某醫(yī)藥檢測(cè)中心冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)智慧運(yùn)維云平臺(tái)技術(shù)應(yīng)用

方 興 李元陽 胡 欽 吳 斌 李克驊 邱藝德 管緒磊 范 波 閆 銳 陳東升

(1.廣東美的暖通設(shè)備有限公司,佛山;2.上海美控智慧建筑有限公司,上海)

0 引言

隨著我國(guó)“雙碳”目標(biāo)的提出,建筑行業(yè)節(jié)能降碳工作面臨著前所未有的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示,我國(guó)建筑全過程能耗約占全國(guó)總能耗的46%,公共建筑運(yùn)行能耗占建筑運(yùn)行總能耗的30%～40%左右[1]。在公共建筑中,集中空調(diào)系統(tǒng)的能耗占公共建筑總能耗的30%～60%,是公共建筑節(jié)能工作的重點(diǎn)。特別是在夏季,公共建筑負(fù)荷需求大,空調(diào)系統(tǒng)不僅能耗高,而且高峰期的用電量也會(huì)加劇電網(wǎng)的峰值負(fù)荷,導(dǎo)致城市用電緊張。冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)利用夜間用電低谷期進(jìn)行蓄冰,白天用電高峰期釋放冷量以輔助冷水機(jī)組供冷,實(shí)現(xiàn)集中空調(diào)系統(tǒng)用電的“移峰填谷”,同時(shí)也可以消納白天可再生能源產(chǎn)生的電量,從而優(yōu)化了電力資源配置。

近年來,國(guó)內(nèi)外對(duì)于蓄冷空調(diào)技術(shù)及蓄冷空調(diào)控制策略的研究取得了豐碩的成果。張敏等人以深圳市某商業(yè)綜合體工程為例,介紹了冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)的運(yùn)行策略,對(duì)冰蓄冷空調(diào)不同蓄冰率的方案進(jìn)行了對(duì)比分析[2]。梁康元等人比較了無蓄冷、冰蓄冷承擔(dān)基礎(chǔ)負(fù)荷+基載主機(jī)調(diào)峰、基載主機(jī)承擔(dān)基礎(chǔ)負(fù)荷+冰蓄冷調(diào)峰3種空調(diào)系統(tǒng)的運(yùn)行模式,并分析了冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)在夏季典型日運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)效益[3]。代如靜提出了冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)的冷負(fù)荷預(yù)測(cè)方法,建立了冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)逐時(shí)冷負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,根據(jù)次日的負(fù)荷預(yù)測(cè)值來確定夜間的蓄冷量[4]。詹利軍等人將制冷主機(jī)運(yùn)行效率與冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行策略結(jié)合起來,通過計(jì)算制冷主機(jī)逐時(shí)COP值,研究了更加適合冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)的運(yùn)行策略[5]。

冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)由于其運(yùn)行耦合度高、控制調(diào)節(jié)復(fù)雜,故障發(fā)生的頻次也超過了傳統(tǒng)集中空調(diào)系統(tǒng)。冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)在運(yùn)行中一旦出現(xiàn)故障,會(huì)帶來系統(tǒng)控制失效、能耗升高及用戶熱舒適性降低等問題。因此,空調(diào)系統(tǒng)故障檢測(cè)與診斷也成為業(yè)內(nèi)一個(gè)熱門研究方向。鄧光蔚基于某大型場(chǎng)館冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),診斷出主要的運(yùn)行問題,并給出了相應(yīng)的調(diào)試建議[6]。王波等人以我國(guó)北方地區(qū)某大型商業(yè)綜合體為例,對(duì)其空調(diào)系統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)診斷后進(jìn)行分析和研究,總結(jié)了空調(diào)系統(tǒng)各關(guān)鍵設(shè)備和系統(tǒng)存在的典型問題,并提出節(jié)能改造建議[7]。孫哲等人提出了一種基于知識(shí)數(shù)據(jù)化表達(dá)的故障診斷方法,通過將故障診斷先驗(yàn)知識(shí)以數(shù)據(jù)化的形式表達(dá)來彌補(bǔ)真實(shí)標(biāo)記數(shù)據(jù)不足的問題[8]。趙云峰等人提出了基于解析模型方法的冷水機(jī)組冷凝器結(jié)垢故障檢測(cè)與診斷方法,選取4種冷水機(jī)組的特征參數(shù)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型,通過比較所選取的特征參數(shù)估計(jì)值和實(shí)際值的殘差進(jìn)行故障判斷[9]。

