基于APC智能控制技术在医院中央空调节能中的应用|江阴雨辰互联

2023年7月11日发(作者：)

2021年第5期（总第49卷第363期)

建筑节能（中英文）

■暖通空调

No. 5 in 2021 (Total Vol. 49,No. 363 >Journal of BEEHV&ACdoi

： 10.3969/j. issn. 2096-9422.2021.05.010基于APC智能控制技术在医院中央空调节能中的应用付磊、罗淋俊2，刘浩2，蔡跃峰1，粘培坤、褚丹雷2(1.厦门大学附属心血管病医院，厦门361006;2.厦门奥普拓自控科技有限公司，厦门361026)摘要：提出了基于高端控制优化算法的中央空调智能化整体解决方案，并详细介绍了方案的系统建

模、控制器设计过程，通过厦门大学附属心血管病医院为研究对象，介绍了该方案的实现与应

用，通过验证证明该方案抗干扰性强、控制精度高、非线性处理能力强、鲁棒性能好，能够在提

升中央空调系统整体智能化水平的同时实现节能减排。该技术为中央空调智能化运营提供

了一个新的途径。随着工业互联网技术与数据算法的不断更新，基于APC多变量控制优化

技术的中央空调整体解决方案将得到更为广泛的工程应用。关键词：先进过程控制；多变量控制；模型预测控制；智能解决方案；实时优化

中图分类号：TU83 文献标志码：A 文章编号：2096-9422(2021) 05 ■005447Intelligent Solution Scheme of Central Air-conditioning System Based on APCControl Technique in HospitalFU Lei' , LUO Lin-jun2, LIU Hao2, CM Yue-feng', NIAN Pei-kun , CHU Dan-lei2

(1.

Xiamen

Cardiovascular

Hospital

Xiamen

University,

Xiamen 361006,

Fujian,

China；2.

Optimal

Process

Control

Technologies

Co.,

Ltd.,

Xiamen 361026,

Fujian,

China)Abstract

： This paper proposes an intelligent total solution scheme to central air-conditioning based

on advanced process control optimization algorithms, introduces the system modelling of the scheme and

the design process of controller in detail, and demonstrates the realization and application of the scheme

via researching Xiamen Cardiovascular Hospital of Xiamen University. Through verification, the scheme

achieves excellent anti-interference performance, high control accuracy, high non-linear processing

capacity, and outstanding robust performance, capable of enhancing the overall intelligentization of central

air-conditioning system while accomplishing energy conservation and emission reduction. This technology

provides a new way for intelligent operation of central air conditioning. Intelligent solution based on APC

control technique will be more widely used in engineering ds

：

advanced

process

control；

multi-variable

control

technique；

model

predictive

control；

intelligence

solution

scheme；

real-time

optimization〇引言中心精密空调等。大部分中央空调是通过可编程逻辑

中央空调系统作为近代建筑物温湿度调节的核

控制器(PLC)或直接数字控制器（DDC)模块，通过与

心运维系统之一，被广泛应用于星级酒店、大型购物

楼宇自动化系统（BAS)实时通信[7],实现中央空调信

中心、医院学校、博物馆、无尘车间等，随着人们对舒

息化与远程操控。目前,通过整体优化、设备协同调整,

适型要求的提高，特别是医院中央空调运行时间长，实现中央空调系统智能运维的工程应用案例非常少。能耗较大，高峰时占医院总能耗的soy^eo%11 ~6]。由于中央空调系统存在工艺流程长、前后端设备

