一种以逼近度为中心的冷却水寻优方法及独立控制系统

摘要

本申请涉及冷却水系统节能的技术领域，公开了一种以逼近度为中心的冷却水寻优方法及独立控制系统，以逼近度为中心的冷却水寻优方法包括：获取目标项目的负荷需求数据、系统设备参数和历史气象数据，生成项目信息；基于系统设备参数创建系统寻优模型，所述系统寻优模型包括逼近度模型、冷却塔模型和冷却泵模型；获取室外湿球温度值和负荷需求数据并输入至系统寻优模型中，匹配最优控制方案，基于最优控制方案生成全年控制策略并发送至控制系统；将当前负荷需求数值输入至控制系统，匹配当前最佳冷却逼近度，以修正冷却进水温度目标值，执行PID变频调节；本申请具有优化冷却水系统节能控制的效果。

权利要求

1.一种以逼近度为中心的冷却水寻优方法，其特征在于，包括：

获取目标项目的负荷需求数据、系统设备参数和历史气象数据，生成项目信息；

基于系统设备参数创建系统寻优模型，所述系统寻优模型包括逼近度模型、冷却塔模型和冷却泵模型；

获取室外湿球温度值和负荷需求数据并输入至系统寻优模型中，匹配最优控制方案，基于最优控制方案生成全年控制策略并发送至控制装置；

将当前负荷需求数值输入至控制装置，匹配当前工况下的最优控制方案的冷却逼近度，以修正冷却出水温度目标值，控制冷却塔风扇和冷却泵设备根据温差目标值执行PID变频调节；

其中，基于系统设备参数创建系统寻优模型，所述系统寻优模型包括逼近度模型、冷却塔模型和冷却泵模型的步骤中，包括：基于目标区域的历史气象数据，判断目标区域的温度数值变化范围和湿度数值变化范围，进而计算对应的湿球温度变化范围，将湿球温度变化范围划分为若干湿球温度区间，基于冷却塔设备参数和各湿球温度区间内对应的湿球温度数值中点值，为各湿球温度区间设定逼近度初始数值，基于各湿球温度区间对应的逼近度初始数值创建逼近度模型；

基于冷却塔的历史运行参数进行回归算法分析，从而得到冷却塔进水温度、湿球温度、风机频率、冷却塔流量与冷却水出水温度、电耗值之间的对应关系，基于冷却塔设备参数评估冷却塔在各进水温度、湿球温度、风机频率和冷却塔流量下的出水温度和电耗值，创建冷却塔模型；

基于冷却泵的历史运行参数进行回归算法分析，从而得到冷却水流量与冷却泵设备电耗值之间的对应关系，基于冷却泵设备参数评估冷却泵在不同冷却水流量下的电耗值，创建冷却泵模型；

其中，获取室外湿球温度值和负荷需求数据并输入至系统寻优模型中，匹配最优控制方案系统的步骤中，包括：获取室外湿球温度值，根据逼近度模型，选择当前室外湿球温度值下对应的逼近度初始数值，根据逼近度初始数值计算冷却出水温度需求值并输入至冷却塔模型；

基于负荷需求数据，根据预设计算系数计算系统散热量，获取控制温差值，计算冷却水流量需求值并输入冷却塔模型和冷却泵模型，基于系统散热量和控制温度差，计算冷却进水温度需求值并输入冷却塔模型；

基于输入至冷却塔模型的湿球温度值、冷却进水温度、冷却水流量和冷却出水温度，匹配冷却塔设备耗电量最低时对应的冷却塔台数、冷却塔频率作为最优冷却塔运行方案，基于输入至冷却泵模型的冷却水流量，匹配冷却泵设备耗电量最低时对应的冷却泵台数、冷却泵频率作为最优冷却泵运行方案，基于最优冷却塔运行方案和最优冷却泵运行方案生成冷却水系统的最优运行方案；

基于湿球温度值、冷却进水温度、冷却水流量和冷却出水温度，匹配冷却塔和冷却泵在对应逼近度初始数值的最优运行方案的步骤之后，还包括：将冷却塔和冷却泵在对应逼近度初始数值的最优运行方案定义为基准方案，获取对应的电耗值；

基于预设的寻优分辨率在逼近度初始数值的正负方向上分别设置正向寻优逼近度数值和负向寻优逼近度数值，基于正向寻优逼近度数值和负向寻优逼近度数值，确定正向寻优方案、负向寻优方案和对应的电耗值；

将基准方案、正向寻优方案和负向寻优方案中电耗值最低方案的逼近度数值定义为新的逼近度初始数值。

2.根据权利要求1所述的一种以逼近度为中心的冷却水寻优方法，其特征在于：将基准方案、正向寻优方案和负向寻优方案中电耗值最低方案的逼近度数值定义为新的逼近度初始数值的步骤之后，还包括：若基准方案的电耗值最低，则基于基准方案生成最优控制方案；

若基准方案的电耗值非最低，则基于新的逼近度初始数值执行新的逼近度寻优程序。

3.根据权利要求1所述的一种以逼近度为中心的冷却水寻优方法，其特征在于：还包括：实时记录冷却塔运行参数、冷却泵运行参数、实际负荷需求、室外气象参数和散热数据，生成历史数据；

按周期根据历史数据对系统寻优模型和全年控制策略的参数进行修正。

4.一种以逼近度为中心的冷却水寻优独立控制系统，其特征在于，包括：

项目信息获取模块，用于获取目标项目的负荷需求数据、系统设备参数和历史气象数据，生成项目信息；

系统寻优模型创建模块，用于基于系统设备参数创建系统寻优模型，所述系统寻优模型包括逼近度模型、冷却塔模型和冷却泵模型；

最优控制方案生成模块，用于获取室外湿球温度值和负荷需求数据并输入至系统寻优模型中，匹配最优控制方案，基于最优控制方案生成全年控制策略并发送至控制装置；

冷却水系统控制模块，用于将当前负荷需求数值输入至控制装置，匹配当前工况下的最优控制方案的冷却逼近度，以修正冷却出水温度目标值，控制冷却塔风扇和冷却泵设备根据温差目标值执行PID变频调节；

