智能制冷控制系統的節能優化設計

陸大同 方群霞

摘要 本文針對基于節能優化視角下的分布式智能制冷控制系統設計的研究，將從智能制冷控制理論概述入手，結合分布式制冷控制系統節能優化現狀，提出智能制冷控制系統設計方案。最后，本文對智能制冷系統節能優化控制方案展開論述。希望本文的研究，能為提升制冷行業制冷系統的能源使用效率提供參考性建議。

【關鍵詞】節能優化 制冷系統 神經網絡 分布式模式

在新型的經濟環境背景下，人們對生活質量要求越來越高，制冷行業也獲得了較好的發展前景。制冷行業主要是通過冷鏈、制冷系統，對生鮮食物進行冷凍，以此保證食物的質量與新鮮感。其中的制冷系統是保障食物質量的關鍵，在食品相關行業中得到了廣泛運用。然而，制冷系統所消耗的能源也是不可比擬的。在節能減排的大環境下，對制冷控制系統進行節能優化設計，提升其智能化己然成為一種趨勢。因此，加強基于節能優化視角下的分布式智能制冷控制系統設計研究具有重要意義。

1 智能制冷控制理論概述

1.1 制冷系統節能優化的必要性

現如今，能源問題成為許多國家發展中的難點問題。隨著各國對不可再生能源的開采，世界上的能源儲備越來越少。對于處在快速發展狀態的中國而言，這種能源短缺現象直接關系到國家未來發展前景。因此，無論是國家還是國民，都應當在節能降耗方面引起高度重視。制冷行業一直是能源消耗量較大的行業之一，從制冷鏈的角度分析，能源消耗比重最大的為超市制冷系統。特別是近年來，隨著人們對食品新鮮度要求的提高，超市的數量與規模呈現出快速上升的趨勢。基于此，通過對制冷系統的節能優化設計，提升能源使用效率具有必要性。

1.2 基于神經網絡原理控制算法

人工神經網絡，指的是在一種特理機制上，通過處理知識的思維、學習與記憶能力，對人腦機制進行模擬的信息系統。本文在智能智能系統設計中，采用的是BP神經網絡，由輸入、中間、輸出層組成，并通過正向與反向完成計算。在正向計算當中，輸入信號會經過傳遞函數，將輸出信息傳播到輸出層的節點內，進而給出結果。若期望值發生偏差，要進行誤差反向計算，使該信號按照原始通路返回，并對各節點的權值進行修改，以此降低誤差。本文設計的分布式制冷控制系統，其特征就是基于神經網絡原理，實現了對精密參數的采集與控制。首先，對制冷閥門開度及壓力等參數進行分布式采集，然后將參數作為神經網絡的輸入數據，通過微處理芯片的運行，精確控制水量與壓強控制閥，以此使制冷系統達到預期控制目標。

2 分布式制冷控制系統節能優化現狀

制冷控制系統的運作過程十分復雜，融入了傳熱與傳質等運作方式。制冷設備的運作過程，是在符合熱力學第一、二原理的基礎上，提取出低溫物品能量，促使物質之間能量的轉化，并將多余能量進行釋放，以保證食物的低溫性。由此可見，分布式的制冷系統的運作是一個動態化過程。近年來，在現代化技術的發展背景下，研究者對制冷系統的控制方法進行研究。由于智能控制具有一定的局限性，因此為了使制冷系統能夠發揮出節能性作用，其系統的各部件控制應當將控制策略聯合在內，使整個制冷系統中，制冷裝置能夠被作為控制對象，以此實現制冷系統裝置的最優化。因此，應當將多變智能控制運用在制冷系統中，提升制冷效果。

3 智能制冷控制系統設計方案

3.1 系統組成結構

制冷控制系統，就是通過對工作過程的控制，達到提高制冷效率的目的。隨著制冷控制系統智能化程度的加深，該系統的節能環保需求越來越高。尤其是面對區域較大的制冷系統，為了提高能源利用率，必須提高制冷控制系統的靈敏度與精度。基于此，本文采用的設計方案為：以神經網絡為核心模塊，提升制冷控制系統智能化程度，實現系統對應用目標的調節。根據方案要求，分布式制冷控制系統組成結構如圖1所示。從圖1中可知，分布式的溫度傳感器會根據區域溫度，對采集到的溫度信息進行數據處理，并構建神經網絡控制模型，進而自動調節熱力膨脹閥、壓強控制閥、水量閥等。另外，該系統可支持多路蒸發器組成的控制系統，促使其以不同工作模式完成應用需求，保證冷凝器液體流量的合理性。