中央空调主要分为:水冷机、风冷机、地源热杲、变

耦合严重、非线性特性等特点，从而导致在实际运行

制冷剂流量多联式空调系统（VRV)、工艺冷源站、数据过程中系统能耗高、用户体验差（局部过冷/局部过

收稿日期：2020奶-22;修回日期：2020>07>05热）、BAS系统运行不稳定等问题[8]。为此，本文提出54J付磊，等：基T-

APC汽能控制技术ft

K院中央*调Vi能屮的疢用一套基于

APC(

Advanced

Process

Control)高端控制优化算法的中央空调智能化整体解决方案19],该方案

的最大特点是将用于大工业的建模算法（状态空间）、

多变量控制策略（鲁棒模型预测控制RMPC)、非线性

表达方式应用到中央空调的实际运维当中，通过云计

算与数值建模实现了中央空调系统真正意义上的“无

人值守、智能操控”[w]。1空调工艺中央空调的基本工作原理是通过冷热媒的两次

热交换，实现内外建筑物间的热量搬迁[11]。根据冷

热媒对建筑外循环系统的工艺不同，中央空调被分为

水冷机、风冷机、海水源机等。根据冷热媒建筑内循

环的工艺不同，分为水冷机、VRV多联机、地源热泵、

工艺冷源站等。具体来说，制冷空调最常见的形式为

水冷机中央空调。为了计费方便与独立管控，VRV

近几年来得到很大推广与应用。而冷暖两用中央空

调在北方则以地源热泵为主，南方则以风冷机为主。

工艺冷源站作为一种特殊形式的中央空调，将冷凝子

系统与冷却子系统从传统的压缩机中分离，冷媒在实

现对内热交换的同时，实现对外热量传导，该类系统

在各大食品加工行业中有着广泛的工程应用。另外，

中央空调整个系统还分为前端冷/热源、末端空调箱

与风机盘管。由于设备众多，工艺原理各异，智能化

解决方案成为市场上少有的，能适应各种不同工艺类

型的中央空调系统，并将前/后端各种设备纳人流程

管控当中，实现云端群控与智能调节。2 解决方案

数值建模系统通过模型辨识软件系统先得到了系统多输

入/输出的传递函数阵模型，然后控制算法内部通过

Z变化得到了离散状态空间模型。阶跃响应实验（Bump

Test)是流程控制行业非常

普遍的系统建模途径，被广泛应用于化工、石油、造纸

等大流程行业。但由于中央空调系统智能化水平相

对落后，目前该技术尚未在中央空调领域广泛应用。数值建模又被称为黑盒建模,本方案利用高

阶ARX模型完成高阶模型辨识、进行模型降阶，并将

卜3阶模型作为最终模型进行工程应用。具体模型辨

识流程如图1所示，其核心数据处理步骤包括时延辨

识、高阶ARX模型辨识以及模型降阶。传递函数矩阵模型，其数学表达如公式（1)所示：、(友r"Su(«)

8a(s) •••

8im(s)'⑴-夕2〇)=茗21⑴ g22⑴…‘⑴U2(s)(1)-“m ⑴-通过Z变换将公式（1)转化为状态空间模型，如

公式(2)所示：j:(/:

+ 1) -Ax(k) + Bu{k)

+v(fc)

y(k) =Cx{k) +Du(k) +w(k)传递函数矩阵模型最终转化为状态空间，通过内

部封装的算法求解A、B、C、D，对应终端用户是无需

知晓A、B、C、D的具体值。图1模型辨识流程Fig. 1 The process of model identification2.2控制器设计模型预测控制（MPC