1 項(xiàng)目概況

某醫(yī)藥檢測(cè)中心是一家位于廣東省深圳市的醫(yī)療器械技術(shù)監(jiān)督機(jī)構(gòu),集醫(yī)療器械檢測(cè)、安全性評(píng)價(jià)、微生物檢驗(yàn)、藥理毒理研究及動(dòng)物實(shí)驗(yàn)為一體。該檢測(cè)中心建筑面積4.83萬m2,建筑高度94.8 m,實(shí)驗(yàn)用房面積1.6萬m2。

該項(xiàng)目空調(diào)系統(tǒng)為工藝性空調(diào),為理化實(shí)驗(yàn)室、生物實(shí)驗(yàn)室及動(dòng)物房提供冷量,全年每天24 h不間斷運(yùn)行。其中動(dòng)物房為全新風(fēng)系統(tǒng),夏季控制溫度24 ℃、相對(duì)濕度40%～60%,冬季控制溫度22 ℃、相對(duì)濕度40%～60%,換氣次數(shù)在10 h-1以上。為保證動(dòng)物房的安全運(yùn)行,夜間運(yùn)行的基載制冷設(shè)備采用兩用一備的形式?？照{(diào)系統(tǒng)典型日逐時(shí)冷負(fù)荷與冷負(fù)荷系數(shù)如圖1所示。夏季空調(diào)冷源設(shè)計(jì)為部分負(fù)荷蓄冰空調(diào)系統(tǒng),經(jīng)逐時(shí)冷負(fù)荷計(jì)算,設(shè)計(jì)日空調(diào)最大冷負(fù)荷為11 007.3 kW,總供冷量為116 680 kW·h,計(jì)算蓄冷量為45 242.7 kW·h。動(dòng)物房的冷負(fù)荷較大,夜間峰值負(fù)荷占白天峰值負(fù)荷的30%。

圖1 空調(diào)系統(tǒng)典型日逐時(shí)冷負(fù)荷與冷負(fù)荷系數(shù)

醫(yī)藥檢測(cè)中心冷源系統(tǒng)采用二次換熱系統(tǒng),其中一次側(cè)采用雙工況冷水機(jī)組上游的串聯(lián)系統(tǒng),乙二醇溶液先經(jīng)過冷水機(jī)組降溫,再經(jīng)過蓄冰槽降溫,然后經(jīng)過板式換熱器,這樣可以提供更低的出水溫度,更好地保證除濕效果。蓄冰裝置選用非完全凍結(jié)式蓄冰槽,可以保證蓄冰槽穩(wěn)定的設(shè)計(jì)出水溫度。二次側(cè)為板式換熱器與基載主機(jī)并聯(lián)的冷水系統(tǒng),板式換熱器與基載主機(jī)可選擇單獨(dú)供冷,也可以選擇聯(lián)合供冷。

選用2臺(tái)單臺(tái)4 220 kW雙工況機(jī)組,蓄冰設(shè)備總蓄冰量為45 242.7 kW·h,蓄冰盤管配置容量為46 115 kW·h。所有動(dòng)物房區(qū)域及部分實(shí)驗(yàn)室區(qū)域需要24 h空調(diào),為此設(shè)計(jì)3臺(tái)單臺(tái)2 110 kW磁懸浮基載主機(jī)(兩用一備),額定制冷工況冷水進(jìn)/出水溫度為12 ℃/6 ℃,冷卻水進(jìn)/出水溫度為32 ℃/37 ℃,制冷量為4 220 kW。輸配系統(tǒng)包括2臺(tái)乙二醇循環(huán)泵、2臺(tái)板式換熱器、2臺(tái)板式換熱器循環(huán)泵、3臺(tái)基載主機(jī)冷水泵及5臺(tái)冷卻水泵,所有水泵均采用變頻控制。雙工況冷水機(jī)組與基載冷水機(jī)組共用1套冷卻水系統(tǒng),冷卻塔共6臺(tái),冷卻塔風(fēng)機(jī)采用變頻控制。冷源系統(tǒng)主要設(shè)備額定參數(shù)見表1。

