变风量中央空调系统分布式事件触发控制方法及系统

1.本发明属于空调系统的控制与优化技术领域，尤其涉及变风量中央空调系统分布式事件触发控制方法及系统。


背景技术：

2.本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。
3.节能成为智能建筑的新目标，而空调能耗占建筑能耗的40％以上，因此空调系统的控制与优化被认为是智能建筑节能的关键。
4.考虑到节能，变风量中央空调系统成为了各类大型建筑空调系统的主流。变风量中央空调系统以末端变风量方式应对多个区域负荷变化，进而变频调节系统风量，节省风机动力能耗，并且区域温度控制更加稳定、灵活。变风量中央空调系统由多个强耦合子系统组成，其控制过程为复杂的多变量耦合控制问题。模型预测控制(mpc)是处理多变量耦合系统最有效的控制方法之一，已成功应用到变风量中央空调系统中。
5.模型预测控制(mpc)为一种楼宇自动化优化控制技术。大型建筑变风量中央空调系统规模较大，子系统多，传统的集中式mpc涉及的高维滚动时域优化问题求解会耗费大量的时间，导致控制不及时，节能效果不佳。可见，集中式mpc不适合大型建筑变风量中央空调系统的优化控制。分布式mpc中，将复杂的大规模系统分成若干个分布式子系统，并配置多个分布式mpc控制器，每个控制器作用于一个特定的子系统来进行最优控制，减少了系统控制问题的复杂度，降低了计算负担。但现有的大型建筑空调系统的分布式预测控制多为时间触发，最优问题求解次数过多，系统计算量仍然较大。
6.具体的，典型的mpc控制器采用时间触发控制机制，无论是否有必要，都会在每个控制周期性地进行信息通讯与优化问题求解。然而大型建筑变风量中央空调系统负荷变化较缓慢，室内舒适度的区间也较宽，不需要进行频繁的调节控制中央空调系统，可见时间触发控制机制在不需要进行优化的时候进行优化问题求解，这无异于加重了计算以及通讯的负担，阻碍了模型预测控制在计算能力有限的变风量中央空调系统上的应用。