Model

Predictive

Control)算法作为目前工业界应用最为广泛的多变量控制算法

之一[13]。在化工、造纸、电力等行业都有广泛应用。

但由于MPC商业软件价格昂贵且传统MPC控制器

的调节与维护需要专业人员的配备，因此MPC目前

在暖通行业应用还十分有限，因此只在化工、造纸、电

力等行业有广泛应用。由于MPC商业软件一般按照

回路个数收取服务费用，因此价格昂贵且传统MPC

控制器的调节与维护需要专业人员的配备，所以MPC

目前在暖通行业应用还十分有限。方案选择鲁棒模型预测控制（RMPC)算法，该算

法主要是为了解决模型不确定性而研发出来的模型

预测控制,通过模型组切换和可测量预测作为前馈来

进行控制。在实际控制过程中，主机负载率作为一个

操作变量，将模式设置为“预测”来实现输入鲁棒性调

节。而传统MPC没有模型组概念，在预测时也不会

切换模型。首先对MPC控制算法进行扼要论述[14]，其基本

控制思想分解为以下四步：(1) 给定一定长度的控制输入序列+

通过给定的输入序列和状态空间模型表达如

公式(2 )，预测系统未来一定时间内的系统输出轨迹+丨—k +

Hy。其中被称为控制步长（Control

Horizon)，: 输入序列

Rn,

的时间跨度；而//y 被称

为预测步长（Prediction

Horizon)，即：预测输出轨迹

Lhk +

Hy的时间跨度。(2) 计算输出预测轨迹yk +

l_k + Hy与控制目Kyk +

pk +

Hy之间的差值。通过对给定的输入序列不断

调整t/hk + Hu_，，实现预测轨迹与控制目标间的误差最

小化，并将能够产生最小误差的最优输入序列•^中的第一个元素a送入被控系统，进行在

线闭环控制，将其余的输人序列元素a + ^ + Hu、标 FU Lei ^ et al. Intelligent Solution Scheme of Central Air-conditioning System Based on APC Control Technique in Hospital丢弃。(3) 最优输入被送人现场以后，系统将出现新

的输出值 + |。然后利用更新后的（“,沁+ 1)重复以

上两个步骤，从而可以得到下一步的最优系统输入束条件。定义了执行机构的死区，At/high定义了

执行系统的最大变化率。这两个参数都是现实应用

中普遍存在而且传统MPC控制器无法处理的技术难

题之一'。中央空调所涉及的优化包括但不限于以下参数

^k +

l 〇(见表1)。(4) 重复迭代以上三步操作，我们便可以得到系

统每时每刻的最优系统输人设定值，即完成了

MPC

控制器设计。如果要用一组数学公式来对以上步骤进行表达，

那么MPC控制器可以转化为一个求二次规划最优解

的在线滚动优化问题，即：HyJ =

u〇tlk)-minu(k+H

u-llkl ^V

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y(k) ^G(z)u(k) (8)式中：输人序列"k—k + Hu_, =

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«(*+//„-11々）丨，输出预测序列

rk +

1—k+Hy =丨+

火々+2 1幻_1(( + //>,1幻|。符号（*1幻表示在

第A个控制周期内预测产生的输入/输出变量。在该

算法中，方案的核心控制器的设计特点为：(1) 通过权重（仏、、仏）的合理计算，保证

整个模型预测控制器的稳定性（Stability)，MPC控制

器的闭环稳定性设计可参照文献[15 ]。(2) 松弛变量5(Ar)进入目标函数（3)，可以保证

MPC控制器的可行解（Feasibility)。(3) 0,作为输入目标的权重，可以实现系统节

能，其中输人目标，我们称之为软约束，恰当地选择

us，可以在节能和控制精度之间（即用户体验）求得最

佳匹配点。(4) 约束条件(4)定义了系统输出的上下界约束

条件，如温度上下界，其中/^y(Hey矣Wy)被称为输出

约束预测步长。(5) 约束条件(5)定义了执行机构（系统输入）上下界，如变频器的最大、最小频率，阀门的最大、最

小开度等;其中矣//„)被称为输入约束预测

步长。(6) 约束条件(7)定义了执行机构的响应速率约56J表1中央空调优化调节参数Table 1 Adjusted factors of central air-conditioning system参数

前端系统

末端系统冷冻泵频率、冷却泵

MV频率、冷却塔频率、冷冻

新风阀开度、回风阀开

(操作变量)