表1 冷源系統(tǒng)主要設(shè)備額定參數(shù)

2 冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)控制策略

醫(yī)藥檢測(cè)中心冰蓄冷空調(diào)上位機(jī)控制系統(tǒng)采用M-BMS群控系統(tǒng),通過該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)的運(yùn)行數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)、手動(dòng)/自動(dòng)切換、控制參數(shù)設(shè)定、時(shí)間表設(shè)置、報(bào)表導(dǎo)出等功能。

醫(yī)藥檢測(cè)中心所在城市的電力供應(yīng)夏季比較緊張,實(shí)行峰谷電價(jià)?？照{(diào)設(shè)備的電力負(fù)荷占總電力負(fù)荷的比例較大,通過將這部分電力負(fù)荷從用電高峰期轉(zhuǎn)移到用電低谷期,可使供電需求趨于平穩(wěn),提高供電效率。當(dāng)?shù)卣疄椴捎帽罾淇照{(diào)提供的優(yōu)惠電價(jià)政策見表2。

表2 深圳市峰谷電價(jià)

根據(jù)表2,為冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)制定3種運(yùn)行模式:1) 波平段采用雙工況主機(jī)優(yōu)先供冷模式,M-BMS群控系統(tǒng)優(yōu)先開啟雙工況主機(jī),若實(shí)際負(fù)荷超過2臺(tái)雙工況主機(jī)所提供的最大冷量,則開啟基載主機(jī)輔助供冷;2) 波峰段采用蓄冰槽優(yōu)先供冷模式,M-BMS群控系統(tǒng)優(yōu)先開啟蓄冰槽供冷,若實(shí)際負(fù)荷超過蓄冰槽提供的最大冷量,則開啟雙工況主機(jī)輔助供冷;3) 波谷段采用雙工況主機(jī)制冰+基載主機(jī)供冷模式。冰蓄冷系統(tǒng)具體運(yùn)行時(shí)間見表3。

表3 冰蓄冷系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間

表3的控制邏輯被寫在M-BMS群控系統(tǒng)程序中,系統(tǒng)根據(jù)時(shí)鐘自動(dòng)執(zhí)行對(duì)應(yīng)時(shí)間段的控制策略。

3 冰蓄冷系統(tǒng)智慧運(yùn)維

3.1 智慧運(yùn)維云平臺(tái)

該智慧運(yùn)維云平臺(tái)為集中空調(diào)系統(tǒng)提供了一站式能源管理與智慧運(yùn)維解決方案和服務(wù),可對(duì)空調(diào)系統(tǒng)進(jìn)行全方位管理與監(jiān)控,實(shí)現(xiàn)全域感知數(shù)據(jù)的可視化,并采用大數(shù)據(jù)分析對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘,節(jié)省使用與管理費(fèi)用。

下面重點(diǎn)從優(yōu)化控制和故障診斷的角度介紹智慧運(yùn)維云平臺(tái)在冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)智慧運(yùn)維方面的應(yīng)用。

3.2 時(shí)間表優(yōu)化控制

冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行模式時(shí)間表是根據(jù)當(dāng)?shù)胤骞入A梯電價(jià)制定的,制定初期并沒有考慮到實(shí)際空調(diào)負(fù)荷的變化。當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行一段時(shí)間后發(fā)現(xiàn):隨著室外氣溫的上升、空調(diào)負(fù)荷的增大,按固定時(shí)間表運(yùn)行時(shí),蓄冰槽蓄冰量會(huì)提前消耗完;而隨著室外氣溫的下降、空調(diào)負(fù)荷的減小,按固定時(shí)間表運(yùn)行時(shí),蓄冰槽蓄冰量剩余過多,造成能量浪費(fèi)?；谥腔圻\(yùn)維云平臺(tái)采集數(shù)據(jù),開發(fā)時(shí)間表優(yōu)化控制算法,通過提前預(yù)測(cè)第2天的建筑負(fù)荷,根據(jù)預(yù)測(cè)負(fù)荷調(diào)整運(yùn)行模式時(shí)間表,使得蓄冰槽蓄冰量剛好用完的同時(shí)盡量縮短主機(jī)的運(yùn)行時(shí)間,達(dá)到空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行電費(fèi)最低的目的。

