水冷机全寿命成本分析与优化系统的制作方法

本发明涉及空调制冷，尤其涉及水冷机全寿命成本分析与优化系统。

背景技术：

1、随着工业生产和建筑规模的不断扩大，水冷机组在空调系统和工业冷却中的应用越来越广泛。水冷机组通过将热量从冷却水中移除，提供高效的冷却解决方案。然而，随着设备规模和复杂性的增加，如何有效地管理和优化水冷机组的全寿命周期成本，成为用户和企业关注的重要问题。全寿命周期成本包括初期采购成本、运行中的能源消耗、维护保养费用以及报废处理成本，这些因素共同决定了设备的总体经济效益和环境影响。

2、现有的水冷机组在全寿命周期内的成本管理和优化方面存在以下技术问题：首先，设备选型缺乏科学依据，导致初期成本高，设备性能不能满足实际需求；其次，运行状态监控和能耗管理不完善，难以实现精准的能源管理，导致运营成本高；再次，维护保养计划缺乏有效的故障预测和预防性维护策略，维护成本高且设备故障率高；最后，报废处理缺乏系统性规划，增加了报废成本。

技术实现思路

1、基于上述目的，本发明提供了水冷机全寿命成本分析与优化系统。

2、水冷机全寿命成本分析与优化系统，包括数据采集模块、数据处理模块、预测分析模块、优化决策模块和用户交互模块，其中；

3、所述数据采集模块采集水冷机组在运行过程中的数据，包括温度、湿度、能源消耗、设备运行状态和环境参数，所述数据采集模块还采集设备规格数据、维护记录数据、市场行情数据以及设备生命周期结束数据，所述设备规格数据包括设备的功率及容量，所述维护记录数据包括设备的定期维护成本和故障维护成本，所述市场行情数据包括材料价格以及劳动力成本，所述设备生命周期结束数据包括设备报废时的处置费用、拆卸费用以及运输费用；

4、所述数据处理模块连接所述数据采集模块，用于对采集的数据进行处理和分析，生成相应的运行报告；

5、所述预测分析模块连接所述数据处理模块，用于基于处理后的数据进行全寿命周期成本的预测和分析，包含初期成本、运营成本、维护成本和报废成本的估算；

6、所述优化决策模块连接所述预测分析模块，用于根据预测分析结果制定相应的优化策略，包括设备选型优化、能源管理优化以及维护保养计划优化；

7、所述用户交互模块连接所述优化决策模块，用于向用户提供操作界面，并显示运行报告和优化建议。

8、进一步的，所述数据采集模块具体包括：

9、温度传感器：安装在水冷机组的冷却水进出口、冷凝器和蒸发器处，用于测量冷却水和制冷剂的温度；

10、湿度传感器：安装在环境监测区域，用于测量水冷机组周围环境的湿度情况；

11、能耗传感器：包括电能表和流量计，用于测量水冷机组的电力消耗和冷却水的流量，电能表安装在电源输入端，记录设备的实时电力消耗，流量计安装在冷却水管道上，记录水流量数据；

12、设备运行状态传感器：包括振动传感器、压力传感器和转速传感器，用于监测水冷机组的运行状态，振动传感器安装在压缩机和风机的旋转部件上，用于检测设备的振动情况，压力传感器安装在冷凝器和蒸发器处，用于监测制冷剂的压力，转速传感器安装在风机和压缩机上，用于监测风机和压缩机的转速；

13、环境参数传感器：包括空气质量传感器和噪声传感器，用于监测水冷机组周围环境的空气质量和噪声水平；

14、数据采集设备：数据采集设备采用plc工业控制器，用于收集各类传感器的数据，并将数据传输到数据处理模块。

15、进一步的，所述数据处理模块具体包括：

16、数据接收：从数据采集模块接收实时数据，包括温度、湿度、能源消耗、设备运行状态和环境参数；

17、数据预处理：对接收到的数据进行清洗，去除噪声和异常值，确保数据的准确性，将不同类型的数据进行归一化处理，使数据具有统一的量纲，便于后续分析，将预处理后的数据存储在数据库中，以备进一步分析；

18、数据分析：对预处理后的数据进行统计分析，计算平均值、最大值、最小值以及标准差，通过时间序列分析方法，对数据的变化趋势进行分析，识别潜在的运行问题和异常情况，分析不同数据之间的相关性，例如温度与能源消耗的关系，找出影响设备性能的关键因素；

19、报告生成：生成实时监测报告，展示设备当前的运行状态，包括温度、湿度和能源消耗，生成周期性分析报告（如日报、周报、月报），总结设备在周期内的运行情况和性能指标，生成异常报警报告，记录设备运行过程中出现的异常情况。

20、进一步的，所述通过时间序列分析方法，对数据的变化趋势进行分析，识别潜在的运行问题和异常情况具体包括：

21、数据处理：将预处理后的数据存储为时间序列格式；

22、趋势分析：使用指数平滑法对数据的变化趋势进行分析；

23、初始化：选择平滑系数(在0到1之间),用于控制数据权重；

24、计算平滑值：，其中，为时间的平滑值，为时间的实际值，为时间的平滑值；

25、更新平滑值：逐步计算每个时间点的平滑值，形成平滑值序列；

26、异常检测：计算平滑值序列的平均值和标准差，确定异常范围，异常点为距离平均值超过两倍标准差的点，异常范围表示为：，其中，是平滑值序列的平均值，是平滑值序列的标准差；

