一种基于末端用气需求变化的空压系统节能优化控制方法与流程

本发明涉及空压机节能，具体涉及一种基于末端用气需求变化的空压系统节能优化控制方法。

背景技术：

1、空压系统主要由压缩机、冷却器、排水器、气体储存罐、气体过滤器等组成。其中，压缩机是空压系统的核心部件，它通过将空气压缩成高压气体，提供给各种气动设备使用。冷却器则用于降低气体温度，排水器则用于排除压缩空气中的水分，气体储存罐用于存储压缩空气，气体过滤器则用于过滤空气中的杂质。压缩空气目前已被广泛应用于制造业、纺织业、医疗卫生等现代化的行业中，如何降低空压系统运行能耗，已成为亟待解决的重要问题。

2、专利公开号为cn115933398a的发明公开了一种基于物联网的空压系统联动控制节能方法及系统，包括物联网平台系统建立，节能方法包括以下步骤：s1、基于物联网方法建立压缩空气制备系统运行监测平台，运行监测平台电性连接物联网平台系统内各设备；s2、通过物联网技术采集系统各设备能源消耗数据；s3、基于物联网平台系统建立压缩空气群控系统ai算法模型；s4、基于s2采集的数据并通过ai算法模型对系统内每台设备建立效率曲线模型，并在运行过程中自动优化；运行监测平台由控制系统功能模块、能源管理模块及系统健康管理模块等组成，该发明提出的方法和系统可以将压缩空气供应曲线和末端需求精确拟合匹配，确保系统稳定供应生产需求的同时，减少过度输出导致的能源浪费问题。但是，上述基于物联网的空压系统联动控制节能方法通过调节空压机开机数量和变频机组的工作效率达到节能，此种方式下节约能源较小，基于ai算法模型数据建立的效率曲线模型与实际设备数据偏差大，未考虑到空压机冷却侧控制。

3、专利公开号为cn117869256a的发明公开了一种空压机冷却水泵流量调节方法、装置、系统、设备及介质，先提取得到当前时刻的排气温度值、进水温度与湿球温度的温差值、回水温度值以及加载运行时长和卸载运行时长，然后在温差正常情况下且排气温度值脱离预设区间范围时，将这些数据导入基于机器学习算法预训练得到的冷却水泵频率预测模型，输出得到空压机冷却水泵的当前水泵适用频率估计值，最后将估计值作为目标频率反馈给空压机控制器，以便空压机控制器将空压机冷却水泵的工作频率调整至目标频率，如此可使空压机主机温度维持稳定，改善主机的运行工况，提高主机的运行效率，避免能耗浪费。然而该发明只关注到了冷却水泵的频率调节，没有考虑由末端用气主体变化或者其他原因引起的用气需求变化时整个空压系统的能耗。

技术实现思路

1、本发明的目的是为了提供一种基于末端用气需求变化的空压系统节能优化控制方法，通过构建的空压系统拓扑模型，对由末端用气主体变化等原因引起的末端用气需求变化进行实时预测，根据预测结果同时对空压机组、干燥机组、冷却塔和冷却水泵进行调整，在满足压缩空气实际需求的前提下，有效减少了空压系统的能耗。该方法尤其使用诸如多台空压机组集中连接或者以多种连接方式组合时的空压系统。

2、为实现上述技术目的，本发明采取的技术方案为：

3、一种基于末端用气需求变化的空压系统节能优化控制方法，其特征在于，所述空压系统节能优化控制方法包括以下步骤：

4、s1，构建待优化的空压系统拓扑模型，空压系统的设备包括空压机组、储气罐、干燥机组以及配套的冷却系统，空压系统对应多个末端，每个末端对应至少一个用气设备；采集空压系统中各个设备的历史运行数据；

5、s2，结合步骤s1采集的历史运行数据和空压系统中各个设备本身自有物理属性数据，构建得到空压系统中各个设备的能耗模型，包括空压机能耗模型、干燥机组能耗模型和冷却系统能耗模型；

6、s3，构建用气需求预测模型，采集每个末端在当前周期的压缩空气使用量，将其输入用气需求预测模型，对未来一个周期内的每个末端的用气需求量进行预测，得到每个末端的压缩空气需求量，计算得到所有末端的压缩空气需求总量，；

7、s4，结合压缩空气需求总量、每个空压机组的压缩空气产量和储气罐的储气容量，以空压机组运行台数最小为优化目标，计算得到未来一个周期内空压机组运行台数的变化趋势；

