学习训练神经网络，应用反向传播算法和梯度下降法优化网络权重和偏差，以最小化预测输出和实际标签之间的交叉摘损失，交叉摘损失函数公式为：，其中，为输出层的真实标签值；为模型对第个样本属于第类的预测概率；为交叉熵损失函数，为类别的总数；

22、模式识别与输出：经过训练的神经网络将根据实时输入的特征数据识别当前的运行模式和行为趋势，并将识别结果输出至趋势预测单元进行分析和预测。

23、进一步的，所述趋势预测单元包括：

24、输入数据准备：将模式识别单元输出的数据结构化为时间序列格式，具体表示为序列，其中包括当前时间步的运行模式和效率指标；

25、lstm网络配置：具体设定lstm单元，每个单元包括三种类型的门控机制，分别为遗忘门、输入门和输出门；

26、遗忘门用于控制保留之前的记忆单元信息，公式为：

27、；

28、输入门用于控制当前输入的部分更新到记忆单元，公式为：

29、；

30、输出门用于决定输出多少记忆单元的内容，公式为：

31、；

32、记忆单元的更新公式为：

33、是当前隐藏状态，公式为：，其中，为在时间的输入向量；为时间的lstm单元的输出；为时间的单元状态；为分别为时间的遗忘门、输入门和输出门；为与遗忘门、输入门、输出门和单元状态更新的权重矩阵；为与遗忘门、输入门、输出门和单元状态更新的偏置向量；为sigmoid激活函数；为元素乘积，用于门的操作与状态的更新；为双曲正切激活函数，用于处理隐藏状态和单元状态；

34、训练lstm模型：使用历史数据训练lstm模型，以最小化预测值和真实值之间的差异，具体采用的为损失函数是均方误差，具体公式为：

35、，其中，为在时间的实际观察值；为在时间的模型预测值；为均方误差，用于训练过程中评估模型的性能；是样本数量，表示在整个训练集中计算误差；

36、未来状态预测：使用训练好的lstm模型基于输入数据预测冷水机未来的运行效率、能效趋势和潜在的性能变化，预测的输出为一系列预测值，具体表示为：，该预测值用于代表未来各时间步的状态。

37、进一步的，所述预测性维护模块包括故障识别单元、故障预测单元以及维护调度单元；其中，

38、故障识别单元：利用预设的决策树算法处理来自数据分析模块的输出数据，包括冷水机的运行模式、效率变化和潜在过载信息，决策树通过创建模型，从顶部开始，通过预设的问题，将数据分割成越来越小的子集，直至达到叶节点，每个叶节点代表一个预测结果，决策树构建的公式为：，其中，为数据集的熵；为类别在数据集中的比例；在每个决策节点，算法将选择一个特征和一个阈值，以最大化因分割而产生的信息增益；信息增益计算的公式为：，其中，为信息增益；为当前考虑的数据集；为根据特征的某个阈值分割后得到的两个子集，这两个子集分别代表特征大于或小于阈值的数据点集合；为数据集和的样本数，为数据集的熵；

39、故障预测单元：使用随机森林模型，基于故障识别单元的输出来预测未来会出现的具体故障点，随机森林是由多个决策树组成的集合，每个决策树使用随机选择的特征和数据子集进行训练，模型的预测是基于所有决策树的预测结果的多数投票或平均，随机森林预测的公式表示为：，其中，为对于给定输入，随机森林模型的输出预测，具体是故障类型或正常状态的概率；为随机森林中决策树的数量；第棵决策树对样本的预测结果；为输入特征向量；

40、维护调度单元：根据故障预测单元的预测结果，使用线性规划的优化算法，基于故障的紧迫性、设备的重要性及维护资源的可用性，制定维护或更换的时间表和资源分配，旨在优化维护操作，减少停机时间，同时降低维护成本。

41、进一步的，所述维护调度单元包括：

42、参数定义与数据准备：定义冷水机设备的故障紧迫性为，其中表示设备或设备部件；定义每项设备的重要性为；记录维护资源的可用性，包括人力资源、时间窗口和物理资源，并设为，其中表示不同类型的资源；