水出水温度设定、冷热水

度、送风阀开度、冷冻水

出水温度设定、冷热水泵

阀门开度.冷热水阀门开

频率、管路阀门开度

度、风机排管送风频率DV(扰动信号)主机负载率、室外温度

主机负载率、室外温度冷冻水回水温度、冷却水

CV出水温度、冷却水回水温

(被控变量)度、冷热水回水温度、

送风温度、送风湿度、回

冷冻水流量、冷却水流

风温度、回风湿度量.冷热水流量系统通过设计一套带约束条件的多变量模型预

测控制器（Constrained

MPC)来实现中央空调系统设

备间的协同控制，并通过智能化的权重寻优与约束条

件松弛优化实现了

MPC控制器的稳定性（Stability)

和可行性（Feasibility)。表1给出的中央空调优化参数MV/CV，都会进

入控制器，通过控制器算法矩阵运算（矩阵预测指数

运算，矩阵求逆等）来完成多变量协同控制。MPC控

制器同步输出多个MV的下一步设定值。系统设定

的调节步长为1

min。出水温度设定和频率调节按

min跟随测值，控制器根据计算结果进行控制，并不

是末端系统每一分钟都进行动作。在解决方案算法中，MPC控制器转化为一个求

二次规划最优解的在线滚动优化问题，所有的权重、

预测步长、控制步长、松弛条件都由系统封装的参数

整定算法自动完成，大大提高了该系统的智能化水

平，降低了对一线使用者的控制理论要求。同时，将

传统的项目型的工程解决方案，通过云端优化，将

MV(

Manipulated

Variable)设定值送达现场。这大大

降低了单体项目的软件授权费用及后续现场维护

费用。2. 3 非线性表达传统的PLC与DDC控制器,在实际运行过程中，

很

难确定PID参数且由于中央空调非线性特征，

同一个MPC控制器，很难在不同的应用场景下完成在

线实时优化。方案设计了模型组切换功能，可通过切

换逻辑的合理设计，保证在不同的现场工况下，通过

不同的模型、不同的控制策略、调节参数以及约束条的付磊，等：基于APC智能栉制技术在医院中央空调竹能中的应J||件，实现非线性的线性表达，在实际工程应用中，取得

值守。了非常良好的控制优化效果。3. 2

项目成果3 工程应用

该项目已成功上线，并取得了非常理想的控制优

3.1项目简介化和节能运行效果。项目优化变量包括压缩机、冷冻

厦门大学附属心血管病医院中央空调APC智控

泵、冷却泵、冷却风塔、风冷主机、冷热水泵、冷冻水

系统项目相关情况如下:该医院建筑面积8. 6万m2，

侧/冷却水侧电动开关阀。通过群控与MPC多变量

中央空调系统采用“BA系统”，没有配置智能控制系

控制实现了无人值守、智能操控。系统投入以后，基

统。医院为了保证环境的舒适度，空调系统24

h开

本实现了云端智能化管理。运维人员通过移动端设

机，每天运行24

h。空调系统负荷受昼夜温差、人流

备（手机或PAD),实现远程监测，各设备的调节由系

量增减等因素影响，波动非常大，但是个别辅助设备统的控制器模块自动完成，如设备异常开关机或水温

一直处于满负荷运转，造成空调系统能耗居高不下,

异常波动将通过平台报警模块及时通知相关运维人

需要进行优化控制，在降低能耗的基础上实现无人员，系统运行主界面如图2所示。1Of呤却塔Oft风机-动动〇„n 动1«冷却水泵卜身―」令―r丨动〇手动®

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通过控制“冷冻栗运行频率”以及“冷冻水出水温

水温度始终维持在控制目标（12 ± 0. 1 )