3.2 系統工作流程

分布式制冷控制系統的具體應用方式與工作流程如下：

3.2.1 系統啟動

首先，用戶需根據歷史經驗數據或者采集數據訓練神經網絡，或者，使用系統默認的神經網絡參數進行設置。在進行默認參數設置時，該網絡的控制精度并不高。但是在工作一段時間后，各種控制數據與效果就會產生，并可對神經網絡參數進行自動調節，促使網絡輸出預期結果。

3.2.2 運行模式

分布式的制冷系統從神經網絡的穩定狀態開始進入正常工作模式，通過制冷系統內部閥門壓力、開度傳感器，以及制冷區域位置的溫度傳感器進行參數采集。

3.2.3 數據的采集與分析

首先，為避免單個傳感器發生故障，制冷系統會對采集的多種數據進行融合。然后，將融合后的數據傳輸到神經網絡當中，以此自動生成控制輸出數據，并將輸出控制量送入熱力膨脹閥中，通過壓強與水量發的控制，實現系統的精確控制。最后，通過溫度傳感器對參數進行采樣，對參數的輸出進行動態控制，以此實現連續閉環控制。

3.2.4 信息反饋

為了使用戶能夠對制冷過程靈活控制，符合用戶管理要求，該系統可提供輸入鍵盤與顯示屏，達到參數輸入與指令輸入功能，并方便查看制冷系統的參數設置與工作狀態。

4 智能制冷系統節能優化控制方案

4.1 制冷系統的節能優化控制設計

以大型超時的制冷系統為例，其主要包括冷藏與冷凍兩部分。系統中的監控中心，主要負責對系統運行狀態進行監控。當外界環境與溫度發生改變，一般需要采用人工的方式，對蒸發及冷凝壓力做出調節，進而對系統的制冷程度進行改善。可見，通過人工的調節方式，保持系統最佳運行狀態，從勞動力與可能性方面均不是最合適的。而且，在實際操作中，操作人員通常是在工作點不變的情況下，根據經驗進行回路數值設定，這很有可能會影響能源消耗量。因此，要實現制冷系統節能優化控制，必須保證回路數值始終處于合適的狀態之中。

4.2 制冷系統的動態優化控制設計

在分布式模式中，系統可通過目標函數對優化層的穩態進行表達。對函數的優化，應當使其保持在離線的狀態，提升工作點設置的可行性。但是該設置方法也存在一定的缺陷，比如，對于運行參數變化頻繁的制冷系統而言，就不是非常適合。

模型的間接法，主要是將函數表達式作為必要性條件，利用數據分析方法，得到模型解析表達式。最后，根據綜合實際物理條件，對系統的最優解與最佳數值進行確定。尤其實在制冷系統的能量轉化過程中，利用模型間接法可以將系統允運行過程準確描述出來。但是，該方式的缺點在于變化量與未知量過多，參數數值存在誤差，模型的結構存在誤差等，這會在一定程度上降低優化與控制效果。

在制冷系統的動態優化控制過程中，預測控制也是一種特殊方法，其優勢在于能夠在離線條件下反復進行控制。其缺點在于，該方式無法實現全局回路數值的控制，只能對局部進行監測。因此，在實際的操作過程中，該模式需以經常滾動的形式實施，并以新的優化作為基礎，進而達到最優控制的目的。

4.3 分布式制冷控制系統節能動態優化

由于大型超時內部陳列柜屬于并聯狀態，因此每個陳列柜都屬于制冷器，但是這些陳列柜基本趨于統一工作頻率。為了解決同步現象，可采取以下兩種方法：

（1）對制冷系統吸氣壓力進行優化。根據物理規律與約束邏輯法則，將系統定性知識融入到模型中，將操作趨勢和邏輯作為系統運作約束條件。

（2）根據混合邏輯動態模型，預測和控制制冷系統動態優化。利用MPC控制約束方法，處理狀態模型的空間系統，以解決狀態空間模型的多變量控制。

5 結論

為了降低制冷行業在能源上的消耗，且提升制冷效果，本文將基于節能優化視角下的分布式智能制冷控制系統設計作為主要研究內容，在對制冷系統節能優化必要性、神經網絡原理等理論進行分析的基礎上，從系統組成結構、系統工作流程、制冷系統節能優化、動態優化等控制方案方面做出系統探究。研究結果表明，分布式制冷系統節能控制，具有節能降耗的作用，有利于制冷行業的可持續發展。在未來，還需進一步加強對基于節能優化視角下的分布式智能制冷控制系統設計的研究，使節能優化理念充分發揮作用，創造出更多利于社會的價值。

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