時(shí)間表優(yōu)化控制算法主要由數(shù)據(jù)處理模塊、系統(tǒng)建模模塊、控制優(yōu)化模塊3個(gè)部分組成。

數(shù)據(jù)處理模塊:用于獲取電網(wǎng)、氣象站、空調(diào)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),并對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理操作,包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取、標(biāo)準(zhǔn)化等步驟,為后續(xù)系統(tǒng)建模與控制優(yōu)化提供有效的數(shù)據(jù)輸入。

系統(tǒng)建模模塊:基于系統(tǒng)的歷史數(shù)據(jù)(外部環(huán)境變量、可控變量、狀態(tài)參數(shù)等),利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型,包括雙工況主機(jī)模型、基載主機(jī)能耗模型、水泵與冷卻塔模型及蓄冰槽模型等。設(shè)備能耗模型如式(1)～(7)所示。

Pch1=f1(Qch1_c,Qch1_i,tcwr,tchw1)

(1)

Pch2=f2(Qch2,tcwr,tchw2)

(2)

Pchp1=f3(Nch1,fchp1)

(3)

Pchp2=f4(Nch2,fchp2)

(4)

Pcdp1=f5(Nch1,fcdp1)

(5)

Pcdp2=f6(Nch2,fcdp2)

(6)

Pct=f7(Nch1,Nch2,tcwr)

(7)

式(1)～(7)中Pch1為雙工況主機(jī)功率,kW;Qch1_c為雙工況主機(jī)制冷工況負(fù)荷,kW;Qch1_i為雙工況主機(jī)制冰工況負(fù)荷,kW;tcwr為冷卻塔回水溫度,℃;tchw1為雙工況主機(jī)出水溫度,℃;Pch2為基載主機(jī)功率,kW;Qch2為基載主機(jī)負(fù)荷,kW;tchw2為基載主機(jī)出水溫度,℃;Pchp1為雙工況主機(jī)冷水泵功率,kW;Nch1雙工況主機(jī)運(yùn)行臺(tái)數(shù);fchp1為雙工況主機(jī)冷水泵運(yùn)行頻率,Hz;Pchp2為基載主機(jī)冷水泵功率,kW;Nch2為基載主機(jī)運(yùn)行臺(tái)數(shù);fchp2為基載主機(jī)冷水泵運(yùn)行頻率,Hz;Pcdp1為雙工況主機(jī)冷卻水泵功率,kW;fcdp1為雙工況主機(jī)冷卻水泵運(yùn)行頻率,Hz;Pcdp2為基載主機(jī)冷卻水泵功率,kW;fcdp2為基載主機(jī)冷卻水泵運(yùn)行頻率,Hz;Pct為冷卻塔功率,kW。

蓄冰槽有制冷和制冰2種工況,2種工況下蓄冰槽蓄冰量容積比例的變化規(guī)律是不同的,因此針對(duì)制冷工況和制冰工況分別建立蓄冰槽模型,見式(8)、(9)。

1) 制冷工況。

S(τ)=g1(Qtank(τ-1),S(τ-1),

twb(τ-1))

(8)

2) 制冰工況。

S(τ)=g2(Qch1_i(τ-1),S(τ-1),

twb(τ-1))

(9)

式(8)、(9)中S(τ)為τ時(shí)刻蓄冰槽蓄冰量容積比例;Qtank(τ-1)為τ-1時(shí)刻蓄冰槽制冷量,kW;S(τ-1)為τ-1時(shí)刻蓄冰槽蓄冰量容積比例;twb(τ-1) 為τ-1時(shí)刻室外濕球溫度,℃;Qch1_i(τ-1)為τ-1時(shí)刻雙工況主機(jī)制冰工況制冷量,kW。