其中，所述系统寻优模型创建模块包括：

逼近度模型创建子模块，用于基于目标区域的历史气象数据，判断目标区域的温度数值变化范围和湿度数值变化范围，进而计算对应的湿球温度变化范围，将湿球温度变化范围划分为若干湿球温度区间，基于冷却塔设备参数和各湿球温度区间内对应的湿球温度数值中点值，为各湿球温度区间设定逼近度初始数值，基于各湿球温度区间对应的逼近度初始数值创建逼近度模型；

冷却塔模型创建子模块，用于基于冷却塔的历史运行参数进行回归算法分析，从而得到冷却塔进水温度、湿球温度、风机频率、冷却塔流量与冷却水出水温度、电耗值之间的对应关系，基于冷却塔设备参数评估冷却塔在各进水温度、湿球温度、风机频率和冷却塔流量下的出水温度和电耗值，创建冷却塔模型；

冷却泵模型创建子模块，用于基于冷却泵的历史运行参数进行回归算法分析，从而得到冷却水流量与冷却泵设备电耗值之间的对应关系，基于冷却泵设备参数评估冷却泵在不同冷却水流量下的电耗值，创建冷却泵模型；

其中，最优控制方案生成模块包括：

逼近度初始数值匹配子模块，用于获取室外湿球温度值，根据逼近度模型，选择当前室外湿球温度值下对应的逼近度初始数值，根据逼近度初始数值计算冷却出水温度需求值并输入至冷却塔模型；

系统散热量计算子模块，用于基于负荷需求数据，根据预设计算系数计算系统散热量，获取控制温差值，计算冷却水流量需求值并输入冷却塔模型和冷却泵模型，基于系统散热量和控制温度差，计算冷却进水温度需求值并输入冷却塔模型；

最优运行方案匹配子模块，用于基于输入至冷却塔模型的湿球温度值、冷却进水温度、冷却水流量和冷却出水温度，匹配冷却塔设备耗电量最低时对应的冷却塔台数、冷却塔频率作为最优冷却塔运行方案，基于输入至冷却泵模型的冷却水流量，匹配冷却泵设备耗电量最低时对应的冷却泵台数、冷却泵频率作为最优冷却泵运行方案，基于最优冷却塔运行方案和最优冷却泵运行方案生成冷却水系统的最优运行方案；

基于湿球温度值、冷却进水温度、冷却水流量和冷却出水温度，匹配冷却塔和冷却泵在对应逼近度初始数值的最优运行方案的步骤之后，还包括：将冷却塔和冷却泵在对应逼近度初始数值的最优运行方案定义为基准方案，获取对应的电耗值；

基于预设的寻优分辨率在逼近度初始数值的正负方向上分别设置正向寻优逼近度数值和负向寻优逼近度数值，基于正向寻优逼近度数值和负向寻优逼近度数值，确定正向寻优方案、负向寻优方案和对应的电耗值；

将基准方案、正向寻优方案和负向寻优方案中电耗值最低方案的逼近度数值定义为新的逼近度初始数值。

5.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至

3任一项所述以逼近度为中心的冷却水寻优方法的步骤。

6.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3任一项所述以逼近度为中心的冷却水寻优方法的步骤。

说明书

一种以逼近度为中心的冷却水寻优方法及独立控制系统

技术领域

[0001] 本申请涉及冷却水系统节能的技术领域，尤其是涉及一种以逼近度为中心的冷却水寻优方法及独立控制系统。

背景技术

[0002] 冷却水系统是指以水作为冷却介质，冷却水换热并经降温，再循环使用的给水系统，主要由冷却设备、水泵和管道组成；以中央空调冷站为例，冷站包括冷冻水系统和冷却水系统冷却水系统的优化控制对冷站整体节能具有非常重要的作用，其设备包括冷却水泵、冷却塔及其附属设备；

[0003] 为提高冷却水系统的节能效果，一方面在系统设计的时候就要考虑如何匹配负荷和高效，例如设备配套变频系统，另一方面在系统搭建后也需要考虑如何高效运行和控制；目前冷却水系统在系统控制方面有很大的提升空间；现有的中央空调冷站的冷却水系统控制策略有两种方式：一种是在主机执行台数调节时，冷塔和水泵的台数跟随变化，并通过人工给定对应目标值进行变频调节的传统控制方式；一种是往复杂算法的方向走，应用模糊算法、神经算法、遗传算法、蜂群蚁群算法、穷举法等进行各种复杂计算，得出精细的计算结果的复杂算法控制方法；而在实际应用中，传统控制方法只是从功能性角度实现自动控制，设备基本上是独立控制，并没有综合考虑整体能耗，挖掘系统节能潜力；而复杂算法控制方法在理论层面上虽然可以很好实现，但在实际控制应用中，对数据监测精度，特别是制冷量数据要求高，存在控制稳定难度大，硬件成本高、维护难度大等问题。

[0004] 针对上述相关技术，发明人认为现有的冷却水系统节能控制策略存在效果较差的问题。

发明内容

[0005] 为了优化冷却水系统节能控制的效果，本申请提供一种以逼近度为中心的冷却水寻优方法及独立控制系统。

[0006] 本申请的发明目的一采用如下技术方案实现：

[0007] 一种以逼近度为中心的冷却水寻优方法，包括：

[0008] 获取目标项目的负荷需求数据、系统设备参数和历史气象数据，生成项目信息；

[0009] 基于系统设备参数创建系统寻优模型，所述系统寻优模型包括逼近度模型、冷却塔模型和冷却泵模型；

[0010] 获取室外湿球温度值和负荷需求数据并输入至系统寻优模型中，匹配最优控制方案，基于最优控制方案生成全年控制策略并发送至控制装置；

[0011] 将当前负荷需求数值输入至控制装置，匹配当前最佳冷却逼近度，以修正冷却出水温度目标值，执行PID变频调节。

[0012] 通过采用上述技术方案，获取目标项目的负荷需求数据、系统设备参数和历史气象数据以形成项目信息，便于获知目标项目冷却水系统的设备情况和气象情况，以及目标项目对冷却水系统的使用需求；基于冷却水系统中各设备的参数分别创建逼近度模型、冷却塔模型和冷却泵模型，从而汇总生成系统寻优模型，以便后续基于不同的运行参数计算对应的电耗值；根据历史气象数据获取全年的室外湿球温度值，将各室外湿球温度值和负荷需求数据输入至系统寻优模型中，以便基于环境温度和负荷需求从系统寻优模型中匹配对应的最优控制方案，提高冷却水系统的能效；基于各最优控制方案生成全年控制策略并发送至控制装置，以便提前规划冷却水系统全年的运行控制；使用控制装置对冷却水系统进行调控时，将当前负荷需求数值输入至控制装置中，匹配当前最佳冷却逼近度，以便进一步修正冷却出水温度和冷却塔温差的目标值，以便控制冷却塔和冷却泵执行PID变频调节，从而优化冷却水系统节能控制的效果。