27、平滑值序列的平均值计算为：，其中，是平滑值序列的平均值，是平滑值序列中的数据点数量，是第个平滑值；

28、计算平滑值序列的标准差的计算公式为：，其中，是平滑值序列的标准差，是平滑值序列的平均值，是第个平滑值，是平滑值序列中的数据点数量。

29、进一步的，所述分析不同数据之间的相关性，找出影响设备性能的因素，具体包括：

30、采用斯皮尔曼等级相关系数，分析不同数据之间的相关性，计算为：

31、，其中，是第个数据点的两个变量的等级差异，是数据点的数量；

32、相关系数范围：表示完全正相关，表示完全负相关，表示无线性相关；

33、解读相关系数：表示强相关，表示中等相关，表示弱相关；

34、通过计算不同数据之间的斯皮尔曼等级相关系数，识别出与设备性能（如能源消耗）相关性强的变量，相关性强的变量即为影响设备性能的关键因素。

35、进一步的，所述预测分析模块具体包括：

36、数据接收和整合：从数据处理模块接收预处理后的数据，包括设备规格、运行状态、能源消耗、维护记录和市场行情数据，将不同来源的数据整合在一起，形成综合性数据集；

37、特征提取：从综合性数据集中提取影响全寿命周期成本的特征变量，包括设备的功率、容量、温度、环境参数、维护频率、材料价格、拆卸费用以及运输费用；

38、模型选择与训练：采用随机森林模型进行全寿命周期成本的预测，将综合性数据集分为训练集和测试集，使用训练集训练随机森林模型，构建多棵决策树，使用测试集评估模型的预测精度，确保模型能够准确预测全寿命周期成本；

39、初期成本预测：基于设备规格和市场行情，使用训练好的随机森林模型预测初期成本；

40、运营成本预测：基于能源消耗和运行状态，使用训练好的随机森林模型预测未来的运营成本；

41、维护成本预测：基于维护记录和运行状态，使用训练好的随机森林模型预测未来的维护成本；

42、报废成本预测：基于历史设备生命周期结束数据，使用训练好的随机森林模型预测报废成本；

43、综合成本分析：将初期成本、运营成本、维护成本和报废成本整合，建立全寿命周期成本模型。

44、进一步的，所述综合成本分析具体包括：

45、初期成本预测：，其中，为设备采购成本，为设备安装成本；

46、运营成本预测：，其中，为第年的能源消耗成本，为第年的日常运营费用；

47、维护成本预测：，其中，为第年的定期维护成本，为第年的故障维护成本；

48、报废成本预测：，其中，为设备拆卸成本，为设备运输成本，为废弃处理成本；

49、全寿命周期成本模型表示为：

50、，其中，t为设备的使用寿命。

51、进一步的，所述优化决策模块具体包括：

52、设备选型优化：收集市场上不同设备型号及其规格、性能和成本数据，使用预测分析模块对不同设备的全寿命周期成本进行预测，并结合设备性能（如能效比、故障率等），对不同设备进行综合评估，根据综合评估结果，选择全寿命周期成本最低且性能最佳的设备型号；

53、能源管理优化：使用预测分析模块分析设备的能源消耗模式，识别高能耗时段和主要能耗来源，调整设备的运行参数（如温度设定值、负载分配等），提高能源利用效率；

54、维护保养计划优化：收集设备的历史维护记录、故障数据和维护费用，使用预测分析模块预测设备的故障发生概率和维护需求，识别高故障风险部件，根据故障预测结果，制定预防性维护计划，重点维护高风险部件。

55、进一步的，所述用户交互模块具体包括：

56、用户界面设计：设计用户操作界面，使用户能够方便地查看运行报告、接收优化建议并进行操作；

57、数据展示：通过图表、表格和文字描述方式，将运行报告和优化建议清晰地展示给用户；

58、交互功能：提供用户交互功能，使用户能够进行操作、查看详细信息和接收实时通知。

59、本发明通过预测分析模块对不同设备规格和型号的全寿命周期成本进行精准预测，结合设备性能（如能效比、故障率等）进行综合评估，选择全寿命周期成本最低且性能最佳的设备型号。通过这种科学的设备选型方法，可以显著降低初期采购成本，同时确保设备在实际应用中的高效运行，避免因选型不当造成的资源浪费和经济损失。

60、本发明利用环境参数传感器实时监测设备运行环境，如温度、湿度和空气质量等数据，结合设备运行状态和能耗数据，采用随机森林模型进行能耗预测和分析。通过优化设备的运行参数（如温度设定值、负载分配等），实现精准的能源管理，显著降低了运营成本，提高了能源利用效率。

61、本发明还通过分析设备生命周期结束时的相关数据，精确估算报废成本，包括拆卸、运输和废弃处理费用，通过优化维护策略和报废成本估算，不仅延长了设备的使用寿命，还显著降低了维护成本和非计划停机时间，同时降低了报废处理费用，提高了设备的整体经济性和运营效率。