一种冷柜智能分区节能控制方法及系统与流程

本发明涉及冷柜智能分区节能控制，具体涉及一种冷柜智能分区节能控制方法及系统。

背景技术：

1、冷柜智能分区节能控制是一种通过智能化技术和分区管理来优化冷柜运行效率和节能效果的方法。具体而言，这种控制策略将冷柜内部空间划分为多个独立的分区，根据每个分区内的温度需求和使用情况分别调节制冷系统的运行参数。这样可以避免整个冷柜过度制冷或不足制冷，显著降低能源消耗。

2、通过使用传感器和智能控制系统，冷柜智能分区节能控制能够实时监测每个分区的温度变化，并动态调整制冷强度。例如，当某个分区内的食物不需要低温保存时，可以减少该分区的制冷力度；而当另一个分区需要更低的温度时，可以增加制冷力度。这样的精确控制不仅提高了冷柜的节能效果，还延长了设备的使用寿命。

3、现有技术存在以下不足：

4、冷柜智能分区节能控制时，现有技术无法及时发现分区之间存在热传导的问题，分区之间的热传导会导致各分区无法保持独立的温度设定，温度控制失效。例如，一个需要保持较低温度的冷冻区由于热传导的影响，可能无法达到预期的低温要求，而另一个需要较高温度的冷藏区可能会过度冷却。这种失效会直接影响食物的保鲜和存储效果，导致食物品质下降或变质。

5、在所述背景技术部分公开的上述信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此它可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种冷柜智能分区节能控制方法及系统，通过在冷柜各分区内安装高精度温度传感器，实时采集和处理温度数据，检测各分区的温度变化模式并识别热传导现象，从而提高温度控制精度，确保各分区在设定的温度范围内运行，有效维持食品的保鲜和存储效果，防止食品品质下降或变质。同时，通过对热传导现象进行风险评估并划分不同风险等级，系统能够发出相应的预警提示，并根据严重程度采取相应措施：高风险时立即检查和维修，中风险时定期检查和优化，低风险时记录和关注。这种分级管理和预警机制使系统能在问题初期干预，防止问题恶化，减少设备磨损和能耗，提升冷柜的运行稳定性和整体能效，降低运行成本，达到节能效果，以解决上述背景技术中的问题。

2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种冷柜智能分区节能控制方法，包括以下步骤：

3、通过安装在冷柜的每个分区内的高精度温度传感器获取分区内的实际温度，建立一个实时数据采集系统，从每个温度传感器读取数据，并将数据传输到中央处理系统；

4、对收集的温度数据进行处理，检测各分区之间的温度变化模式，通过分析各分区的温度变化趋势，感知潜在的热传导现象；

5、基于分区实时获取的温度数据，建立分区热传导监测模型，用于识别分区之间的热传导现象；

6、在检测到分区之间存在热传导现象时，对热传导现象进行风险评估，并将热传导现象划分为不同风险等级，并发出不同类型的预警提示。

7、优选的，收集的温度数据包括相邻分区之间的温度梯度和分区的温度恢复时长，对相邻分区之间的温度梯度进行异常分析处理后，生成温度梯度变化速率异常指数，对分区的温度恢复时长进行异常分析处理后，生成温度恢复时长延长指数，通过温度梯度变化速率异常指数和温度恢复时长延长指数识别潜在的分区域热传导现象。

8、优选的，在监控窗口 g时间下，获取到分区温度数据异常分析处理后生成的温度梯度变化速率异常指数和温度恢复时长延长指数后，建立分区热传导检测模型，生成热传导评估系数，通过热传导评估系数识别分区之间的热传导现象，依据的公式为：，式中，、分别为温度梯度变化速率异常指数和温度恢复时长延长指数的预设比例系数，且、均大于0。

9、优选的，将分区热传导检测模型生成的热传导评估系数与预先设定的热传导评估系数参考阈值进行比对分析，若热传导评估系数大于等于热传导评估系数参考阈值，则生成热传导异常信号，表明分区之间存在热传导的异常，若热传导评估系数小于热传导评估系数参考阈值，则生成热传导正常信号，表明分区之间可实现高效的分区温度控制。

10、优选的，当冷柜智能分区节能控制在监控窗口 g时间下生成热传导异常信号时，对后续生成的若干个热传导评估系数建立分析集合，并将获取的若干个热传导评估系数与预先设定的第一梯度参考阈值和第二梯度参考阈值进行比对分析，其中，第一梯度参考阈值大于第二梯度参考阈值，第二梯度参考阈值大于热传导评估系数参考阈值；

11、将大于等于第一梯度参考阈值的热传导评估系数数量标记为，将大于等于第二梯度参考阈值并且小于第一梯度参考阈值的热传导评估系数数量标记为，将大于等于热传导评估系数参考阈值并且小于第二梯度参考阈值的热传导评估系数的数量标记为。

