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申请/专利权人：浩鲸云计算科技股份有限公司

摘要：本发明提出基于MPC的MIMO水冷空调系统节能优化控制方法，包括：获取室内外温湿度和多输入多输出水冷空调系统的运行数据并进行数据预处理；基于预处理后的室内外温湿度和多输入多输出水冷空调系统的运行数据，构建车间室内温度状态方程和车间室内湿度状态方程；结合与控制目标温湿度的逼近程度、本次调控的幅度、本次调控策略对应的能耗，设计损失函数；定义机组设备参数调控上下边界，在每个控制周期内，通过使用MPC算法基于当前系统的状态实现多输入多输出水冷系统的调控策略预测，计算出控制输入。本发明显著提升了MIMO水冷空调系统的节能优化控制能力，具有显著的节能效果和高效性能，对相关领域具有重要的推动作用。

主权项：1.基于MPC的MIMO水冷空调系统节能优化控制方法，其特征在于，包括：步骤S1：获取室内外温湿度和多输入多输出水冷空调系统的运行数据并进行数据预处理；具体步骤为：S11：采用温湿度传感器实时监控采集车间室内的温湿度和、室外的温湿度和；S12：采用各种传感器和仪表收集MIMO水冷空调系统的运行数据，其中MIMO水冷空调系统包括水泵、冷却塔、冷水机组、末端风机；收集的运行数据包括：冷冻水出水温度和回水温度、阀门总开合度、冷水机组总能耗、水泵总能耗、冷冻水冷量、冷却水供水温度和回水温度、冷却塔风机频率、末端送风温度、末端送风压强；S13：系统总能耗为冷水机组总能耗与水泵总能耗的和，即；S14：数据采集周期为30分钟，将数据进行整合，整合内容为累计量，瞬时量取平均值；瞬时量包括：室内温湿度、室外温湿度、冷冻水出水温度和回水温度，阀门总开合度，冷却水出水温度和回水温度，冷却塔风机频率，末端送风温度和压强；S15：进行数据预处理，包括对收集到的数据进行数据清洗、数据规范化处理、数据补全、数据均衡、数据归一化、数据降维操作，并按时间排序进行汇总，以时间为主键存储在数据库中；步骤S2：基于预处理后的室内外温湿度和多输入多输出水冷空调系统的运行数据，构建车间室内温度状态方程和车间室内湿度状态方程；步骤S3：结合与控制目标温湿度的逼近程度、本次调控的幅度、本次调控策略对应的能耗，设计损失函数；具体如下：S31：设定车间温度目标值，通过预测模型预测下一步系统的车间温度状态，计算预测值与目标值之间的差值；S32：设定车间湿度目标值，通过预测模型预测下一步系统的车间湿度状态，计算预测值与目标值之间的差值；S33：计算当前调控量与上次调控量之间的差值；S34：设定节能目标能耗，通过收集到的实际能耗数据，计算实际能耗与节能目标能耗之间的差值；S34：设计损失函数为，是权重系数，用于调整不同指标对损失函数的影响；步骤S4：定义机组设备参数调控上下边界，在每个控制周期内，通过使用MPC算法基于当前系统的状态实现多输入多输出水冷系统的调控策略预测，计算出控制输入，实现系统的节能优化控制；具体如下：S41：定义系统冷水机组设备调控变量的上下边界，为冷冻水出水温度，阀门总开合度，冷却水出水温度，末端送风温度，末端送风压强，上下边界之差即为调控步长；S42：预测MIMO水冷空调系统的车间室内温湿度和未来多步时间内的系统状态量的发展情况；S43：根据步骤S3设计的优化目标函数和系统机组调控变量的上下边界，确定控制输入组合；S44：实施第一个控制输入组合并更新系统状态，进行下一个控制周期的输入组合计算；S45：不断迭代计算，实现系统的动态节能优化控制，并在每个周期内实现对系统的动态调节，达到节能效果。

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