根據(jù)M-BMS系統(tǒng)采集的2021年3—10月空調(diào)系統(tǒng)歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練上述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,用于預(yù)測(cè)未來一段時(shí)間內(nèi)的設(shè)備功率及蓄冰槽蓄冰量。

控制優(yōu)化模塊:該模塊可以根據(jù)系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型在未來一定時(shí)間跨度內(nèi)的系統(tǒng)預(yù)測(cè)結(jié)果,利用優(yōu)化算法(如動(dòng)態(tài)規(guī)劃、線性規(guī)劃、遺傳算法等)求解出最優(yōu)的控制序列組合(冷水出水溫度、負(fù)荷分配比例等),以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)電費(fèi)最低的目標(biāo)。時(shí)間表優(yōu)化控制算法原理見圖2。

圖2 時(shí)間表優(yōu)化控制算法原理

圖3給出了2022年3月某日分別采用2種控制方案(固定時(shí)間表控制、優(yōu)化時(shí)間表控制)后的運(yùn)行時(shí)間表對(duì)比。由于固定時(shí)間表控制僅在高電價(jià)時(shí)間段(如09:00—11:30)使用蓄冰槽,導(dǎo)致當(dāng)天結(jié)束時(shí)蓄冰槽有大量的剩余冷量未被使用。而同一天若采用優(yōu)化后的控制方案,則控制系統(tǒng)首先根據(jù)當(dāng)天的天氣數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)出總建筑冷負(fù)荷,并根據(jù)建筑冷負(fù)荷預(yù)測(cè)值提前對(duì)蓄冰槽充能儲(chǔ)蓄足夠的冷量。由于白天可完全依靠蓄冰槽供冷,避免了使用主機(jī),使當(dāng)日的系統(tǒng)能耗相對(duì)固定時(shí)間表降低了28.3%(見圖4)。

圖3 典型日運(yùn)行時(shí)間表優(yōu)化對(duì)比

圖4 典型日冰蓄冷系統(tǒng)能耗優(yōu)化對(duì)比

表4給出了典型月冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)采用優(yōu)化時(shí)間表控制與固定時(shí)間表控制的能耗、電費(fèi)對(duì)比?？梢钥闯?優(yōu)化前后基載主機(jī)總冷量未發(fā)生改變;雙工況主機(jī)制冷量減少了25.08%,這是因?yàn)閮?yōu)化控制策略在低負(fù)荷工況下盡量采用蓄冰槽供冷,減少了雙工況主機(jī)的運(yùn)行時(shí)間。典型月采用優(yōu)化時(shí)間表控制后可減少系統(tǒng)能耗48 189.7 kW·h,節(jié)能率為7.46%,按當(dāng)?shù)胤謺r(shí)電價(jià)折算,節(jié)省電費(fèi)35 820.7元,節(jié)費(fèi)率為11.08%。

表4 典型月冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)優(yōu)化控制節(jié)能效果對(duì)比

3.3 故障規(guī)則預(yù)警

故障規(guī)則預(yù)警是基于由“IF ELSE”判斷邏輯建立的暖通設(shè)備專家規(guī)則庫對(duì)暖通設(shè)備的狀態(tài)異常、運(yùn)行故障進(jìn)行在線檢測(cè)的方法。故障規(guī)則診斷具有覆蓋面廣、通用性強(qiáng)、部署靈活的特點(diǎn),可以實(shí)現(xiàn)空調(diào)系統(tǒng)絕大多數(shù)的故障診斷。