[0013] 本申请在一较佳示例中：基于系统设备参数创建系统寻优模型，所述系统寻优模型包括逼近度模型、冷却塔模型和冷却泵模型的步骤中，包括：

[0014] 基于目标区域的历史气象数据并生成若干湿球温度区间，基于冷却塔设备参数为各湿球温度区间设定逼近度初始数值，创建逼近度模型；

[0015] 基于冷却塔设备参数评估冷却塔在各进水温度、湿球温度、风机频率和冷却流量下的出水温度和电耗值，创建冷却塔模型；

[0016] 基于冷却泵设备参数评估冷却泵在不同流量下的电耗值，创建冷却泵模型。

[0017] 通过采用上述技术方案，冷却水系统包括冷却塔和冷却泵，冷却塔和冷却泵的设备参数可以从生产厂商提供的说明书所获取，基于需进行寻优控制的冷却水系统所在区域的历史气象数据，计算得到该区域历史湿球温度变化范围、时间分布情况和变化趋势，将历史湿球温度变化范围划分为若干湿球温度区间，并基于冷却塔设备参数对各湿球温度区间设定对应的逼近度初始数值，从而创建逼近度模型，便于后续基于湿球温度数值迅速确定逼近度调节的初始数值；基于冷却塔设备参数评估冷却塔在不同进水温度、湿球温度、风机频率和冷却流量时的出水温度和电耗值，从而创建冷却塔模型，便于后续对冷站进行寻优控制时计算冷却塔在各种运行状态下的电耗量；基于冷却泵设备参数，评估冷却泵在不同流量下的电耗值，从而创建冷却泵模型，便于后续评估冷却泵的能耗情况；基于逼近度模型、冷却塔模型和冷却泵模型创建系统寻优模型。

[0018] 本申请在一较佳示例中：获取室外湿球温度值和负荷需求数据并输入至系统寻优模型中，匹配最优控制方案的步骤中，包括：

[0019] 获取室外湿球温度值，匹配对应的逼近度初始数值，计算冷却出水温度需求值并输入至冷却塔模型；

[0020] 基于负荷需求数据，根据预设计算系数计算系统散热量，获取控制温差值，计算冷却水流量和冷却进水温度需求值并输入冷却塔模型；

[0021] 基于湿球温度值、冷却进水温度、冷却水流量和冷却出水温度，匹配冷却塔和冷却泵在对应逼近度初始数值的最优运行方案。

[0022] 通过采用上述技术方案，获取室外湿球温度值并输入至逼近度模型中，匹配对应的逼近度初始数值，进而计算对应的冷却出水温度并输入至冷却塔模型中；基于负荷需求数据，根据预设的计算系数计算系统散热量，便于提高系统散热量计算的准确性，获取控制温度差，进而根据控制温度差和系统散热量计算冷却水流量和冷却出水温度；将湿球温度值、冷却进水温度、冷却水流量和冷却出水温度输入至冷却塔模型和冷却泵模型中，进而根据全年室外湿球温度值所对应的各逼近度初始数值从冷却塔模型和冷却泵模型中匹配最优运行方案。

[0023] 本申请在一较佳示例中：基于湿球温度值、冷却进水温度、冷却水流量和冷却出水温度，匹配冷却塔和冷却泵在对应逼近度初始数值的最优运行方案的步骤之后，还包括：

[0024] 将冷却塔和冷却泵在对应逼近度初始数值的最优运行方案定义为基准方案，获取对应的电耗值；

[0025] 基于预设的寻优分辨率在逼近度初始数值的正负方向上分别设置正向寻优逼近度数值和负向寻优逼近度数值，基于正向寻优逼近度数值和负向寻优逼近度数值，确定正向寻优方案、负向寻优方案和对应的电耗值；

[0026] 将基准方案、正向寻优方案和负向寻优方案中电耗值最低方案的逼近度数值定义为新的逼近度初始数值。

[0027] 通过采用上述技术方案，基于逼近度初始数值，从冷却塔模型和冷却泵模型中匹配当前逼近度初始数值下冷却塔和冷却泵的最优运行方案作为基准方案，获取最优运行方案对应的电耗值，便于后续将基准方案与寻优方案的电耗值进行对比；基于预设的寻优分辨率和逼近度初始数值，确定正向寻优逼近度数值和负向寻优逼近度数值，分别将正向寻优逼近度数值和负向寻优逼近度数值输入至冷却塔模型和冷却泵模型中，生成基于正向寻优逼近度数值的最优运行方案作为正向寻优方案，生成基于负向寻优逼近度数值的最优运行方案作为负向寻优方案，计算正向寻优方案和负向寻优方案对应的电耗值；将基准方案、正向寻优方案和负向寻优方案的电耗值进行比较，根据电耗值最低的方案所对应的逼近度数值定义为新的逼近度初始数值，便于后续执行进一步的逼近度寻优程序。

[0028] 本申请在一较佳示例中：将基准方案、正向寻优方案和负向寻优方案中电耗值最低方案的逼近度数值定义为新的逼近度初始数值的步骤之后，还包括：

[0029] 若基准方案的电耗值最低，则基于基准方案生成最优控制方案；

[0030] 若基准方案的电耗值非最低，则基于新的逼近度初始数值执行新的逼近度寻优程序。

[0031] 通过采用上述技术方案，执行逼近度寻优程序，生成逼近度寻优结果，若基准方案的电耗值低于正向寻优方案和负向寻优方案对应的电耗值，则认为基准方案的能效高于正向寻优方案和负向寻优方案，基于基准方案生成最优控制方案，便于后续根据最优控制方案控制冷却水系统的工作；若基准方案的电耗值高于正向寻优方案或负向寻优方案对应的电耗值，则认为基准方案的能效低于正向寻优方案或负向寻优方案，基于逼近度寻优结果中新的逼近度初始数值执行下一轮的逼近度寻优程序，直至确定最优控制方案。