t内，体现了

度”并加人和“主机1负载率”与“主机2负载率”两个扰

非常优异的控制效果。动变量，对“冷冻水回水温度”进行分析，如图3~7所示。在主机加减载大扰动切换过程中（8:25 -9:15)，

系统会根据主机1负载率达到设定上限(95%)，

控制器依旧可以给出非常优良的控制效果，节能效果

并持续50

min左右，自动启动一■台主机;在启动另一

显著。在加载参数选择中，用户通过适当缩短加减载

台主机前，冷冻栗运行频率以及冷冻泵出水温度设置

等待时间与加减载检测时间（目前设置总长度为

为运行上限，即冷冻泵运行频率为50

Hz,冷冻泵出水

min)，以减小温度偏离造成的系统震荡。温度设定为7

t。从上述曲线中可以看出，一天的负载率波动特别

为了避免主机过渡频繁启停，系统在群控逻辑中

大，由于该实验数据是在厦门6月底完成的，温差与

添加了主机开关校验时间。因此在曲线中会发现在

人流变化均很大，从控制效果来看，系统很好地控制

一段时间内回水温度超过12

t (如图7所示）。之所

了

CV的目标值（冷冻水回水温度、冷却水出水温度、

以冷机负载率没有超过100%,因为厦门大学附属心

冷热水的回水温度，群控启停）控制器体现了很强的

血管病医院中央空调使用特灵主机，为保护主机，内

控制精度、抗干扰能力（早晚温差、人流变化），这些都

部设定了最大负载率限制，所以负载率不会超过体现了很强的鲁棒性。系统在不同季节我们使用了

100%。不同的模型组，充分说明了系统的非线性响应能力。57FU Lei，et al• Intelligent Solution Scheme of Central Air-conditioning System Based on APC Control Technique in _SP

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冷冻栗频率设疋n

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图4冷冻水出水温度设定nn

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analysis for No. 1 motor100

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图7

冷冻水回水温度分析图

Fig. 7 Temperature analysis for return chilled water3.2.2冷却系统控制效果通过控制“冷却泵运行频率”和“冷却塔风机运行

频率”对“冷却水回水温度”、“冷却水出水温度”进行

分析，如图8~11所示。44 SP42

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图z

8冷却泵频率设定

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nFig. 8 Frequency setting for cooling

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冷却塔风机频率设定

6(nn(Fig. 9 Frequency setting for cooling

ntower fan

根据系统要求，冷却水出水温度被严格限制在回

水温度目标35 ±1 冷却水回水温度被严格限制在回水温度目标30±1 在主机加载过程中，虽然主机换热需求急剧上升，系统自动多启动一个冷却泵,但冷却

水出水温度依旧被限制在回水温度目标（30 ± 2)

t范

围内，体现了优异的冷却系统控制效果。在冷却系统付磊，等：基于APC智能控制技术在医院中央空调节能|的应用控制过程中，系统的控制器模块将冷冻泵系统纳入前

馈预测，确保冷却水系统的温度恒定。解决了困扰中

央空调系统的大时延难题。由于冷却水温差被严格

限制在5

t：左右，系统在保证主机最优的换热效果同

时，能够有效缩短冷冻泵与冷却塔风机高频运转时

长。在不同季节和不同区域，系统还可根据不同区域

不同季节通过设定冷却水回水与出水温度，实现中央

空调系统，最节能的冷却效果。34 •

32 -28 -

26 -s6fN(Nlh寸szdo§oofNseoe1s

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水

<出水

温度

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Fig.

11 Temperature

analysis

for outlet cooling

water

3.2.3风冷系统控制效果通过控制“冷热水泵运行频率”和“风冷机出水温

度”对“风冷机回水温度”进行对分析，如图12〜14所示。SSssSSSSS—

3SS^S^^§§rfCN«/^rSS^«/^fN—< —/^f^

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Fig. 12 Operating frequency setting for cold - hot water pumpoo对p..夺/.6寸9191「/.8szIles9卜0s「艺:£§S6一90Z一oc—oc.86o38：90.e§1111:s—1o|0S—寸5：1S1

