大數據技術在暖通空調運維系統中的應用研究

鄒觀華 謝惠敏 李曉明 朱麟濤 李云龍 梁淑芬

摘? 要：大數據的底層采集、數據儲存、過程分析、數據應用等實踐性技術通過互聯網技術與計算機技術實現了技術融合，加快了社會科技發展的進程。因此，在大數據技術的潛在價值已經被各個行業看重的今天，對大數據技術的應用研究具有非常重要的現實意義。文章主要從大數據技術背景入手，基于暖通空調運維系統對大數據技術應用進行分析，了解大數據技術是如何讓暖通空調做到“芯”中有“數”。

關鍵詞：大數據技術;應用;分析;暖通空調

中圖分類號：TU83? ? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ?文章編號：2095-2945（2020）34-0167-02

Abstract： The practical technologies of big data， such as bottom layer collection， data storage， process analysis and data application， have realized the technology integration through Internet technology and computer technology， and accelerated the development process of social science and technology. Therefore， when the potential value of big data technology has been valued by various industries nowadays， the application research of big data technology has very important practical significance. This paper starts from the background of big data technology， analyzes the application of big data technology based on HVAC operation and maintenance system， and understands how big data technology makes HVAC achieve "number" in "core".

Keywords： big data technology; application; analysis; HVAC

1 概述

暖通空調[1]，簡稱HVAC（Heating，Ventilating and Air Conditioning）是指具有采暖功能、通風功能和空氣調節功能的空調器，暖通空調系統可以控制使用環境的空氣溫濕度、空氣潔凈度、室內區域風速、室內外壓力等重要指標參數，提高目標室內的舒適度，是中大型工業建筑或辦公建筑中重要的一環。

而隨著時代的發展和科技的不斷進步，國家經濟的迅速發展，特別是我國建筑業的迅速發展，使得建筑能耗不斷增加，直到今天，社會的建筑能耗已經占據社會總能耗的30%左右，且呈現出不斷上升的趨勢，在既有的建筑能耗組成中，暖通空調是其中一個重要的分項，其能耗消耗在公共建筑能耗中占據了30%-50%比例，而隨著城市化進程的不斷加快和人民生活水平的不斷提高，暖通空調作為建筑中的基礎建設也被大量的投入使用，人們對于暖通空調需求的不斷擴大勢必會讓暖通空調的能耗進一步擴大，而在全球資源緊缺的今天，兩者的供需矛盾更加激化，讓暖通空調系統的能源消耗面臨著嚴峻的考驗，因此，采取相應的先進技術，使現有的空調系統節能運行，是具有長遠意義的[2]。

2 大數據技術在暖通空調運維系統中的應用

2.1 利用氣候、舒適度及各傳感器數據進行分析，智能調節暖通空調系統運行狀態

首先，將暖通空調的運維系統通過內部局域網絡與大數據庫相連接，大數據庫通過外部互聯網絡獲取當日的本區域天氣情況，溫濕度變化數據，同時在本地通過傳感器采集室內、外溫濕度、當前雨量的數據，實時監控更新室內人員數量以及室內人員舒適度反饋數據，將數據整理分析后形成暖通空調系統運行效率與環境變化的曲線圖，暖通空調運維系統則實時按照曲線圖運行。當室外下起大雨，雨量監測器監測雨量較大時，同時根據室外傳感器數據探測到室外溫度降低，濕度升高，數據分析中心根據實時數據，同時更新運行曲線，暖通空調控制系統根據最新曲線運行，升高暖通空調的中央制冷溫度，將制冷溫差降低，同時控制室內的AHU和PAU控制器，降低風速，降低新風交換效率，然后根據室內溫濕度傳感器的數據，緩慢調節暖通空調的控制系統，以達到迅速平衡室內溫濕度變化，最后根據室內的舒適度評價監測，在舒適，暖和，寒冷的判定數量基礎上，實現長期的穩定調控（如圖1實際室內數據采集應用場景）。這樣不僅能讓空調能實時根據環境變化情況智能調節和穩定室內溫濕度，更能讓空調系統實現節能的運行狀態，而非一直的滿負荷運行，整個數據流向實現了無限循環的閉環控制流程，讓暖通空調運維系統真正做到“芯”中有“數”，達到讓系統處于最佳運行狀態，空調達到最優舒適度的環境狀態，做到精準控制，精準節能，精準判斷。

