一种冷库机组的自动化智能监测处理系统及方法与流程

本发明涉及数据管理领域，具体为一种冷库机组的自动化智能监测处理系统及方法。

背景技术：

1、随着冷链物流行业的快速发展，冷库机组作为维持低温环境、保障食品质量与安全的核心设备，其运行稳定性和效率成为了行业关注的焦点。

2、例如公告号为cn111915255b的发明专利，为智能冷库管理与信息共享平台，包括：采集端，用于采集冷库内的环境数据，采集端有多个，分别设置在冷库的不同分区，每个采集端有各自的编号；处理端，用于接收采集端采集的数据，处理端内存储有采集端编号与冷库分区的对应关系表；管理端，用于按照冷库分区的区号查看对应分区内的环境数据；管理端还用于输入或修改各冷库分区的标准温度，处理端还用于存储或更新各冷库分区的标准温度。

3、例如公告号为cn116629728b的发明专利，为一种基于光伏和风力一体供电的冷库运行管理系统。该系统包括可再生能源信息采集模块、可再生能源信息分析模块、冷库信息采集模块、冷库信息分析模块、可再生能源调控判断模块、数据库、货物状态分析模块、冷库功率调控价值分析模块、冷库功率调控分析模块和功率调控执行模块；本发明通过可再生能源的预估发电量分析、冷库信息分析和货物状态分析对冷库功率进行调控判断和功率调控价值判断，从而对冷库进行运行功率调节。

4、但本技术在实现本技术实施例中发明技术方案的过程中，发现上述技术至少存在如下技术问题：现有的冷库管理系统往往侧重于环境数据的采集与处理、管理信息的集成与共享，以及基于可再生能源的功率调控，但在提升冷库机组运行的可靠性和安全性方面存在局限。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种冷库机组的自动化智能监测处理系统及方法，能够有效解决上述背景技术中涉及的问题。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：本发明第一方面提供了一种冷库机组的自动化智能监测处理系统，包括：环境影响评估模块，用于对冷库机组的工作环境数据进行采集，综合分析得到冷库机组环境异常评估指数，并根据冷库机组环境异常评估指数，处理得到各热机效率允许波动区间。

3、效率波动监控模块，用于对冷库机组的实时工况数据进行采集，并根据各热机效率允许波动区间，经处理得到各热机效率异常程度评估值，综合分析得到冷库机组的工作效率异常指标。

4、冷库机组性能反馈模块，用于根据冷库机组的压缩机效率异常指标，对冷库机组进行异常评估，并根据评估结果进行反馈处理。

5、作为进一步的方法，所述综合分析得到冷库机组环境异常评估指数，具体分析过程为：部署若干环境监测点，采集各环境监测点的各工作环境数据。

6、根据环境因素与冷库机组工作效率之间的相关性，对各工作环境数据进行分类，包括各正相关环境数据、各负相关环境数据和各均衡环境数据。

7、从冷库机组数据库中获取各工作环境数据参照值，综合分析得到冷库机组环境异常评估指数。

8、作为进一步的方法，所述处理得到各热机效率允许波动区间，具体过程为：将冷库机组环境异常评估指数与冷库机组数据库中存储的各冷库机组环境异常评估指数区间对应的等温效率允许偏差值、绝热效率允许偏差值和多变效率允许偏差值进行匹配，得到压缩机等温效率允许偏差值、压缩机绝热效率允许偏差值和压缩机多变效率允许偏差值。

9、从冷库机组数据库中提取预设的压缩机等温效率参照值、压缩机绝热效率参照值和压缩机多变效率参照值，将压缩机等温效率参照值、压缩机绝热效率参照值和压缩机多变效率参照值分别与压缩机等温效率允许偏差值、压缩机绝热效率允许偏差值和压缩机多变效率允许偏差值进行作差与求和运算，并将作差结果标记为对应的允许波动区间下限，将求和结果标记为对应的允许波动区间上限，得到压缩机等温效率允许波动区间、压缩机绝热效率允许波动区间和压缩机多变效率允许波动区间。