[0032] 本申请在一较佳示例中：还包括：

[0033] 实时记录冷却塔运行参数、冷却泵运行参数、实际负荷需求、室外气象参数和散热数据，生成历史数据；

[0034] 按周期根据历史数据对系统寻优模型和全年控制策略的参数进行修正。

[0035] 通过采用上述技术方案，实时记录冷却塔运行参数、冷却泵运行参数、实际负荷需求、室外气象参数和散热数据，以生成历史数据，便于后续在冷却水系统运行出现异常的时候迅速判断异常原因；按周期根据历史数据对系统寻优模型和全年控制策略的参数进行修正，以便减小最优控制方案与实际最优控制参数的偏差，进一步提高最优控制方案对冷却水系统能效的优化效果。

[0036] 本申请的发明目的二采用如下技术方案实现：

[0037] 一种以逼近度为中心的冷却水寻优独立控制系统，包括：

[0038] 项目信息获取模块，用于获取目标项目的负荷需求数据、系统设备参数和历史气象数据，生成项目信息；

[0039] 系统寻优模型创建模块，用于基于系统设备参数创建系统寻优模型，所述系统寻优模型包括逼近度模型、冷却塔模型和冷却泵模型；

[0040] 最优控制方案生成模块，用于获取室外湿球温度值和负荷需求数据并输入至系统寻优模型中，匹配最优控制方案，基于最优控制方案生成全年控制策略并发送至控制装置；

[0041] 冷却水系统控制模块，用于将当前负荷需求数值输入至控制装置，匹配当前最佳冷却逼近度，以修正冷却出水温度目标值，执行PID变频调节。

[0042] 通过采用上述技术方案，获取目标项目的负荷需求数据、系统设备参数和历史气象数据以形成项目信息，便于获知目标项目冷却水系统的设备情况和气象情况，以及目标项目对冷却水系统的使用需求；基于冷却水系统中各设备的参数分别创建逼近度模型、冷却塔模型和冷却泵模型，从而汇总生成系统寻优模型，以便后续基于不同的运行参数计算对应的电耗值；根据历史气象数据获取全年的室外湿球温度值，将各室外湿球温度值和负荷需求数据输入至系统寻优模型中，以便基于环境温度和负荷需求从系统寻优模型中匹配对应的最优控制方案，提高冷却水系统的能效；基于各最优控制方案生成全年控制策略并发送至控制装置，以便提前规划冷却水系统全年的运行控制；使用控制装置对冷却水系统进行调控时，将当前负荷需求数值输入至控制装置中，匹配当前最佳冷却逼近度，以便进一步修正冷却出水温度和冷却塔温差的目标值，以便控制冷却塔和冷却泵执行PID变频调节，从而优化冷却水系统节能控制的效果。

[0043] 本申请在一较佳示例中：所述系统寻优模型创建模块包括：

[0044] 逼近度模型创建子模块，用于基于目标区域的历史气象数据并生成若干湿球温度区间，基于冷却塔设备参数为各湿球温度区间设定逼近度初始数值，创建逼近度模型；

[0045] 冷却塔模型创建子模块，用于基于冷却塔设备参数评估冷却塔在各进水温度、湿球温度、风机频率和冷却流量下的出水温度和电耗值，创建冷却塔模型；

[0046] 冷却泵模型创建子模块，用于基于冷却泵设备参数评估冷却泵在不同流量下的电耗值，创建冷却泵模型。

[0047] 通过采用上述技术方案，冷却水系统包括冷却塔和冷却泵，冷却塔和冷却泵的设备参数可以从生产厂商提供的说明书所获取，基于需进行寻优控制的冷却水系统所在区域的历史气象数据，计算得到该区域历史湿球温度变化范围、时间分布情况和变化趋势，将历史湿球温度变化范围划分为若干湿球温度区间，并基于冷却塔设备参数对各湿球温度区间设定对应的逼近度初始数值，从而创建逼近度模型，便于后续基于湿球温度数值迅速确定逼近度调节的初始数值；基于冷却塔设备参数评估冷却塔在不同进水温度、湿球温度、风机频率和冷却流量时的出水温度和电耗值，从而创建冷却塔模型，便于后续对冷站进行寻优控制时计算冷却塔在各种运行状态下的电耗量；基于冷却泵设备参数，评估冷却泵在不同流量下的电耗值，从而创建冷却泵模型，便于后续评估冷却泵的能耗情况；基于逼近度模型、冷却塔模型和冷却泵模型创建系统寻优模型。

[0048] 本申请的发明目的三采用如下技术方案实现：

[0049] 一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述以逼近度为中心的冷却水寻优方法的步骤。

[0050] 本申请的发明目的四采用如下技术方案实现：

[0051] 一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述以逼近度为中心的冷却水寻优方法的步骤。

[0052] 综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：

[0053] 1. 获取目标项目的负荷需求数据、系统设备参数和历史气象数据以形成项目信息，便于获知目标项目冷却水系统的设备情况和气象情况，以及目标项目对冷却水系统的使用需求；基于冷却水系统中各设备的参数分别创建逼近度模型、冷却塔模型和冷却泵模型，从而汇总生成系统寻优模型，以便后续基于不同的运行参数计算对应的电耗值；根据历史气象数据获取全年的室外湿球温度值，将各室外湿球温度值和负荷需求数据输入至系统寻优模型中，以便基于环境温度和负荷需求从系统寻优模型中匹配对应的最优控制方案，提高冷却水系统的能效；基于各最优控制方案生成全年控制策略并发送至控制装置，以便提前规划冷却水系统全年的运行控制；使用控制装置对冷却水系统进行调控时，将当前负荷需求数值输入至控制装置中，匹配当前最佳冷却逼近度，以便进一步修正冷却出水温度和冷却塔温差的目标值，以便控制冷却塔和冷却泵执行PID变频调节，从而优化冷却水系统节能控制的效果。

[0054] 2. 冷却水系统包括冷却塔和冷却泵，冷却塔和冷却泵的设备参数可以从生产厂商提供的说明书所获取，基于需进行寻优控制的冷却水系统所在区域的历史气象数据，计算得到该区域历史湿球温度变化范围、时间分布情况和变化趋势，将历史湿球温度变化范围划分为若干湿球温度区间，并基于冷却塔设备参数对各湿球温度区间设定对应的逼近度初始数值，从而创建逼近度模型，便于后续基于湿球温度数值迅速确定逼近度调节的初始数值；基于冷却塔设备参数评估冷却塔在不同进水温度、湿球温度、风机频率和冷却流量时的出水温度和电耗值，从而创建冷却塔模型，便于后续对冷站进行寻优控制时计算冷却塔在各种运行状态下的电耗量；基于冷却泵设备参数，评估冷却泵在不同流量下的电耗值，从而创建冷却泵模型，便于后续评估冷却泵的能耗情况；基于逼近度模型、冷却塔模型和冷却泵模型创建系统寻优模型。