技术实现要素：

7.为克服上述现有技术的不足，本发明提供了变风量中央空调系统分布式事件触发控制方法，构建用于子系统mpc控制器更新的触发机制，提出新的基于输出超调量的触发条件，考虑了系统的动态性能，提高了控制的平稳性。消除控制优化问题的不必要更新，大大降低了计算复杂度，有效减少解决优化问题的次数，同时使输出性能几乎不受影响。
8.为实现上述目的，本发明的一个或多个实施例提供了如下技术方案：
9.第一方面，公开了变风量中央空调系统分布式事件触发控制方法，包括：
10.将变风量中央空调系统分解为多个子系统；
11.对各子系统建立数学模型；
12.将各子系统的数学模型离散化，建立预测模型；
13.基于预测模型确定各子系统的最优化目标函数；
14.基于事件触发机制判断触发时刻、求解最优化目标函数得到最优控制变量，基于最优控制变量完成对变风量中央空调系统的控制，具体包括：
15.对房间送风量的调节，以进行室内室温的维持；
16.通过与各变风量系统信息交互后进行相关预测计算，得到送风温度设定值以及系统静压，相应的对冷冻水流量和风机转速进行调节，以进行送风温度和总送风量的控制；
17.通过对回风管道回风阀开度的调节，对新风量进行控制，以进行室内空气质量的维持。
18.作为进一步的技术方案，所述各子系统包括送风温度控制回路、总送风量控制回路、新风量控制回路及室内温度控制回路；
19.所述各子系统对应的输入量分别为：冷冻水流量、风机转速、新风量、房间送风量；
20.各子系统对应的输出量分别为：送风温度、静压点静压、二氧化碳浓度、房间室内温度。
21.作为进一步的技术方案，所述室内温度控制回路，房间p热力学模型为：
[0022][0023]
其中，m
r,p
为房间p空气质量，c
r,p
为房间p空气的比热容，θ
r,p
为房间p室内温度，g
a,p
为房间p送风流量，ca为送风空气比热容，θs为送风温度，θ
a,f
为新风温度，q
room,p
为房间p设备及人等产生的热负荷，r
p
为房间p环境热阻。
[0024]
作为进一步的技术方案，所述事件触发机制：
[0025]
定义第i个系统控制过程中控制器解决优化问题的时间瞬间对应的序列，记此时的系统输出为第一输出；
[0026]
将此后的系统输出与第一输出进行比较，将超调量定义为二者之间的误差；
[0027]
基于误差利用判断逻辑对事件的真假进行评估，获取下一优化时刻的表示。
[0028]
作为进一步的技术方案，对事件的真假进行评估时，事件为假的时刻计算最优控制序列将该序列的第一个元素应用到系统中来进行控制子系统的调节。
[0029]
作为进一步的技术方案，对事件的真假进行评估时，事件为真的时刻直接取最后一个触发时刻的输入来进行控制子系统的调节。
[0030]
作为进一步的技术方案，基于事件触发机制对最优化目标函数求解得到最优控制变量，具体：
[0031]
在k时刻，当房间p温度设定值发生变化或由于扰动使得室温发生变化的时候，室内温度控制回路检测到输出温度的变化，当变化满足事件触发条件时，房间p室内温度控制回路进行优化问题的求解，进行滚动优化寻找最优的控制变量，将其第一个元素作用到间p室内温度控制回路，当变化不满足事件触发条件时，房间p室内温度控制回路不进行优化控制，控制器直接取最后一个触发时刻的输入。
[0032]
作为进一步的技术方案，基于事件触发机制对最优化目标函数求解得到最优控制
变量，还包括：
[0033]
室内温度控制回路通过改变房间p的送风量来控制室温送风量的变化会影响静压点静压的变化，此时中央变频空调机组的总送风量控制系统与房间末端变风量系统进行信息交互，检测静压点静压变化，若静压变化不满足事件触发条件，总送风量控制回路不进行优化控制，控制器直接取最后一个触发时刻的输入；
[0034]
当各个房间送风量变化到一定程度时，静压点静压的变化满足事件触发条件，总送风量控制回路进行优化问题的求解，进行滚动优化寻找最优的控制变量，将其第一个元素作用到总送风量控制回路。
[0035]
作为进一步的技术方案，基于事件触发机制对最优化目标函数求解得到最优控制变量，还包括：
[0036]
当多个房间温度设定值都发生一定变化时，送风温度将不再满足控制需求，这时中央变频空调机组的送风温度控制回路与房间末端变风量系统进行信息交互，经过计算得到新的送风温度设定值，送风温度控制回路进行优化问题的求解，进行滚动优化寻找最优的控制变量，将其第一个元素作用到送风温度控制回路。
[0037]
作为进一步的技术方案，基于事件触发机制对最优化目标函数求解得到最优控制变量，还包括：
[0038]
房间送风量的变化一定程度上会导致房间二氧化碳浓度的变化，在回风管中，若检测到二氧化碳浓度变化满足触发条件，新风量控制回路进行优化问题的求解，进行滚动优化寻找最优的控制变量，将其第一个元素作用到送风温度控制回路；
[0039]
若二氧化碳浓度变化不满足事件触发条件，新风量控制回路不进行优化控制，控制器直接取最后一个触发时刻的输入。
[0040]
第二方面，公开了变风量中央空调系统分布式事件触发控制系统，包括：
[0041]
送风温度控制回路、总送风量控制回路、室内温度控制回路、新风量控制回路，每个控制回路单独设有控制器；
[0042]
所述控制器被配置为：基于事件触发机制判断触发时刻、求解最优化目标函数得到最优控制变量，基于最优控制变量完成对变风量中央空调系统的控制，具体包括：
[0043]
对房间送风量的调节，以进行室内室温的维持；
[0044]
