林忠晨

【摘 要】中央空調(diào)系統(tǒng)是調(diào)節(jié)大型建筑物室內(nèi)環(huán)境溫度和濕度的重要設(shè)備之一，如何降低空調(diào)能耗也是當(dāng)下熱點。本論文從理論結(jié)合實際出發(fā)，根據(jù)中央空調(diào)系統(tǒng)的調(diào)節(jié)控制，采用Eviews軟件中的多元線性回歸模型對中央空調(diào)系統(tǒng)的總耗電量、系統(tǒng)效率、冷卻負載進行建模。在結(jié)合線性規(guī)劃算法，在一定條件下給出空調(diào)的最優(yōu)控制策略，從而實現(xiàn)空調(diào)的智能控制。

【關(guān)鍵字】多元線性回歸；Eviews軟件；線性規(guī)劃

中圖分類號： F224 文獻標(biāo)識碼： A 文章編號： 2095-2457（2018）01-0145-002

【Abstract】Central air-conditioning system is one of the important equipment to regulate the indoor environment temperature and humidity of large buildings.This thesis embarks from the theory combined with the actual， according to the regulation of central air conditioning system control， use Eviews software in the multivariate linear regression model to the total power consumption of the central air conditioning system， system efficiency， cooling load modeling.In combination with linear programming algorithm， the optimal control strategy of air conditioning is given under certain conditions to realize intelligent control of air conditioning.

【Key words】Multiple linear regression； Eviews software； Linear programming

0 引言

隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，以及數(shù)據(jù)量的增大，越來越多的人采用大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)對中央空調(diào)系統(tǒng)控制策略進行優(yōu)化，以便滿足室內(nèi)濕度與溫度的調(diào)節(jié)控制。尤其是政府大力支持智慧城市建設(shè)，以及大型建筑物都需要采用中央空調(diào)系統(tǒng)，這對中央空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能與智能控制要求必然是個重大研究課題。

1 挖掘目標(biāo)

本論文研究的是對某個城市建筑物利用傳感器測得的中央空調(diào)系統(tǒng)各個方面的數(shù)據(jù)。通過對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理、特征提取后，研究不可控變量以及可控變量與空調(diào)系統(tǒng)的效率、冷卻負載以及耗電量的影響，通過線性規(guī)劃算法得出冷凝水泵轉(zhuǎn)速、冷卻塔風(fēng)扇轉(zhuǎn)速、冷水泵轉(zhuǎn)速等可控變量的最優(yōu)控制策略。

2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1 缺失值的處理

根據(jù)數(shù)據(jù)可知，存在部分數(shù)據(jù)缺失，對缺失的數(shù)據(jù)進行處理，從總體上來說可以刪除缺失很大的數(shù)據(jù)以及填補缺失小的數(shù)據(jù)，對于論文中數(shù)據(jù)缺失太多，則將本行刪除。對于少部分數(shù)據(jù)缺失則采用同類均值插補進行填補。

2.2 歸一化

本論文的數(shù)據(jù)都是根據(jù)各自的物理量測得，則數(shù)據(jù)之間的量綱差別很大。為了消除各個數(shù)據(jù)之間因單位、距離不同而造成的偏差，本文采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法。具體公式如下：

3 構(gòu)建回歸模型

3.1 數(shù)據(jù)說明

y1——系統(tǒng)效率，y2——冷卻負載，y3——耗電量，X——變量

3.2 建模思想

根據(jù)數(shù)據(jù)在圖形上的分布情況，可以先使用多元線性回歸模型，即模型表達式：F（x）=θ*X，目的是根據(jù)X求得的F（x），使得F（x）接近y1，y2，y3的真實值，則可以說明該方法建模是有效的。

3.3 建模

利用多元線性回歸模型對所有變量X與y1，y2，y3分別進行建模。

3.4 模型評價

為了評價模型的好壞，本論文采用4個參數(shù)來衡量模型的好壞，分別是顯著性檢驗、擬合優(yōu)度檢驗、平方絕對誤差、均方誤差。顯著性檢驗說明可以說明變量對耗電量、系統(tǒng)效率、冷卻負載的影響是顯著的，擬合優(yōu)度檢驗說明該方程的解釋能力，即越接近真實值，平方絕對誤差、均方誤差都說明了真實值與預(yù)測值之間的關(guān)系。這四個指標(biāo)從不同的方面表現(xiàn)出該模型的預(yù)測是具備可靠性的。