10、将压缩机等温效率允许波动区间、压缩机绝热效率允许波动区间和压缩机多变效率允许波动区间联合标记为各热机效率允许波动区间。

11、作为进一步的方法，所述处理得到各热机效率异常程度评估值，具体过程为：所述各热机效率异常程度评估值，包括压缩机等温效率异常程度评估值、压缩机绝热效率异常程度评估值和压缩机多变效率异常程度评估值。

12、采集压缩机工作时的气体进口压力、气体出口压力、气体进口温度和气体出口温度，从冷库机组数据库中获取预设的多变指数以及目标压缩气体的质量流率、定压比热容和比热容比，经处理得到压缩机等温压缩功、压缩机绝热压缩功和压缩机多变压缩功。

13、获取压缩机的一个压缩周期，对压缩周期内压缩机的工作电流和工作电压进行监测，经处理得到压缩机实际压缩功。

14、根据压缩机等温压缩功、压缩机绝热压缩功、压缩机多变压缩功、压缩机实际压缩功和各热机效率允许波动区间，综合分析得到各热机效率异常程度评估值。

15、作为进一步的方法，所述综合分析得到冷库机组的工作效率异常指标，具体分析过程为：根据各热机效率异常程度评估值，综合分析得到冷库机组的工作效率异常指标，所述冷库机组的工作效率异常指标用于量化评估冷库机组工作效率的异常程度。

16、作为进一步的方法，所述对冷库机组进行异常评估，具体过程为：将冷库机组的工作效率异常指标与冷库机组数据库中存储的工作效率异常指标阈值进行比对，若工作效率异常指标大于或等于工作效率异常指标阈值，则将冷库机组的工作效率评估为异常，若工作效率异常指标小于工作效率异常指标阈值，则将冷库机组的工作效率评估为正常。

17、本发明第二方面提供了一种冷库机组的自动化智能监测处理方法，包括：对冷库机组的工作环境数据进行采集，综合分析得到冷库机组环境异常评估指数，并根据冷库机组环境异常评估指数，处理得到各热机效率允许波动区间。

18、对冷库机组的实时工况数据进行采集，并根据各热机效率允许波动区间，经处理得到各热机效率异常程度评估值，综合分析得到冷库机组的工作效率异常指标。

19、根据冷库机组的压缩机效率异常指标，对冷库机组进行异常评估，并根据评估结果进行反馈处理。

20、相对于现有技术，本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果：

21、(1)本发明通过提供一种冷库机组的自动化智能监测处理系统及方法，持续监测并分析冷库机组工作环境数据，精准识别环境变化对设备效率的影响，从而动态调整热机效率的允许波动范围，确保设备在最佳状态下运行。同时通过量化评估压缩机的效率异常，主动进行性能评估与调整，有效避免了因效率下降导致的能源浪费和制冷效果不佳，从而提升了冷库机组的运行稳定性和经济性，减少维护成本，延长设备寿命。

22、(2)本发明通过对冷库机组的工作环境进行监测，能够提前预警可能影响冷库机组效率的环境因素，从而采取预防措施，避免突发故障。对环境异常程度的量化评估有助于调整机组运行参数，确保在任何环境下都能维持高效稳定运行，减少能源浪费和设备磨损。同时，通过及时识别并纠正不利环境因素，可有效降低冷库机组因恶劣环境导致的损坏风险，延长其使用寿命。

23、(3)本发明通过对冷库机组压缩机的等温效率、绝热效率和多变效率进行综合分析，可以帮助识别压缩机性能下降的原因，及时维护可以避免更大的系统故障和停机时间。同时，定期分析压缩机的等温效率、绝热效率和多变效率，可以揭示系统老化或效率降低的趋势，促使对系统进行优化或升级，以保持或恢复高性能状态。