43、建立目标函数与约束条件：先建立目标函数，用于最小化总维护成本，同时基于故障紧迫性和设备重要性，将目标函数公式设为：

44、，其中，为总维护成本的函数，表示所有计划内维护活动的累计成本，需要最小化；其中，，式中，为第个设备的单位维护成本；为第个设备的故障紧迫性，数值越大表示故障越紧急，需要优先维护；为第个设备的重要性，数值越高表示该设备对系统整体运行的影响越大；为决策变量，表示是否对第个设备进行维护；为成本系数，用于调整故障紧迫性和设备重要性的影响；然后建立资源约束，用于确保在任何给定时间内，所需的资源不超过可用资源，资源约束的公式为：，其中，为维护第个设备需要的资源的数量；为第类资源的总可用量；为总设备数量；最后建立时间窗口约束，每项维护活动必须在规定的时间窗口内完成，时间窗口约束的公式为：，其中，为第个设备允许的维护开始最早时间；为第个设备允许的维护开始最晚时间；为计划对第个设备开始维护的实际时间；

45、解决线性规划问题：使用线性规划求解器解决上述目标函数和约束条件，得到最优的维护决策和资源分配计划；

46、维护计划实施：根据求解结果，生成具体的维护时间表和资源分配指令，确保所有维护活动都能在资源限制和时间窗口内有效地执行。

47、进一步的，所述优化决策模块包括决策支持单元、参数调整单元、模式切换单元以及实施调度单元；其中，

48、决策支持单元：用于接收来自数据分析模块的分析结果，包括冷水机的运行模式、效率变化和潜在过载信息，以及来自预测性维护模块的故障预测和维护需求信息，并进行综合分析以识别优化机会和潜在风险；

49、参数调整单元：基于决策支持单元提供的信息，参数调整单元用于制定具体的操作参数调整方案，调整方案包括温度设定调整和压力设定调整；

50、模式切换单元：用于根据当前的运行条件和预测数据，决定是否需要切换冷水机的操作模式，模式切换包括从全负荷到部分负荷模式或启动备用冷水机组；

51、实施调度单元：用于将参数调整和模式切换方案转化为实际的操作指令。

52、进一步的，所述执行模块包括控制命令生成单元、命令验证单元以及命令执行单元；其中，

53、控制命令生成单元：用于根据优化决策模块提供的参数调整和模式切换指令生成具体的控制命令，包括调整温度设定、改变压力水平、切换运行模式，控制命令根据当前状态和预测数据，精确到每个操作变量；

54、命令验证单元：在控制命令被实际执行前，用于对生成的命令进行验证，确保所有命令都在设备的安全和操作规范范围内，具体使用预设的安全协议和操作界限数据来检查命令的合理性和安全性；

55、命令执行单元：经过验证的控制命令由命令执行单元向相应的冷水机控制系统发送，以实际调整机器的运行参数。

56、进一步的，所述用户接口模块包括：

57、状态显示单元：用于在用户界面上实时显示冷水机的运行参数和状态，并将从执行模块接收数据，以图形或数字形式清晰展示；

58、策略调整单元：允许用户通过界面直接输入或调整冷水机的运行策略，用户能基于自身的运行需求和外部条件改变参数，用于确保这些输入在系统的可操作范围内，并传送至优化决策模块进行处理；

59、反馈接收单元：用于接收来自执行模块的反馈信息，包括执行结果和任何系统警报或错误信息，并将信息以易于理解的方式展示给用户，帮助用户迅速识别任何潜在的问题或需要注意的变化；

60、历史数据分析单元：提供对历史运行数据的访问和分析功能，用户能查询过去的性能数据，并生成报告或图表。

61、本发明的有益效果：

62、本发明，通过集成先进的数据采集模块和数据分析模块，能够实时监测和分析冷水机的关键运行参数，如温度、压力、流量和电力消耗，这种实时监控和数据驱动的分析方法使得系统能够根据当前的环境和运行条件动态调整操作策略，从而优化能源使用和提高系统效率，这不仅减少了能源浪费，也有助于降低能源成本，对环境和经济都产生积极影响。

63、本发明，通过采用的预测性维护模块利用从数据分析中得到的洞见，能够预测潜在的故障和维护需求，这种预测能力使得维护工作可以从传统的反应式转变为预防性，大大减少了因故障导致的意外停机和维护成本，通过优化维护调度，系统保证了冷水机组的持续高效运行，同时延长了设备的使用寿命，增强了设备的可靠性。

64、本发明，通过用户接口模块的设计使得操作者可以轻松监控系统状态、调整优化策略并接收系统反馈，这个高度交互性的界面不仅提高了用户操作的便捷性和效率，而且通过直观的图形和易懂的操作指南降低了操作复杂性，这样的设计增强了用户体验，使操作人员能够更快地响应系统变化和潜在问题，进一步提升了整个系统的管理效率和响应速度。