[0055] 3. 获取室外湿球温度值并输入至逼近度模型中，匹配对应的逼近度初始数值，进而计算对应的冷却出水温度并输入至冷却塔模型中；基于负荷需求数据，根据预设的计算系数计算系统散热量，便于提高系统散热量计算的准确性，获取控制温度差，进而根据控制温度差和系统散热量计算冷却水流量和冷却进水温度；将湿球温度值、冷却进水温度、冷却水流量和冷却出水温度输入至冷却塔模型和冷却泵模型中，进而根据全年室外湿球温度值所对应的各逼近度初始数值从冷却塔模型和冷却泵模型中匹配最优运行方案。

附图说明

[0056] 图1是本申请中冷却水系统控制的信息传输流程示意图。

[0057] 图2是本申请实施例一中以逼近度为中心的冷却水寻优方法的流程图。

[0058] 图3是本申请以逼近度为中心的冷却水寻优方法中步骤S20的流程图。

[0059] 图4是本申请以逼近度为中心的冷却水寻优方法中步骤S30的流程图。

[0060] 图5是本申请以逼近度为中心的冷却水寻优方法中步骤S30的另一流程图。

[0061] 图6是本申请以逼近度为中心的冷却水寻优方法中步骤S30的另一流程图。

[0062] 图7是本申请实施例二中以逼近度为中心的冷却水寻优方法的另一流程图。

[0063] 图8是本申请实施例三中以逼近度为中心的冷却水寻优独立控制系统的一原理框图。

[0064] 图9是本申请实施例四中的设备示意图。

具体实施方式

[0065] 以下结合附图1至9对本申请作进一步详细说明。

[0066] 本申请公开了一种以逼近度为中心的冷却水寻优方法，可用于对冷却水系统中的冷却塔和冷却泵的工作状态进行控制，在本申请中，冷却水系统是指以冷却塔为冷却方式的冷却水系统，相关的应用场景，包含但不限于中央空调冷站冷却水系统，工业空压机冷却水系统，数据中心冷却水系统及其他工艺冷却水系统；本实施例中以中央空调冷站为例，冷站分成两侧水系统，冷冻水系统是指冷站提供冷水至末端空调的水循环，冷却水系统是指为了满足制冷需求，进行对应散热处理的水循环。

[0067] 以逼近度为中心的冷却水寻优方法，结合了传统控制方式和复杂算法控制方式的优点，契合工艺特点，在某一确定性负荷需求下，提供自控系统智能自动寻优方法，具有实用性强、控制逻辑明确、稳定性高的优点，克服当前复杂算法技术的缺陷；冷却水寻优策略控制目标是在各种工况下，实现冷却水设备耗能最低的目标，其核心是系统节能，方法为智能寻优；如图1所示，冷却水寻优策略主要过程是以逼近度为中心，执行一系列的匹配和对比计算，最终输出能耗最低的方案，涉及到冷却塔台数调节、冷却塔变频调节、冷却泵台数调节、冷却泵频率调节等控制。

[0068] 在本申请中，逼近度是指冷却出水温度与湿球温度的差值，逼近度越低，则表示冷却进水温度越逼近湿球温度，冷却效率越高；冷却水能效=冷却水系统散热量/冷却侧消耗电量，冷却侧消耗电量一般为冷却塔电量与冷却泵电量之和；负荷需求是指末端所需的制冷量（如冷站系统）或者末端所需的直接散热量（如空压系统）。

[0069] 实施例一

[0070] 如图2所示，具体包括如下步骤：

[0071] S10：获取目标项目的负荷需求数据、系统设备参数和历史气象数据，生成项目信息。

[0072] 在本实施例中，目标项目是指当前需要进行全年冷却水系统控制策略生成的项目，具体可以对应一个建筑物、用电单位或冷却水系统使用单位；负荷需求数据是指目标项目全年的负荷需求数据；系统设备参数是指目标项目所使用的冷却水系统中各设备的型号、性能参数等；历史气象数据是指由目标项目所在区域的历史气象信息所构成的数据，具体包括温度数据和湿度数据；项目信息是指由目标项目所对应的负荷需求数据、系统设备参数和历史气象数据汇总形成的信息。

[0073] 具体地，获取目标项目所在地区的历史气象数据和目标项目的全年负荷需求值，基于目标项目所在地区的历史气象数据评估未来全年气象参数预测数据，其中负荷需求数据可以是根据全年气象参数预测数据和全年温度控制目标所计算得到的，负荷需求数据和全年气象参数预测数据均需要展开到全年8760小时的数据点；通过目标项目所使用的冷却水系统设备的型号、生产厂商信息查询冷却塔、冷却泵和其他设备的性能参数以形成系统设备参数，基于负荷需求数据、系统设备参数、历史气象数据、全年气象参数预测数据和全年温度控制目标生成项目信息并存储于数据库中，便于后续冷却水系统控制策略生成环节从数据库中调取所需信息。

[0074] S20：基于系统设备参数创建系统寻优模型，系统寻优模型包括逼近度模型、冷却塔模型和冷却泵模型。

[0075] 在本实施例中，系统寻优模型是指用于根据系统设备参数创建的模型，用于匹配冷却水系统在各种场景中的最优控制方案，系统寻优模型包括逼近度模型、冷却塔模型和冷却泵模型。

[0076] 具体地，从项目信息中获取系统设备参数，其中系统设备参数包括冷却塔设备参数和冷却泵设备参数，基于冷却塔设备参数和历史气象数据创建逼近度模型，便于后续根据实时气象数据匹配对应的逼近度数值；基于冷却塔设备参数创建冷却塔模型，便于后续根据冷却塔的运行状态评估冷却塔的电耗值；基于冷却泵设备参数创建冷却泵模型，便于后续根据冷却泵的运行状态评估冷却泵的电耗值；基于逼近度模型、冷却塔模型和冷却泵模型创建系统寻优模型，便于实现逼近度模型、冷却塔模型和冷却泵模型之间数据的共享和关联，提高冷却水系统最优控制方案生成的效率。

