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中央空调的数据分析与动态可视化

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  摘要:为了使中央空调的机械性能更为强大环保,分析中央空调相关数据资料,挖掘数据变化规律并研究空调冷却负载情况、系统效率、耗电量与可控制变量和不可控制变量之间的关系,进行数据可视化体现,从而为中央空调相关性能的优化提供重要依据。
  关键词:数据分析;数学建模;数据可视化
  中图分类号:TP391 文献标识码:A
  文章编号:1009-3044(2020)01-0227-02
  1概述
  随着全世界地理环境的变迁及空调设备技术设备的稳步发展,愈来愈多的中大型建筑借助中央空调控制系统来促成室外环境温度及湿度的调控管理控制。特别是随着经济的发展,对“智慧城市”的建设也相继快速推进,解决如何围绕智慧城市建设实现中央空调的最大价值,对中央空调系统的性能优化具有重要意义。
  本文主要是为了研究中央空调系统的调节机制,对中央空调运行时的数据加以分析,从而找到合适解决方案:
  1)对实际数据深入分析和处理,观察数据资料变化的特点以及客观规律,研究子系统工作效率、耗电和可控自变量以及不太可控自变量相互之间的互动关系内部结构,并检验数学模型的精确性;
  2)对于实际数据分析当中获得的时间、室内外环境温度、湿度、冷却负载状况和设备信息,来调试可控自变量的最优控制策略的解决方案,并获取相应的系统总耗电量以及系统效率,研究之间的互动关系。
  2数据可视化技术与数学建模
  数据可视化技术能够将规模庞大的抽象数据以直观的视觉方式表现出来,使人们能够充分利用视觉感知能力去观察和处理信息,从而发现信息之间的关系以及其中隐藏的模式。本文通过分析中央空调相关数据,主要采用表格、3D饼图、柱状图、折线图等完成数据的可视化体现。
  所谓数学建模,是指将抽象理念具体化的过程,即将学习过程中遇到的抽象概念借助常见的数学符号(公式或图形)从而使用另一种方式表达出来。将复杂理论简单化,将难以解决的数学问题通俗化口。表1和表2为本项目的数学建模数据表,由数学建模得出数据变量之间关系的拟合方程:y=48.326-0.179*rh-0.153*drybulb-1.343*Wetbulb-2.246*chwplkw+4.695*chwp2kw+1.104*ch2kw+1.254*chlkw。由于此次拟合的R方为0.989比较接近于1对于方程的拟合程度比较好,故把此方程作为能耗和温湿度和冷却效率之间的关系。
  3可视化数据处理与分析
  (1)数据处理
  中央空调控制系统的相关数据中,对数据可靠性的处理采用了MATLAB和SPSS工具(主要包括提取、处理以及存储1控制系统中所产生的有效数据。Matlab在数据可视化方面拥有良好体现。具有几何空间图形的表现能力,可从线型、边界面、色彩、渲染、光线、视角等方面把数据的特点表现出来,让数据更具有活力。SPSS即“统计产品与服务解决方案”软件,突出特性是用户界面极其友好,易学、易用、易普及,可转存作为HTML格式及文本格式。
  图1所示的“数据表”数据源于众多中小型公司的中央空调控制系统,深入分析中央空调数据,进行建模时,可直接从“数据表”中提取数据使用。如图1所示。
  (2)数据分析
  中央空调控制系统相关数据提取完毕后,进行有效数据的分析(如子系统工作效率、耗电、时间、室内外环境温度、湿度、冷却负载状况和设备信息等),最后就可使用Highcharts工具(一个用纯JavaScript编写的图表库,能够简单便捷的在web网站或是web应用程序中添加有交互性的图表)完成结果可视化的图形表示。
  使用Highcharts制作的中央空调的三个冷却装置的平均功率占比3D饼图,如图2所示,根据数据资料变化的特点以及客观规律,体现了冷却装置的消耗功率的强弱程度。同样温度下,采用2号冷却装置消耗的电量最低,如果只采用2号冷却装置,会极大降低装置的使用寿命。因此,一般情况下中央空调大多采用1、2号冷却装置,只有在温差不大的情况下采用第三套装置。
  图3所示的中央空调一效率和总耗电量随时间变化的柱状图,反映了一天内的耗电量变化曲线,同时也能直观的反应出效率和总耗电量成正比,体现出耗电量越多效率越高。
  图4所示某地区10月份中央空调总耗电量的范围图,对数据每隔一天进行一次统计,记录了10月每天的耗电量情况,通过对边最大、最小差值,反映此地区温差状况。
  图5所示的是中央空调全国热力分布区域图,根据表中数据,通过spss对能耗和其他条件进行拟合,得出方程为:v=48.326-0.179*相对湿度-0.153"干球温度(室外)-1.343*湿球温度(室外)-2.246*冷水泵1功率+4.695*冷水泵2功率+1.104*冷却装置2功率+1.254*冷却装置1功率,利用此方程对全国各个地区进行计算,绘制成中央空调热力图。由此得出颜色越深耗電越多,且在中国东部比西部的高。
  4结束语
  本文主要以中央空调控制系统的相关数据为依据,基于数据可视化的思想,对数据进行分析和挖掘,根据所展现的相关图表数据,进行空调控制系统的相应优化,提高性能,使中央空调在一定条件下能更好地发挥作用,实现价值最大化。
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