以該醫(yī)藥檢測(cè)中心冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)2022年3月的故障規(guī)則診斷結(jié)果為例,表5給出了當(dāng)月故障發(fā)生頻率占比排名前5的主要故障信息?？梢钥闯?冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)3月發(fā)生頻率最高的是基載主機(jī)故障,故障占比為33.88%,故障原因是基載主機(jī)在本月頻繁發(fā)生壓縮機(jī)校準(zhǔn)失敗、水流保護(hù)等故障。另外,發(fā)生了2種類型的傳感器偏差故障:冷卻水總管溫度計(jì)與熱量表EM1溫度偏差過大故障(故障2)、蓄冰槽入口溫度計(jì)與熱量表EM2溫度偏差過大故障(故障3),發(fā)生這2種故障的原因都是總管溫度傳感器與熱量表溫度傳感器采樣溫度偏差較大,需要維修人員現(xiàn)場(chǎng)對(duì)溫度傳感器進(jìn)行檢修。故障4和故障5是實(shí)際閥門開關(guān)時(shí)間長(zhǎng)于設(shè)定時(shí)間所產(chǎn)生的故障報(bào)警信息,發(fā)生原因是實(shí)際閥門動(dòng)作較慢,開關(guān)行程的時(shí)間超出了預(yù)設(shè)的判定時(shí)間,這屬于系統(tǒng)運(yùn)行初期采集數(shù)據(jù)不夠全面導(dǎo)致的閾值設(shè)置不合理從而造成的誤判,需要對(duì)判定閾值進(jìn)行修改。

表5 2022年3月冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)故障規(guī)則診斷結(jié)果

圖5給出了該醫(yī)藥檢測(cè)中心冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)2022年2—4月各類型故障發(fā)生的預(yù)警次數(shù)對(duì)比。

圖5 冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)故障預(yù)警次數(shù)逐月對(duì)比

從圖5可以看出,“設(shè)備故障”發(fā)生次數(shù)呈逐月減少的趨勢(shì),這是因?yàn)橹鳈C(jī)售后人員在收到故障反饋后及時(shí)到現(xiàn)場(chǎng)對(duì)壓縮機(jī)故障進(jìn)行了修復(fù)。隨著基載主機(jī)故障問題的修復(fù),主機(jī)故障發(fā)生次數(shù)有所減少,同時(shí)“冷水出水溫度過高”故障預(yù)警次數(shù)也有明顯下降?！皽囟葴y(cè)量偏差”故障預(yù)警發(fā)生次數(shù)逐月減少的原因是冷卻水總管熱量表溫度傳感器與蓄冰槽入口熱量表溫度傳感器測(cè)量誤差較大,通過現(xiàn)場(chǎng)更換溫度傳感器探頭,溫度測(cè)量偏差有明顯減小。另外,“閥門動(dòng)作不正確”“水泵頻率超限”故障預(yù)警次數(shù)逐月減少的原因是在故障規(guī)則庫部署初期,規(guī)則閾值設(shè)置不合理,隨著云平臺(tái)采集數(shù)據(jù)量的增加、規(guī)則閾值的不斷更新,誤報(bào)警次數(shù)有明顯下降。通過上述分析發(fā)現(xiàn),故障規(guī)則預(yù)警可以有效檢測(cè)出設(shè)備運(yùn)行異常并幫助運(yùn)維人員對(duì)設(shè)備進(jìn)行故障修復(fù),但在故障規(guī)則部署的初期,會(huì)出現(xiàn)因系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)量不足導(dǎo)致的規(guī)則閾值設(shè)置不合理的問題,需要基于系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)備閾值進(jìn)行更新,以提升故障診斷規(guī)則的適應(yīng)性與準(zhǔn)確性。

3.4 故障圖譜診斷

知識(shí)圖譜是真實(shí)世界中存在的各種實(shí)體、概念及其關(guān)系構(gòu)成的語義網(wǎng)絡(luò)圖,用于形式化地描述真實(shí)世界中各類事物及其關(guān)聯(lián)關(guān)系[10],知識(shí)圖譜可以形象化地將系統(tǒng)中個(gè)體之間的關(guān)系進(jìn)行表達(dá)與解析。在智慧建筑領(lǐng)域,應(yīng)用知識(shí)圖譜可以提高云平臺(tái)上層應(yīng)用(如建筑設(shè)施管理、數(shù)據(jù)挖掘與分析、能源管理等)的通用性與可移植性,降低云端大規(guī)模推廣應(yīng)用的成本。以冰蓄冷系統(tǒng)中基載主機(jī)為例,圖6為其知識(shí)圖譜的結(jié)構(gòu)。