[0077] 其中，参照图3，在步骤S20中，包括：

[0078] S21：基于目标区域的历史气象数据并生成若干湿球温度区间，基于冷却塔设备参数为各湿球温度区间设定逼近度初始数值，创建逼近度模型。

[0079] 具体地，基于目标区域的历史气象数据分别判断目标区域的温度数值变化范围和湿度数值变化范围，以及温度数值和湿度数值随季度、月份的变化、分布规律；基于温度数值和对应的湿度数值计算对应的湿球温度变化范围，将湿球温度变化范围划分为若干湿球温度区间，优选的，每一湿球温度区间的温度值跨度为1℃，基于冷却塔设备参数和各湿球温度区间内对应的湿球温度数值中点值设定对应的逼近度初始数值，基于各湿球温度区间对应的逼近度初始数值创建逼近度模型，便于后续将湿球温度数值输入至逼近度模型后，自动匹配对应的逼近度初始数值。

[0080] S22：基于冷却塔设备参数评估冷却塔在各进水温度、湿球温度、风机频率和冷却流量下的出水温度和电耗值，创建冷却塔模型。

[0081] 具体地，基于冷却塔设备参数，评估冷却塔在各种冷却塔进水温度、湿球温度、风机频率和冷却塔流量下对应的冷却水出水温度和电耗值，从而创建冷却塔模型；其中冷却塔进水温度、湿球温度、风机频率、冷却塔流量与冷却水出水温度、电耗值之间的对应关系可以是从冷却塔设备的历史运行参数中获取的，基于冷却塔的历史运行参数进行回归算法分析，从而得到冷却塔进水温度、湿球温度、风机频率、冷却塔流量与冷却水出水温度、电耗值之间的对应关系，便于提高冷却塔模型的可靠性，且冷却塔模型的可靠性能够随着历史运行参数的积累而逐步优化。

[0082] S23：基于冷却泵设备参数评估冷却泵在不同流量下的电耗值，创建冷却泵模型。

[0083] 具体地，基于冷却泵设备参数，评估冷却泵设备在不同流量下的电耗值，从而创建冷却泵模型，其中冷却水流量与冷却泵设备电耗值之间的对应关系可以是从冷却泵设备的历史运行参数中获取的，基于冷却泵的历史运行参数进行回归算法分析，从而得到冷却水流量与冷却泵设备电耗值之间的对应关系，便于提高冷却泵模型的可靠性，且冷却泵模型的可靠性能够随着历史运行参数的积累而逐步优化。

[0084] S30：获取室外湿球温度值和负荷需求数据并输入至系统寻优模型中，匹配最优控制方案，基于最优控制方案生成全年控制策略并发送至控制装置。

[0085] 在本实施例中，控制装置是指用于基于全年控制策略对冷却水系统进行自动控制的装置。

[0086] 具体地，获取全年各时间段的室外湿球温度值的预测值和负荷需求数据，逐一将室外湿球温度值和对应时间段的负荷需求数据输入至系统寻优模型，从而匹配对应的逼近度数值、冷却塔运行方案和冷却泵运行方案，根据冷却水系统总体能耗最低的控制目标确定各时间段的最优控制方案，基于各时间段的最优控制方案生成全年控制策略并发送至控制装置，便于后续通过控制装置自动控制冷却水系统的运行状态。

[0087] 在本实施例中，可以把全年工况拆分成8760个时间段（即8760小时，时间段的工况包括负荷需求和气象参数），每个时间段的工况分别执行单点寻优过程，循环8760次计算后，最终形成全年控制策略；在后续冷却水系统的实际运行中，系统可以匹配到最接近的工况，以此输出控制逼近度数值。

[0088] 进一步地，将基于目标项目生成的全年控制策略发送至控制装置后，控制装置执行冷却水系统控制的过程如下：在某一时刻下，系统获取当前负荷需求，并通过室外温湿度传感器获取当前室外干球温度和相对湿度；系统根据全年控制策略，获取当前工况下的最优控制方案的逼近度数值；根据逼近度值，修正冷却塔设备的冷却出水温度控制目标，并以此控制冷却塔风扇执行PID变频调节；冷却泵设备根据温差目标值，执行PID变频调节；等冷却塔设备和冷却泵设备调节到位后，获取冷却水系统当前时间段的能耗值；实时获取冷却塔运行参数和冷却泵运行参数、实际负荷需求、室外气象参数、系统散热量数据等数据并进行记录。

[0089] 其中，参照图4，在步骤S30中，包括：

[0090] S31：获取室外湿球温度值，匹配对应的逼近度初始数值，计算冷却出水温度需求值并输入至冷却塔模型。

[0091] 具体地，获取目标时间段的室外气象数据，根据获取到的室外的干球温度和相对湿度，计算出当前室外湿球温度值；根据逼近度模型，选择当前室外湿球温度值下对应的逼近度初始数值；根据逼近度初始数值，计算冷却出水温度需求值，并输入冷却塔模型。

[0092] S32：基于负荷需求数据，根据预设计算系数计算系统散热量，获取控制温差值，计算冷却水流量和冷却出水温度需求值并输入冷却塔模型。

[0093] 具体地，基于目标时间段末端需要的负荷需求数据，再根据预设的计算系数计算系统散热量，在本实施例中，计算系数为；在本申请的气压实施例中，如冷却水系统为空压机冷却水系统时，系统散热量也可以是直接获取的；基于系统散热量，获取控制温度差，计算冷却水流量需求值并输入冷却塔模型和冷却泵模型；基于系统散热量和控制温度差，计算冷却进水温度需求值并输入冷却塔模型。

[0094] S33：基于湿球温度值、冷却进水温度、冷却水流量和冷却出水温度，匹配冷却塔和冷却泵在对应逼近度初始数值的最优运行方案。

[0095] 具体地，基于输入至冷却塔模型的湿球温度值、冷却进水温度、冷却水流量和冷却出水温度，匹配冷却塔设备耗电量最低时对应的冷却塔台数、冷却塔频率作为最优冷却塔运行方案，并输出最优冷却塔运行方案对应的电耗值；基于输入至冷却泵模型的冷却水流量，匹配冷却泵设备耗电量最低时对应的冷却泵台数、冷却泵频率作为最优冷却泵运行方案，并输出最优冷却泵运行方案对应的电耗值；基于最优冷却塔运行方案和最优冷却泵运行方案生成冷却水系统的最优运行方案。