8、s5，对每个末端的用气主体组合、历史压缩空气使用量和历史排气压力需求进行分析，得到每个用气主体的用气类型，结合预测到的未来一个周期的每个末端的压缩空气需求量，分析得到未来一个周期的每个末端的排气压力需求，计算得到所有末端的排气总压力需求；

9、s6，将未来一个周期t内所有末端的排气压力需求、压缩空气需求总量以及空压机组运行台数的变化趋势输入空压机能耗模型，以空压机组总能耗最小为优化目标，计算得到每台空压机组的加载压力设定值和卸载压力设定值；

10、s7，结合每台空压机组的加载压力设定值和卸载压力设定值，导入干燥机组能耗模型，对未来一个周期t内压缩空气的露点温度进行估算，并根据压缩空气的露点温度计算得到未来一个周期内干燥机组运行台数的变化趋势；

11、s8，将空压机组运行台数的变化趋势和冷却水进塔水温测量值导入冷却系统能耗模型，得到待交换总热量，以冷却系统总能耗最小为优化目标，计算得到未来一个周期内冷却塔风扇数量的变化趋势、冷却塔风扇的运行频率以及冷却泵的工作频率。

12、进一步地，步骤s3中，构建用气需求预测模型的过程包括以下步骤：

13、构建每个末端与其对应的所有用气主体的拓扑关系；采集每个末端的压缩空气使用量序列以及该末端对应的各个用气主体的压缩空气使用量序列；

14、对每个末端的压缩空气使用量序列以及该末端对应的各个用气主体的压缩空气使用量序列进行时段划分，将每个时段的末端的压缩空气使用量序列和各个用气主体的压缩空气使用量序列作为输入，以每个用气主体的连通状态作为输出，生成若干个样本数据；

15、采用神经网络模型构建用气分解模型，采用样本数据对用气分解模型进行训练和测试；

16、针对每个末端不同用气主体的组合方式，采用lstm网络模型构建用气预测模型；用气预测模型的输入是用气主体组合在前一个周期t的压缩空气使用量序列，输出为用气主体组合在后一个周期t的压缩空气使用量序列；采用采集的各个用气主体组合的历史压缩空气使用量序列对各个用气主体组合的用气预测模型进行训练；

17、当在实际生产中执行某一末端的用气预测时，将该末端以当前时刻为终点的前一个周期t的压缩空气使用量序列输入用气分解模型，输出该末端对应的每个用气主体的连通状态；再针对处于连通状态的用气主体组合，调用相应用气主体组合的用气预测模型，输出以当前时刻为起点的后一个周期t的压缩空气使用量序列。

18、进一步地，步骤s4中，以空压机组运行台数最小为优化目标，计算得到未来一个周期内空压机组运行台数的变化趋势的过程包括以下步骤：

19、s41，按照时间轴绘制压缩空气需求总量曲线，结合储气罐容量对压缩空气需求总量曲线中的毛刺进行去除和修正，对修正后的压缩空气需求总量曲线进行分析，将未来一个周期划分成k个时段，并对每个时段的用气特性进行分类，相邻时段的用气特性不相同；根据一段时间内空压机的需求台数变化趋势将时段用气特性的类别划分为持平期、平稳上涨期、平稳下降期、突涨期和突降期；；

20、s42，依次选择其中一个时段，判断当前时段的用气特性，如果当前时段的用气特性为持平期，转入步骤s43；如果当前时段的用气特性为平稳上涨期，转入步骤s44，如果当前时段的用气特性为平稳下降期，转入步骤s45；如果当前时段的用气特性为突涨期，转入步骤s46；如果当前时段的用气特性为突降期，转入步骤s47；

21、s43，判断储气罐内缺失的压缩空气总量，以当前时段的用气均值和储气罐内缺失的压缩空气总量的和为用气需求估计值，结合每个空压机组的压缩空气产量，计算得到时段的最小空压机组运行台数；

22、s44，判断储气罐内缺失的压缩空气总量，在当前时段的用气需求上加上储气罐内缺失的压缩空气总量得到修正后的用气需求估计值函数，结合每个空压机组的压缩空气产量，计算得到当前时段的空压机组运行台数的变化趋势以及新增空压机组的开机时刻；

23、s45，判断储气罐内的剩余压缩空气总量，在当前时段的用气需求上减去储气罐内的剩余压缩空气总量，得到修正后的用气需求估计值函数，结合每个空压机组的压缩空气产量，计算得到当前时段的空压机组运行台数的变化趋势以及减少的每台空压机组的关机时刻；