由圖6可知,基載主機(jī)的知識(shí)圖譜包含2種元素:實(shí)體(圓圈)和關(guān)系(箭頭)。其中,實(shí)體包括幾種不同類型的實(shí)體,如設(shè)備(蒸發(fā)器、冷凝器等)、傳感器(蒸發(fā)器壓差開關(guān)、蒸發(fā)器液位傳感器等)、采集點(diǎn)位(蒸發(fā)壓力、冷凝壓力等)、空間位置(地下3層)、連接系統(tǒng)(冷水系統(tǒng)、冷卻水系統(tǒng))、故障狀態(tài)、具體故障(壓縮機(jī)保護(hù)、傳感器故障等);關(guān)系則包括從屬關(guān)系(具有部件、具有測(cè)點(diǎn)、具有值)、空間關(guān)系(具有位置)及連接關(guān)系(提供)。通過構(gòu)建基載主機(jī)的知識(shí)圖譜,可以將基載主機(jī)的設(shè)備屬性在云平臺(tái)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的定義,同理可以對(duì)冰蓄冷系統(tǒng)中其他空調(diào)設(shè)備作標(biāo)準(zhǔn)化定義。

基于知識(shí)圖譜進(jìn)一步提出故障圖譜的概念,故障圖譜是以設(shè)備故障狀態(tài)為中心,通過知識(shí)圖譜反向查找與故障相關(guān)的設(shè)備特征參數(shù),并建立邏輯推理關(guān)系圖。故障圖譜推理結(jié)構(gòu)上分為頂層事件、中間事件和根原因。事件之間的邏輯關(guān)系通過“或”門、“與”門建立聯(lián)系。以主機(jī)冷卻水?dāng)嗨Ｗo(hù)故障為例,圖7為其故障圖譜推理的實(shí)例。

注:X1為控制邏輯為先開閥、后開泵;X2為冷卻水泵設(shè)成手動(dòng)開關(guān);X3為冷卻水泵頻率下限設(shè)置過小;X4為冷卻水泵頻率設(shè)成手動(dòng)控制;X5為控制邏輯里冷卻塔臺(tái)數(shù)與主機(jī)臺(tái)數(shù)不匹配;X6為冷卻塔閥門被設(shè)成手動(dòng)開關(guān)。圖7 主機(jī)冷卻水?dāng)嗨Ｗo(hù)故障圖譜推理實(shí)例

從圖7可知,當(dāng)雙工況主機(jī)發(fā)生冷卻水?dāng)嗨Ｗo(hù)時(shí),系統(tǒng)會(huì)先判斷冷卻水泵運(yùn)行臺(tái)數(shù)是否小于冷卻閥打開數(shù)量,若是,則給出2種診斷結(jié)果:控制邏輯為先開閥、后開泵(X1)或冷卻水泵被設(shè)為手動(dòng)狀態(tài)(X2);若冷卻水泵運(yùn)行臺(tái)數(shù)等于冷卻閥打開數(shù)量且冷卻塔閥門開啟數(shù)量不小于雙工況主機(jī)臺(tái)數(shù)×2與基載主機(jī)臺(tái)數(shù)之和,則系統(tǒng)進(jìn)一步給出2種診斷結(jié)果:冷卻水泵頻率下限設(shè)置過小(X3)或冷卻水泵頻率設(shè)成手動(dòng)控制(X4);若冷卻水泵運(yùn)行臺(tái)數(shù)等于冷卻閥打開數(shù)量且冷卻塔閥門開啟數(shù)量小于雙工況主機(jī)臺(tái)數(shù)×2與基載主機(jī)臺(tái)數(shù)之和,則系統(tǒng)給出2種診斷結(jié)果:控制邏輯里冷卻塔臺(tái)數(shù)與主機(jī)臺(tái)數(shù)不匹配(X5)或冷卻塔閥門被設(shè)成手動(dòng)模型(X6)。通過故障圖譜推理流程,可以在云平臺(tái)實(shí)現(xiàn)故障推理的自動(dòng)化,快速找出設(shè)備故障的原因。