[0096] 进一步地，由于本实施例中，冷却水寻优策略控制的核心目标是冷却水系统电耗量最低，因此，若最优冷却塔运行方案和最优冷却泵运行方案所对应的冷却水系统运行状态非冷却水系统能耗最低的运行状态时，则基于最优冷却塔运行方案和最优冷却泵运行方案进行参数调整，从而确定冷却水系统能耗最低的运行状态生成冷却水系统的最优运行方案。

[0097] 其中，参照图5，在步骤S33之后，还包括：

[0098] S34：将冷却塔和冷却泵在对应逼近度初始数值的最优运行方案定义为基准方案，获取对应的电耗值。

[0099] 具体地，由于本实施例中，冷却水寻优策略控制的核心目标是冷却水系统电耗量最低，因此，最优冷却塔运行方案和最优冷却泵运行方案所对应的冷却水系统运行状态可能不是冷却水系统最节能的运行方案；基于逼近度初始数值生成冷却水系统的最优运行方案后，将该最优运行方案定义为基准方案，计算该基准方案对应的冷却水系统的总电耗值，便于后续将各寻优方案的总电耗值与基准方案的总电耗值进行对比，以确定更节能的冷却水系统运行方案。

[0100] S35：基于预设的寻优分辨率在逼近度初始数值的正负方向上分别设置正向寻优逼近度数值和负向寻优逼近度数值，基于正向寻优逼近度数值和负向寻优逼近度数值，确定正向寻优方案、负向寻优方案和对应的电耗值。

[0101] 在本实施例中，寻优分辨率是指基于基准方案执行逼近度寻优程序时，新的寻优逼近度数值与逼近度初始数值的差值。

[0102] 具体地，在本实施例中，寻优分辨率为0.2℃，基于逼近度初始数值和预设的寻优分辨率在正负方向上分别设置正向寻优逼近度数值和负向寻优逼近度数值，例如，逼近度初始数值为3℃，则正向寻优逼近度数值为3.2℃，负向寻优逼近度数值为2.8℃；基于正向寻优逼近度数值和负向寻优逼近度数值，确定正向寻优方案、负向寻优方案。

[0103] 具体地，基于正向寻优逼近度数值计算对应的冷却出水温度需求值并输入至冷却塔模型；基于负荷需求数据，根据预设计算系数计算系统散热量，获取控制温差值，计算对应的冷却水流量和冷却出水温度需求值并输入冷却塔模型；基于湿球温度值、冷却进水温度、冷却水流量和冷却出水温度，匹配冷却塔和冷却泵在对应正向寻优逼近度数值的最优运行方案作为正向寻优方案；基于正向寻优方案计算对应的电耗值。

[0104] 具体地，基于负向寻优逼近度数值计算对应的冷却出水温度需求值并输入至冷却塔模型；基于负荷需求数据，根据预设计算系数计算系统散热量，获取控制温差值，计算对应的冷却水流量和冷却出水温度需求值并输入冷却塔模型；基于湿球温度值、冷却进水温度、冷却水流量和冷却出水温度，匹配冷却塔和冷却泵在对应负向寻优逼近度数值的最优运行方案作为负向寻优方案；基于负向寻优方案计算对应的电耗值。

[0105] S36：将基准方案、正向寻优方案和负向寻优方案中电耗值最低方案的逼近度数值定义为新的逼近度初始数值。

[0106] 具体地，将基准方案、正向寻优方案和负向寻优方案的电耗值进行比较，根据电耗值最低的方案所对应的逼近度数值定义为新的逼近度初始数值，便于后续执行下一步的逼近度寻优程序，便于进一步优化冷却水系统控制方案的能耗。

[0107] 其中，参照图6，在步骤S36之后，还包括：

[0108] S37：若基准方案的电耗值最低，则基于基准方案生成最优控制方案。

[0109] 在本实施例中，最优控制方案是指基于多次逼近度寻优程序循环后得到的最终用于进行冷却水系统控制的方案。

[0110] 具体地，执行逼近度寻优程序，生成逼近度寻优结果后，将逼近度寻优结果中的基准方案、正向寻优方案和负向寻优方案所对应的电耗值进行对比，若基准方案的电耗值低于正向寻优方案和负向寻优方案对应的电耗值，则认为基准方案的能效高于正向寻优方案和负向寻优方案，基于基准方案生成最优控制方案，便于后续根据最优控制方案控制冷却水系统的工作。

[0111] S38：若基准方案的电耗值非最低，则基于新的逼近度初始数值执行新的逼近度寻优程序。

[0112] 具体地，执行逼近度寻优程序，生成逼近度寻优结果后，将逼近度寻优结果中的基准方案、正向寻优方案和负向寻优方案所对应的电耗值进行对比，若基准方案的电耗值高于正向寻优方案对应的电耗值，则认为基准方案的能效低于正向寻优方案，若基准方案的电耗值高于负向寻优方案对应的电耗值，则认为基准方案的能效低于负向寻优方案；因而需要基于逼近度寻优结果中新的逼近度初始数值执行下一轮的逼近度寻优程序，直至确定最优控制方案，便于后续根据最优控制方案控制冷却水系统的工作。

[0113] S40：将当前负荷需求数值输入至控制装置，匹配当前最佳冷却逼近度，以修正冷却出水温度目标值，执行PID变频调节。

[0114] 具体地，在控制装置执行针对冷却水系统的自动控制时，将当前负荷需求数值和湿球温度输入至控制装置，根据全年控制策略，获取当前工况下的最优控制方案的逼近度数值，以修正冷却塔设备的冷却出水温度控制目标，控制冷却塔风扇执行PID变频调节，控制冷却泵设备根据温差目标值，执行PID变频调节，从而达到优化冷却水系统能效的效果。

[0115] 实施例二

[0116] 在实施例一的基础上，参照图7，以逼近度为中心的冷却水寻优方法还包括：

[0117] S50：实时记录冷却塔运行参数、冷却泵运行参数、实际负荷需求、室外气象参数和散热数据，生成历史数据。

[0118] 具体的，在冷却水系统设备的日常运行过程中，实时获取冷却塔运行参数、冷却泵运行参数、实际负荷需求、室外气象参数、系统散热量数据等数据并进行记录，生成历史数据便于后续在冷却水系统运行出现异常的时候迅速判断异常原因。