2.2 利用大數據技術進行分析，智能預診暖通空調系統運行故障

主要是以暖通空調中央制冷冷凍水循環系統為主要的討論案例，從而對此進行故障的預診分析。對于暖通空調中央制冷冷凍水系統故障預診與驗證。首先一定要先對各個運行參數進行重新的分級，此外由于不同設備在運行的過程當中，電流對于系統運行出現故障的反應程度具有最明顯的高時效性，因此，將整個機組的運行電流參數定義在了A優先級，冷凍水的溫度參數則被定義在了B優先級上，那么冷凍水的流量參數就定義在C優先級上。然后，確定好各個參數數值是處于合理的范圍之內的，在冷水機組在運行過程當中，電流的百分比應當被規定在98%，誤差為正負2%，而對于冷凍水的溫度參數定義：進水口溫度為5攝氏度，誤差正負為1.5攝氏度，出水口溫度為13攝氏度，誤差正負為1.5攝氏度，冷凍水流量的正常范圍定位：790m/h正負10m/h，根據暖通空調中央制冷機組的工作原理可以確定預診斷模型。

暖通空調運維系統在正常運行狀態下，監測到數據波動的異常情況：中央制冷器運行電流過小，根據運行異常判斷關系以及相關的監測數據，診斷結果為水泵故障或者管道閥門開啟過小導致，在優先級判斷之下，顯示結果為建議現場檢查閥門開啟度。經過現場仔細檢查發現為閥門開啟度存在故障。通過故障預診斷模型與大量實時監測數據，及時發現并消除了該故障，待修復后，將已確認故障數據導入本地數據庫保存，為以后進一步改進模型和提高大數據預先診斷精度儲存大量基礎數據。

3 大數據在實際應用中應注意的問題

3.1 防止數據信息安全問題

大數據的應用需要輔以強大的網絡技術、云計算等新科技作為技術支撐，在網絡病毒眾多的互聯網，數據信息的安全問題顯得尤為重要，一旦出現數據信息泄露，很可能會造成暖通空調系統無法運行，對建筑的正常運轉造成重大影響。

3.2 數據隱私保護問題

大數據技術的應用提高了運行系統的工作效率，也在一定條件下為世界節省大量能源，但在智能化的同時也是將系統置于整個復雜的網絡當中，數據的隱私保護也就成了大數據時代下智慧城市建設中需要面臨的挑戰之一。

3.3 信息孤島問題

大數據技術的應用主要是對海量數據進行底層采集、數據儲存、過程分析、數據應用，如果沒有足夠且精確的數據來源，那么大數據技術也就成為空話，因此，也需要社會各行業的共同努力，打破信息孤島，實現數據資源共享，才能真正讓暖通空調運維系統做到“芯”中有“數”。

4 結束語

終上所述，大數據技術是目前科技時代的新興產物，推動了世界各個行業的技術發展，大數據技術的進一步開發應用，對科技信息的交叉融合具有很大的促進意義。只有真正加強基于大數據技術在暖通空調系統中應用能力，才能有效推動暖通空調運維系統的技術創新。

參考文獻：

[1]張利軍.大數據技術在預診暖通空調系統軟故障中的應用分析[J].建筑工程技術與設計，2017，000（018）：3474-3474.

[2]應康璽，徐佩榮，潘雷彬，等.大數據技術在預診暖通空調系統軟故障中的應用[J].制冷與空調，2016，016（005）：59-62.

[3]謝舒遲.對于大數據技術的應用分析[J].華東科技：學術版，2017（12）：11.