圖8給出了2022年3月某日采用故障圖譜實(shí)際診斷基載主機(jī)運(yùn)行故障的結(jié)果。云平臺(tái)從現(xiàn)場(chǎng)主機(jī)控制器中實(shí)時(shí)采集3臺(tái)基載主機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)信號(hào),其中狀態(tài)信號(hào)“0”表示待機(jī),“1”表示啟動(dòng)中,“2”表示正常運(yùn)行,“3”表示停機(jī)中,“4”表示故障。從圖8可以看出:3臺(tái)基載主機(jī)白天時(shí)段狀態(tài)信號(hào)都為0,說明白天冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)主要靠雙工況主機(jī)和蓄冰槽輪流供冷,不需要基載主機(jī)進(jìn)行供冷。當(dāng)?shù)搅艘归g22:00雙工況主機(jī)轉(zhuǎn)入制冰時(shí),基載主機(jī)開始供冷,3臺(tái)基載主機(jī)依次開啟。但在22:08基載主機(jī)1和基載主機(jī)3同時(shí)出現(xiàn)了冷水?dāng)嗨收?狀態(tài)信號(hào)從0變?yōu)?,經(jīng)故障圖譜算法診斷其原因?yàn)?旁通閥壓差設(shè)定過大導(dǎo)致旁通閥未能及時(shí)打開,主機(jī)冷水流量過低導(dǎo)致故障報(bào)警。到了23:49,基載主機(jī)2又發(fā)生冷水?dāng)嗨收?故障圖譜算法診斷原因依然是旁通閥壓差設(shè)定過大而導(dǎo)致旁通閥未能打開。智慧運(yùn)維云平臺(tái)將故障圖譜診斷結(jié)果通過短信形式反饋給物業(yè)人員,并建議其改小旁通閥壓差設(shè)定值。通過將旁通閥壓差設(shè)定值從300 kPa修改為250 kPa,有效解決了基載主機(jī)冷水?dāng)嗨收蠁栴}。

注:1) 報(bào)警1開始時(shí)間:2022-03-07T22:08,結(jié)束時(shí)間:2022-03-07T22:18。2) 運(yùn)行狀態(tài)為4的主機(jī):基載主機(jī)1,基載主機(jī)3;冷水?dāng)嗨畧?bào)警的主機(jī):基載主機(jī)1,基載主機(jī)3。3) 故障根本原因:基載主機(jī)1旁通閥開度1%,旁通閥設(shè)定壓差過大;基載主機(jī)3旁通閥開度1%,旁通閥設(shè)定壓差過大。a基載主機(jī)1故障狀態(tài)

4 結(jié)論

本文以某醫(yī)藥檢測(cè)中心冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)為例,探討了基于大數(shù)據(jù)分析的智慧運(yùn)維云平臺(tái)在空調(diào)系統(tǒng)故障診斷、運(yùn)行優(yōu)化方面的應(yīng)用。通過云平臺(tái)部署的故障診斷規(guī)則庫可以有效檢測(cè)到冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)中暖通設(shè)備的運(yùn)行故障和參數(shù)異常;基于知識(shí)圖譜的故障圖譜診斷算法,通過建立設(shè)備故障的邏輯推理關(guān)系圖,實(shí)現(xiàn)對(duì)具體故障的定位與溯源,幫助運(yùn)維人員及時(shí)采取設(shè)備維修措施。開發(fā)時(shí)間表優(yōu)化算法,對(duì)冰蓄冷系統(tǒng)全天制冰、供冷時(shí)間進(jìn)行優(yōu)化分配,使得系統(tǒng)整體的運(yùn)行電費(fèi)最低。通過典型月測(cè)試,對(duì)比固定時(shí)間表控制邏輯,采用時(shí)間表優(yōu)化算法后冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能率為7.46%,節(jié)費(fèi)率為11.08%。通過智慧運(yùn)維云平臺(tái)的研究與應(yīng)用,可以有效解決公共建筑集中空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行能耗高、運(yùn)維智能化水平低的問題,保障暖通設(shè)備的長(zhǎng)期高效、穩(wěn)定運(yùn)行。