[0119] S60：按周期根据历史数据对系统寻优模型和全年控制策略的参数进行修正。

[0120] 具体地，按周期根据历史数据对系统寻优模型和全年控制策略的参数进行修正，以便减小最优控制方案与实际最优控制参数的偏差，以更匹配实际的冷却水系统运行情况，进一步提高最优控制方案对冷却水系统能效的优化效果。

[0121] 应理解，上述实施例中各步骤的序号大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

[0122] 实施例三

[0123] 如图8所示，本申请公开了一种以逼近度为中心的冷却水寻优独立控制系统，用于执行上述以逼近度为中心的冷却水寻优方法的步骤，该以逼近度为中心的冷却水寻优独立控制系统与上述实施例中以逼近度为中心的冷却水寻优方法相对应。

[0124] 以逼近度为中心的冷却水寻优独立控制系统包括项目信息获取模块、系统寻优模型创建模块、最优控制方案生成模块和冷却水系统控制模块。各功能模块的详细说明如下：

[0125] 项目信息获取模块，用于获取目标项目的负荷需求数据、系统设备参数和历史气象数据，生成项目信息；

[0126] 系统寻优模型创建模块，用于基于系统设备参数创建系统寻优模型，系统寻优模型包括逼近度模型、冷却塔模型和冷却泵模型；

[0127] 最优控制方案生成模块，用于获取室外湿球温度值和负荷需求数据并输入至系统寻优模型中，匹配最优控制方案，基于最优控制方案生成全年控制策略并发送至控制装置；

[0128] 冷却水系统控制模块，用于将当前负荷需求数值输入至控制装置，匹配当前最佳冷却逼近度，以修正冷却出水温度目标值，执行PID变频调节。

[0129] 其中，系统寻优模型创建模块包括：

[0130] 逼近度模型创建子模块，用于基于目标区域的历史气象数据并生成若干湿球温度区间，基于冷却塔设备参数为各湿球温度区间设定逼近度初始数值，创建逼近度模型；

[0131] 冷却塔模型创建子模块，用于基于冷却塔设备参数评估冷却塔在各进水温度、湿球温度、风机频率和冷却流量下的出水温度和电耗值，创建冷却塔模型；

[0132] 冷却泵模型创建子模块，用于基于冷却泵设备参数评估冷却泵在不同流量下的电耗值，创建冷却泵模型。

[0133] 其中，最优控制方案生成模块包括：

[0134] 逼近度初始数值匹配子模块，用于获取室外湿球温度值，匹配对应的逼近度初始数值，计算冷却出水温度需求值并输入至冷却塔模型；

[0135] 系统散热量计算子模块，用于基于负荷需求数据，根据预设计算系数计算系统散热量，获取控制温差值，计算冷却水流量和冷却进水温度需求值并输入冷却塔模型；

[0136] 最优运行方案匹配子模块，用于基于湿球温度值、冷却进水温度、冷却水流量和冷却出水温度，匹配冷却塔和冷却泵在对应逼近度初始数值的最优运行方案；

[0137] 基准方案获取子模块，用于将冷却塔和冷却泵在对应逼近度初始数值的最优运行方案定义为基准方案，获取对应的电耗值；

[0138] 正负寻优子模块，用于基于预设的寻优分辨率在逼近度初始数值的正负方向上分别设置正向寻优逼近度数值和负向寻优逼近度数值，基于正向寻优逼近度数值和负向寻优逼近度数值，确定正向寻优方案、负向寻优方案和对应的电耗值；

[0139] 逼近度初始数值更新子模块，用于将基准方案、正向寻优方案和负向寻优方案中电耗值最低方案的逼近度数值定义为新的逼近度初始数值；

[0140] 最优控制方案生成子模块，用于若基准方案的电耗值最低，则基于基准方案生成最优控制方案；

[0141] 逼近度寻优程序执行子模块，用于若基准方案的电耗值非最低，则基于新的逼近度初始数值执行新的逼近度寻优程序。

[0142] 以逼近度为中心的冷却水寻优独立控制系统还包括：

[0143] 历史数据获取模块，用于实时记录冷却塔运行参数、冷却泵运行参数、实际负荷需求、室外气象参数和散热数据，生成历史数据；

[0144] 系统寻优模型修正模块，用于按周期根据历史数据对系统寻优模型和全年控制策略的参数进行修正。

[0145] 关于以逼近度为中心的冷却水寻优独立控制系统的具体限定可以参见上文中对于以逼近度为中心的冷却水寻优方法的限定，在此不再赘述；上述以逼近度为中心的冷却水寻优独立控制系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现；上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以是以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

[0146] 实施例四

[0147] 一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图9所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储项目信息、系统寻优模型、最优控制方案、全年控制策略、冷却塔运行参数、冷却泵运行参数、实际负荷需求、室外气象参数和散热数据等数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现以逼近度为中心的冷却水寻优方法。

[0148] 在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

[0149] S10：获取目标项目的负荷需求数据、系统设备参数和历史气象数据，生成项目信息；

[0150] S20：基于系统设备参数创建系统寻优模型，系统寻优模型包括逼近度模型、冷却塔模型和冷却泵模型；

[0151] S30：获取室外湿球温度值和负荷需求数据并输入至系统寻优模型中，匹配最优控制方案，基于最优控制方案生成全年控制策略并发送至控制装置；

[0152] S40：将当前负荷需求数值输入至控制装置，匹配当前最佳冷却逼近度，以修正冷却出水温度目标值，执行PID变频调节。

[0153] 在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

[0154] S10：获取目标项目的负荷需求数据、系统设备参数和历史气象数据，生成项目信息；

[0155] S20：基于系统设备参数创建系统寻优模型，系统寻优模型包括逼近度模型、冷却塔模型和冷却泵模型；

[0156] S30：获取室外湿球温度值和负荷需求数据并输入至系统寻优模型中，匹配最优控制方案，基于最优控制方案生成全年控制策略并发送至控制装置；

[0157] S40：将当前负荷需求数值输入至控制装置，匹配当前最佳冷却逼近度，以修正冷却出水温度目标值，执行PID变频调节。

[0158] 本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink）、DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

[0159] 所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

[0160] 以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。