12、优选的，将、以及进行公式化分析，生成风险评估系数，依据的公式为：，式中，、、分别为、、的预设比例系数，且、、均大于0。

13、优选的，将生成的风险评估系数与预先设定的第一风险评估系数参考阈值和第二风险评估系数参考阈值进行比对分析，其中，第一风险评估系数参考阈值小于第二风险评估系数参考阈值，比对分析的结果如下：

14、若风险评估系数大于等于第二风险评估系数参考阈值，则生成高风险等级预警信号，通知相关人员知晓；

15、若风险评估系数小于第二风险评估系数参考阈值并且大于等于第一风险评估系数参考阈值，则生成中风险等级预警信号，通知相关人员知晓；

16、若风险评估系数小于第一风险评估系数参考阈值，则生成低风险等级预警信号，通知相关人员知晓。

17、优选的，对相邻分区之间的温度梯度进行异常分析处理后，生成温度梯度变化速率异常指数，具体的步骤如下：

18、从每个分区内的温度传感器获取温度数据，记录每个时间点的温度值，将分区 i在时间t的温度值标记为；

19、计算相邻分区 i和 j之间的温度梯度，计算的表达式为：，其中，表示相邻分区 i和 j之间在时间t的温度梯度；

20、计算温度梯度变化速率，即相邻时间点的温度梯度变化，计算的表达式为：，其中，表示相邻分区 i和 j之间在时间t的温度梯度变化速率；

21、计算温度梯度变化速率异常评估值，识别并量化异常变化，计算的表达式为：，其中，表示温度梯度变化速率异常评估值， p为指数放大因子，为标准化后的温度梯度变化速率，，为温度梯度变化速率的平均值，为温度梯度变化速率的标准差；

22、计算监控窗口 g时间下的温度梯度变化速率异常指数，计算的表达式为：，式中，表示温度梯度变化速率异常指数， n表示总的时间点数量， p表示所有相邻分区对的集合。

23、优选的，对分区的温度恢复时长进行异常分析处理后，生成温度恢复时长延长指数，具体的步骤如下：

24、从每个分区的温度传感器获取温度数据，记录每个时间点的温度值，将分区 k在时间t的温度值标记为；

25、识别温度波动事件，即温度偏离设定温度的时间段，计算温度偏差，计算的表达式为：，其中，表示分区 k在时间t的温度值与设定温度的偏差，表示分区 k的设定温度；

26、确定温度波动事件结束后，获取温度值恢复到设定温度所需的时间，即温度恢复时长，温度值恢复到设定温度，即；

27、计算分区温度恢复速率，反映温度从波动状态恢复到设定温度的速度，计算的表达式为：，式中，表示分区 k在时间t的温度恢复速率，表示温度偏差随时间的变化率。

28、一种冷柜智能分区节能控制系统，包括数据采集模块、潜在感知模块、异常识别模块以及分级预警模块；

29、数据采集模块，通过安装在冷柜的每个分区内的高精度温度传感器获取分区内的实际温度，建立一个实时数据采集系统，从每个温度传感器读取数据，并将数据传输到中央处理系统；

30、潜在感知模块，对收集的温度数据进行处理，检测各分区之间的温度变化模式，通过分析各分区的温度变化趋势，感知潜在的热传导现象；

31、异常识别模块，基于分区实时获取的温度数据，建立分区热传导监测模型，用于识别分区之间的热传导现象；

32、分级预警模块，在检测到分区之间存在热传导现象时，对热传导现象进行风险评估，并将热传导现象划分为不同风险等级，并发出不同类型的预警提示。

33、在上述技术方案中，本发明提供的技术效果和优点：

34、本发明通过在冷柜各分区内安装高精度温度传感器，实时采集温度数据，建立了一个高效的数据采集和处理系统，对收集的温度数据进行处理，检测各分区之间的温度变化模式，通过分析各分区的温度变化趋势，感知潜在的热传导现象，这种精细化的温度控制和风险评估机制，显著提高了冷柜分区温度控制的精度，从而确保了各分区在设定的温度范围内运行，有效地维持了食品的保鲜和存储效果，防止食品品质下降或变质。

35、本发明通过对检测到的热传导现象进行风险评估，并将其划分为不同风险等级，系统能够发出相应的预警提示，这种风险等级的划分和预警机制，可以根据热传导现象的严重程度，分别采取相应的应对措施，对于高风险等级预警信号，可以立即进行设备检查和维修，防止严重的温控失效；对于中风险等级预警信号，可以安排定期检查和优化控制策略；对于低风险等级预警信号，可以记录并关注相关数据以便于未来预防，通过这种分级管理和预警机制，系统可以在问题初期就进行干预，防止问题进一步恶化，减少设备的过度磨损和能耗，这不仅提高了冷柜的运行稳定性和使用寿命，还显著提升了系统的整体能效，降低了运行成本，达到了节能的效果。