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图13

风冷机出水温(

度n

air cooled chiller41 D39 ■37

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6zfNl图14风冷机6

5回

水温

度

(ln

Fig. 14 Temperature analysis for return air cooled chiller风冷主机系统存在较大的噪音扰动影响。该扰

动可能来源于传感器温飘，也可能来源于主机内部系

统。风冷机回水温度被严格限制在回水温度目标

(37 ± 1. 5)

t：,体现了优异的冷却系统控制效果。通过对风冷机出水温度与冷热水泵频率做出恰

当选择，可以在系统性能与系统节能率之间，取得最

优平衡。3.3

效益分析解决方案的综合效益主要体现在如下4个方面：(1) 设备全局优化，负载匹配大大降低了水泵、机与主机整体耗电量。(2) 优良的控制效果大大提升了终端用户的使用

体验。(3) 智能化加减载,并根据设备运行时长轮巡启

停各设备，大大提高了设备利用率，提高了设备使用

寿命。(4) 由于自动加减载、多变量协同控制、组切换非

线性表达、故障报警、移动端与手机端互联互通等功

能的全面应用，大大降低了系统对操作人员的依赖。

现场运维人员的劳动强度与人工支出也大幅度降低,

相关数据见表2~4。风 FU Lei，et al • Intelligent Solution Scheme of Central Air - conditioning System Based on APC Control Technique in Hospital表2 2019年6月20日数据表

Table 2 Data sheet on June 20, 2019设备

平均系统参数

出水温度=7. 7

X：出水温度=7. 8

X：频率=43. 3 Hz频率=43. 3 Hz频率=38. 8 Hz频率=38. 3 Hz频率=38.0 Hz频率=38.0 Hz频率=38.0 Hz频率=34. 3 Hz类型

功率/kW

371.2115753775运行时长/h

d24d222222222节能率/%

^14-

575^33363656505557

节能量/kW_h18765601#水冷主机3#水冷主机2#冷冻泵4#冷冻泵2#冷却泵4#冷却泵1#冷却塔2#冷却塔3#冷却塔4#冷热水泵sisl5637881.151

a-d.321

69457158

表3 2019年4月29 -30日节能对比表

4 结语30曰

耗电Table 3 Data sheet on April 29 -30, 2019设备水冷主机1水冷主机2水冷主机3冷冻水泵冷却水泵冷却塔风冷主机1风冷主机2风冷主机3冷热水泵况运行表4 2019年5月27 -28日节能对比表

4月29日

4月30曰

5月1曰

9:00电表值9:00电表值9:00电表值525 781372 320589 823225 524156 62483 94739 85535 332435 93753 312525 781372 331592 546225 829156 79284 13739 85935 336437 32053 423525 781372 341596 355226 806157 59184 85739 86235 339439 24053 64529日

耗电该论文通过理论分析、工程应用两方面，详细论

述了基于APC数据深度挖掘的中央空调智能化整体

解决方案，该方案在提升中央空调系统整体智能化水

平的同时实现节能减排并已在医院、五星级酒店、商

业Mall、无尘车间、企业总部等多个不同的应用场景

下得到了广泛应用，为中央空调智能化运营提供了

一个新的途经。随着工业互联网技术与数据算法的

不断迭代，基于APC多变量控制优化技术的中央空

调整体解决方案将得到更为广泛的工程应用。参考文献：0112 7233 3831110103 831 920222注:节能对比测试时间为4月29日节能工况运行，4月30日原工

Table 4 Data sheet on May 27 -28, 2019设备水冷主机1水冷主机2水冷主机3冷冻水泵冷却水泵冷却塔风冷主机1风冷主机2风冷主机3冷热水泵况运行[1 ]龚红卫，刘林林，陈艳秋，等.机关办公建筑暖通空调系统监测能耗[J].

节能，2013,32(5):37

40.28曰

耗电5月27日 5月28日 5月29日

27日

11 :〇〇电表值11 :〇〇电表值11

:〇〇电表值耗电532 018499 053620 534246 120168 04693 22439 94744 728462 92257 103538 389499 063620 541247 958169 48993 61239 95047 103462 92557 428539 793499 073624 439248 730169 85093 80339 95448 515462 92957 5446 3711071 8381 44338832 3753325[2]

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