一种基于室内湿源信息的HVAC在线监控系统及控制方法与流程

一种基于室内湿源信息的hvac在线监控系统及控制方法
技术领域
[0001]
本发明涉及建筑通风系统领域，具体的是一种基于室内湿源信息的hvac在线监控系统及控制方法。


背景技术：

[0002]
室内湿环境是影响人员健康状况和舒适性的重要因素之一。湿度不仅影响人的热感，对人的身体健康影响更大。例如，低湿度会导致皮肤、口腔、咽喉干燥的症状，还会诱发粘膜、眼感、支气管炎、哮喘、流感、静电等。高湿度的环境会造成建筑墙体上的尘螨和霉菌，进而导致室内环境较差，室内工作人员出现呼吸道不适和过敏反应。湿度对暖通空调系统的能耗也有很大影响。研究表明，在一个有效的通风系统中，将室内相对湿度(rh)设置从60％降低到50％，总能耗最多可增加22.4％。因此，室内湿度的控制对于室内人员的健康和能耗的节约也至关重要。
[0003]
当前，对于室内湿度的调控策略都是由人员自行调控空调实现，缺乏有效的智能化调控策略。室内湿环境参数的动态变化导致了室内湿环境的非均匀分布特性，若不能通过对非均匀分布的室内湿环境的快速预测来快速响应室内湿环境的瞬时变化需求，也不能保证室内人员健康和热舒适的实际需求。