24、s46，判断储气罐内的剩余压缩空气总量，以当前时段的用气峰值减去储气罐内缺失的剩余压缩空气总量的差值为用气需求估计值，结合每个空压机组的压缩空气产量，计算得到时段的最小空压机组运行台数，并重新计算时段结束时刻，根据下一个时段的用气特性，在重新计算的时段结束时刻对空压机组运行台数进行调整；

25、s47，判断储气罐内的剩余压缩空气总量，以当前时段的用气峰值减去储气罐内的剩余压缩空气总量的差值为用气需求估计值，重新计算时段结束时刻，根据下一个时段的用气特性，在重新计算的时段开始时刻对空压机组运行台数进行调整。

26、进一步地，步骤s5中，通过构建排气压力预测模型对未来一个周期的每个末端的排气压力需求进行预测，具体包括：采集每个末端的总体排气压力序列和压缩空气使用量序列以及该末端对应的各个用气主体的个体排气压力序列；结合用气主体在不同应用场景的用气类型对个体排气压力序列进行分类；

27、针对不同的用气主体组合，对每个末端的总体排气压力序列和压缩空气使用量序列以及该末端对应的各个用气主体的个体排气压力序列进行时段划分，将每个时段的末端的压缩空气使用量序列以及总体排气压力序列作为输入，将末端的用气类型组合作为输出，生成若干个样本数据；

28、采用神经网络模型构建排气压力分类模型，采用样本数据对排气压力分类模型进行训练和测试；

29、针对每个末端不同的用气类型组合，采用lstm网络模型构建排气压力预测模型；排气压力预测模型的输入是用气类型组合在前一个周期t的压缩空气使用量序列和总体排气压力序列，输出为用气主体组合在后一个周期t的排气压力序列；采用采集的各个用气类型组合的历史压缩空气使用量序列和和总体排气压力序列对各个用气类型组合的排气压力预测模型进行训练；

30、当在实际生产中执行某一末端的用气压力预测时，将该末端以当前时刻为终点的前一个周期t的压缩空气使用量序列和总体排气压力序列输入排气压力分类模型，输出该末端对应的用气类型组合；再针对调用相应用气类型组合的排气压力预测模型，输出以当前时刻为起点的后一个周期t的排气压力序列。

31、进一步地，空压机能耗模型包括：空压工况条件生成单元、用气时段划分单元、空压工况条件筛选单元；

32、空压工况条件生成单元用于采集不同空压机组在不同工况条件下的排气压力、压缩空气量以及能耗值，生成工况条件样本数据；

33、用气时段划分单元根据空压机组运行台数使用量将未来一个周期t划分成若干个用气时段，根据排气压力需求、压缩空气需求总量以及空压机组运行台数，筛选所有满足条件的空压机组的工况条件组合；

34、空压工况条件筛选单元计算筛选出的每个空压机组的工况条件组合下产生的压缩空气量和能耗值，并计算综合所有用气时段的压缩空气量总和与能耗值总和，在产生的压缩空气量总和满足压缩空气需求总量的前提下，选择能耗值总和最小的各个用气时段的空压机组的工况条件组合。

35、进一步地，冷却系统能耗模型包括最优冷却工况设定单元、热量计算单元和冷却工况条件筛选单元；

36、所述热量计算单元用于将空压机组运行台数和冷却水进塔水温测量值作为输入参数，估算得到待交换总热量；最优冷却工况设定单元针对不同待交换总热量，构建满足冷却需求的冷却塔和冷却泵的工况条件组合，计算不同工况条件组合下的能耗值，选择能耗值最小的冷却塔和冷却泵的工况条件组合作为待交换总热量的最优工况条件，生成待交换总热量-最优工况条件查询表；冷却工况条件筛选单元在已知空压机组运行台数的变化趋势和冷却水进塔水温测量值的基础上，调用热量计算单元估算得到待交换总热量，再查询得到未来一个周期t内的冷却塔和冷却泵的工况条件组合的变化趋势。

37、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：第一，本发明的基于末端用气需求变化的空压系统节能优化控制方法，通过构建的空压系统拓扑模型，对由末端用气主体变化或者其他原因引起的用气需求变化进行实时预测，根据预测结果同时对空压机组、干燥机组、冷却塔和冷却水泵进行调整，在满足压缩空气实际需求的前提下，有效减少了空压系统的能耗。

38、第二，本发明的基于末端用气需求变化的空压系统节能优化控制方法，针对空压系统的实际拓扑结构，结合神经网络和lstm网络构建了用气需求预测模型，并以此为基础，构建了排气压力预测模型，同时对压缩空气需求和排气压力进行了精准预测，为空压系统的节能优化提供了有效的数据基础。