4 最優(yōu)控制策略

4.1 線性規(guī)劃

線性規(guī)劃問題是指求解線性目標(biāo)函數(shù)在線性約束條件下的最小值和最大值的問題，線性規(guī)劃模型的基本形式包括約束條件、決策變量和目標(biāo)函數(shù)三部分。但是決策變量都是非負的，它的值代表解決問題的一個具體方案，形式如下：

X1，X2，…Xn≥0（2）

約束條件都是線性不等式或者是線性等式，它們反映了待解決問題對現(xiàn)有條件的限制，形式如下：

a11x1+a12x2+…+a1nxn=（<，>）b1（3）

a21x1+a22x2+…+a2nxn=（<，>）b2（4）

am1x1+am2x2+…+amnxn=（<，>）bm（5）

其中，bi是第i個約束條件右邊對應(yīng)的常數(shù)，aij為第i個約束條件中對應(yīng)第j個變量的約束條件系數(shù)，它表示一定要滿足某種規(guī)定。

目標(biāo)函數(shù)是決策變量的線性函數(shù)，依據(jù)需要解決問題的不同，可以按目標(biāo)要求實現(xiàn)函數(shù)Z實現(xiàn)最大值或者最小值，形式如下：

max（min）Z=c1x1+c2x2+…+cnxn（6）

其中c1，c2，…cn是目標(biāo)函數(shù)。

4.2 多元線性回歸模型

若要得出最優(yōu)控制策略，先根據(jù)Eviews軟件提供的函數(shù)對系統(tǒng)效率與系統(tǒng)總耗電量進行多元線性回歸分析，得出回歸方程：

總耗電量與因變量的回歸方程：

systotpower=219.74-20.89404ch-4.1506chwp+35.30cwp+2.08ct+4.87drybulb+0.46loadsys+1.05rh+0.49chwppc+0.11cwppc+0.06ctpc（7）

系統(tǒng)效率與因變量的回歸方程：

effsys=-0.44-0.03ch-0.01chwp+0.18cwp-0.01ct+0.02drybulb-0.02drybulb-0.02loadsys+0.005rh+0.0003chwppc+0.002cwppc-0.001ctpc（8）

4.3 目標(biāo)函數(shù)

假設(shè)要求min systotpower，可以把max effsys作為約束條件，過程如下：

約束條件是已知室外溫度、濕度、冷卻負載和設(shè)備狀態(tài)，轉(zhuǎn)速的范圍為0-100，即

0=

min=k1+0.48chwppc+0.10cwppc+0.06ctpc（9）

max=k2+0.00033chwppc+0.0002cwppc-0.0001ctpc（10）

約束條件：

0=

其它變量為已知量。

4.4 得出最優(yōu)控制

假設(shè)取chwppc=0，cwppc=ctpc=100，則根據(jù)上述可知因變量的各個變量都是已知的，所以當(dāng)冷卻裝置開一個，冷水泵開一個，冷凝水泵開兩個，冷卻塔開兩個，室外溫度為28度，濕度為87.3%，冷卻負載為288.1，冷水泵為0，冷水泵轉(zhuǎn)速100，冷卻塔轉(zhuǎn)速100.

分別代入5.2.1，5.2.2式子分別可得：

總耗電量為：systotpower=207.223kw

系統(tǒng)效率為：effsys=0.8634

5 結(jié)論

本文采用多元線性回歸的方法建立了可控變量與中央空調(diào)系統(tǒng)總耗電量、系統(tǒng)效率、冷卻負載的關(guān)系模型，并利用線性規(guī)劃理論分析得到了在一定條件下空調(diào)的控制策略，基本上實現(xiàn)滿足了用戶的需要，以及降低系統(tǒng)能耗的作用。

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