技术实现要素：

[0004]
为解决上述背景技术中提到的不足，本发明的目的在于提供一种基于室内湿源信息的hvac在线监控系统及控制方法，可根据室内湿源分布的实时响应数据，实现室内湿度分布结果快速预测，最终实现hvac系统智能化控制室内湿度，解决了室内湿度无法基于传感器监测数据实现准确、智能化调控等难题，营造更加健康、舒适和节能的公共建筑室内环境。
[0005]
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：
[0006]
一种基于室内湿源信息的hvac在线监控系统，包括设置在建筑两侧墙壁中部的送风单元、设置在建筑顶部区域的空调机组、设置在墙壁底部位置的回风单元和设置在目标区域的监测单元，送风单元包括格栅送风口和送风管道，回风单元包括条格栅回风口和回风管道，送风单元和回风单元均与空调机组连接，监测单元通过传感器监测目标区域的相对湿度，监测单元通过无线传输装置发送实时信号从而对hvac系统进行调控。
[0007]
进一步优选地，送风管道和回风管道呈l型。
[0008]
进一步优选地，送风管道一端与格栅送风口连接，送风管道另一端与空调机组连接，回风管道一端与格栅回风口连接，回风管道另一端与空调机组连接。
[0009]
进一步优选地，空调机组连接回风管道和送风管道，空调机组将回风管道导入的室内空气经过滤、冷却或加热处理后再次送入送风管道。
[0010]
进一步优选地，空调机组设置有压缩机组件，空调机组通过控制压缩机来对送风口湿度进行调控。
[0011]
一种基于室内湿源信息的hvac在线监控系统的控制方法，包括以下步骤：
[0012]
(1)数据库的构建：利用数值模拟开源软件完成所有案例的模拟计算，获取室内湿度的数值分布结果并用于构建基础数据库，考虑已有通风方式、不同送风湿度和不同湿源的位置等参数；
[0013]
(2)数据库的扩充：根据线性叠加原理，当有多个湿源位置时，其产生的湿度分布结果等于这些湿源单独作用时产生的湿度分布结果的叠加，即利用该原理可快速获取任意数量湿源所产生的湿度分布结果，完成数据库的有效扩充；
[0014]
(3)数据库的重构：数值模拟计算的前提需要绘制大量网格节点，因此可使用一种离散化方法减少网格数据量，首先，将模拟网格的体积ω划分为若干体积ω
i
的立方体，i＝1～n，n≤网格节点数量，并将x、y、z坐标依次分布到数组i中。各个(x，y，z)对应的网格数据也相应地包含在这些数组中，接着，在这些数组中计算出基于网格坐标数据的体积均值，这是网格信息的离散化表示，最后，体积ω
i
中的主数据可以用离散数据来表示，即实现降维处理；
[0015]
(4)基于数据库的预测：根据室内湿源贡献率cri(h)对数据库进行预测，cri(h)根据室内基础数据库得出室内湿源贡献率因子的大小，根据所得到的湿源贡献率因子，可以快速的对不同工况下室内湿度分布情况进行预测，从而快速获取室内湿环境分布状况，室内贡献率预测法可以在保证预测精度的情况下对室内湿环境进行快速预测，并且预测时间少，可以满足室内快速调控的需求；
[0016]
(5)结合预测数据库实现hvac系统在线监控：通过平衡室内人员的舒适度和能源消耗得到最优送风口湿度，hvac系统的送风口湿度是影响室内湿度分布的主要因素，因此，评估合适送风口湿度并加以控制成为hvac在线监控系统的主要目标。为了合理评估送风口湿度和室内人员热舒适之间的权重关系，可通过变异系数法对其进行加权处理，从而得出评价指标e
h
，其表达式如下所示：
[0017][0018]
ts＝0.219t0+0.012rh-0.547v
a-5.83
[0019]
其中，w
h1
和w
h2
分别为送风相对湿度h和热舒适ts的权重，t0为温度；rh为相对湿度，v
a
为风速；
[0020]
在确定评价指标后，将e
h
的最小值作为最优湿度控制策略的评价标准，根据目标区域湿源位置的监测数据，确定不同湿源位置信息对应的最优hvac系统送风口湿度控制策略，将最优控制策略对应的最优送风口湿度数据传输至hvac系统的压缩机控制组件，实现hvac系统的在线控制。
[0021]
本发明的有益效果：
[0022]
1.本发明采用的数值模拟软件的代码开源，可自主定制数值求解方法，使计算结果更加接近实际hvac系统送风工况。
[0023]
2.本发明采用的降维线性方法(即线性叠加和离散化方法)能有效减少数据库所需存储的数据量，节省数据存储成本，降低数据计算时间。
[0024]
3.本发明采用的室内湿环境贡献率模型能够实现目标变量的快速预测，节省了数值模拟计算时间和成本。
[0025]
4.综合考虑了室内湿源因素对室内环境的影响，同时考虑了室内人员的热舒适因素，从而实现了建康节能的调控理念。
[0026]
5.本发明采用无线监控传输系统对室内湿源和湿度分布进行监控，节约了建筑空间使用成本，并且可以精准实现实时监测与控制。
附图说明
[0027]
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
[0028]
图1是本发明的整体布局示意图；
[0029]
图2是本发明的格栅送风口的结构示意图；
[0030]
图3是本发明的控制步骤流程图；
[0031]
图4是本发明的离散化方法数据库重构原理图；
[0032]
图5是本发明的数据库训练和预测原理图；
[0033]
图6是本发明实施例的验证结果示意图一；
[0034]
图7是本发明实施例的验证结果示意图二；
[0035]
图8是本发明实施例的验证结果示意图三。
[0036]
图中：
[0037]
1、空调机组；2、送风管道；3、回风管道；4、风机组件；5、送风格栅口；6、回风格栅口；7、目标区域；8、湿度传感器。
具体实施方式
[0038]
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0039]
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“开孔”、“上”、“下”、“厚度”、“顶”、“中”、“长度”、“内”、“四周”等指示方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的组件或元件必须具有特定的方位，以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
[0040]
本实施例涉及的建筑几何尺寸为10m(长)
×
10m(宽)
×
5m(高)。采用侧送侧回的通风方式，送风口湿度变化范围分别为30％、35％、40％、45％、50％、55％和60％，湿源位置设置为四个，其坐标分别为a(2.875,2.55,1.7)m，b(7.625,2.55,1.7)m，c(2.875,7.85,1.7)m和d(7.625,7.85,1.7)m。
[0041]
一种基于室内湿源信息的hvac在线监控系统，包括设置在建筑两侧墙壁中部的送风单元、设置在建筑顶部区域的空调机组1、设置在墙壁底部位置的回风单元和设置在目标区域7的监测单元，送风单元包括格栅送风口5和送风管道2，回风单元包括条格栅回风口6和回风管道3，送风单元和回风单元均与空调机组连接1，监测单元通过传感器监测目标区域7的相对湿度，监测单元通过无线传输装置来发送实时信号从而对hvac系统进行调控。
[0042]
送风管道2和回风管道3呈l型。送风管道2一端与格栅送风口5连接，送风管道2另一端与空调机组1连接，回风管道3一端与格栅回风口6连接，回风管道3另一端与空调机组1
连接。空调机组1连接回风管道3和送风管道2，空调机组1将回风管道3导入的室内空气经过滤、冷却或加热处理后再次送入送风管道2。空调机组1设置有压缩机组件，空调机组1通过控制压缩机来对送风口湿度进行调控。
[0043]
一种基于室内湿源信息的hvac在线监控系统的控制方法，包括以下步骤：
[0044]
(1)数据库的构建：采用数值模拟软件openfoam完成通风案例数值模拟计算，本实施例涉及一种通风方式和6中不同送风口湿度，四个湿源位置，因此基础数据库总共包括6
×
4＝24个通风案例；
[0045]
(2)数据库的扩充：利用线性湿源叠加原理对基础数据库进行有效扩充，图6为考虑室内湿源a、b、c和d共同作用下，线性叠加结果与实际模拟结果(绝对湿度)之间的比较情况，数值越大代表湿度越大，由比较结果可知，线性叠加方法确实能够有效实现数据库的快速扩充；
[0046]
(3)数据库的重构：采用降维方法对数据库进行重构，图7为某种通风方式下多个湿源a、b、c和d共同作用下的离散处理结果与实际模拟结果(相对湿度)之间的比较情况，由比较结果可知，基于27等分的降维方法可以有效实现数据库的重构；
[0047]
(4)数据的预测：运用室内影响因子cri(h)可实现室内湿度分布的高效预测，其函数表达式如下所示：
[0048][0049]
其中，δx(x,n)为第n个湿源引起的湿度值从标准状态下x点的上升(或下降)值[kg/kg']；xn为第n个湿源引起的完美混合条件下湿度值的上升(或下降)值[kg/kg']；qn为第n个湿源产生的湿量[kg/s]；ρ为空气密度[kg'/m]；q为空气流速[m/s]，图8为某种通风方式和多个湿源a、b、c和d作用下的实际模拟结果与cri(h)的绝对湿度预测结果之间的比较情况，由比较结果可知，室内湿因子贡献率能很好地实现数据库目标变量(如室内湿度分布)的快速预测；
[0050]
(5)结合预测数据库实现hvac系统湿度在线监控：利用湿度评价指标e
h
进一步实hvac系统的湿度控制，通过控制之后的系统，在满足室内人员舒适的情况下，能源节约可达35％，这也证实了该hvac湿度在线监控系统的高效性。
[0051]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0052]
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。

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