通过与各变风量系统信息交互后进行相关预测计算，得到送风温度设定值以及系统静压，相应的对冷冻水流量和风机转速进行调节，以进行送风温度和总送风量的控制；
[0045]
通过对回风管道回风阀开度的调节，对新风量进行控制，以进行室内空气质量的维持。
[0046]
以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：
[0047]
针对传统时间触发模型预测控制在线计算量大的问题，本发明技术方案为一种新的分布式事件触发机制的预测控制方法，进行了变风量空调控制系统分布式控制通讯双方及交互信息的确定、变风量空调的送风温度控制回路、总送风量控制回路、室内温度控制回路、新风量控制回路等子系统的输入输出确定，目的是将被控对象的输出调节到设定值的最优控制问题的制定以及以系统输出超调量为事件触发机制的控制过程设计。
[0048]
为了进行各房间温度控制，vav需要调节风阀开度，风阀开度反映了系统静压变化，为维持静压，需要ahu进行风机风速调节，而各个房间的温度需求，也决定了送风温度的
设定值，设定值发生变化时，需要ahu的表冷器进行调节。本发明技术方案提出了事件触发分布式预测控制策略，将总的控制任务划分为多个进行信息交互的子系统的控制任务，每个子系统单独设有mpc控制器，不同子系统间进行信息交互后各自进行最优控制。在尽可能简单的系统通信方式和尽可能少的计算负担之下达到尽可能好的控制性能。
[0049]
本发明技术方案构建用于子系统mpc控制器更新的触发机制，提出新的基于输出超调量的触发条件，考虑了系统的动态性能，提高了控制的平稳性。消除控制优化问题的不必要更新，大大降低了计算复杂度，有效减少解决优化问题的次数，同时使输出性能几乎不受影响。
[0050]
本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
[0051]
构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。
[0052]
图1为本发明实施例系统分布式控制结构示意图；
[0053]
图2为本发明实施例各子系统之间信息交互示意图；
[0054]
图3为本发明实施例基于输出超调量大小的各子系统事件触发预测控制流程图。
具体实施方式
[0055]
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
[0056]
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。
[0057]
在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0058]
事件触发控制(event triggered control)，在系统状态变化满足触发条件的情况下才对系统进行优化问题的求解，其他时间保持系统控制输出不变，大大降低了计算和通讯的负担。针对大型建筑变风量中央空调系统室温的事件触发分布式mpc，本发明提出了大型建筑变风量中央空调系统分布式子系统分解、建模、计算，根据控制目标定义了分布式最优控制问题，设计了分布式事件触发条件，通过对冷冻水流量阀门、风机、房间末端阀门以及新风阀门等器件的调节，实现各个房间温度以及空气质量的控制。
[0059]
名词解释：
[0060]
vav为：变风量系统。
[0061]
ahu为：中央变频空调机组。
[0062]
实施例一
[0063]
本实施例公开了一种变风量中央空调系统分布式事件触发控制方法，包括：
[0064]
将变风量中央空调系统分解为多个子系统；
[0065]
对各子系统建立数学模型；
[0066]
将各子系统的数学模型离散化，建立预测模型；
[0067]
基于预测模型确定各子系统的最优化目标函数；
[0068]
基于事件触发机制判断触发时刻、求解最优化目标函数得到最优控制变量，基于最优控制变量完成对变风量中央空调系统的控制。
[0069]
在本实施例子中，变风量中央空调系统的分布式控制结构如图1所示，为获得空调系统的实时负荷情况，在每个房间内装设一个温度控制器，用来检测室内温度，并与用户设定的期望温度值进行比较，由二者的差值来计算该房间的需求风量，控制vav末端的风机转速和风阀开度，减少或增加送入室内的风量从而调节室内的温度，直到室内温度恢复为设定值为止。与此同时，风量值的输出通过串行通讯反馈给空调机组的变频控制器，变频控制器接收各温控器送来的信号，计算所有风机需要的风量之和，并通过一定的运算规律得出变频器需要的控制信号，通过变频器控制空调机组送出的总风量以及送风温度等，使总送风量满足各单元的实际风量需求。
[0070]
本发明技术方案将央空调系统控制任务总优化问题分解为多个子系统的最优控制问题，分别为送风温度控制回路、总送风量控制回路、室内温度控制回路、新风量控制回路。每个控制子系统对各自的优化子问题进行求解。各房间的vav通过对房间送风量的调节，实现室内室温的维持；ahu通过与各vav信息交互后进行相关预测计算，得到送风温度设定值以及系统静压，相应的对冷冻水流量和风机转速进行调节，实现送风温度和总送风量的控制；新风量控制器通过对回风管道回风阀开度的调节，对新风量进行控制，实现室内空气质量的维持。各控制子系统之间通过通讯实现变风量空调系统的室温和空气质量控制。
[0071]
在各子系统的优化控制中，引入触发条件进行事件触发模型预测控制。
[0072]
本发明涉及的变风量空调控制系统包括四大部分：
[0073]
送风温度控制回路、总送风量控制回路、新风量控制回路、室内温度控制回路。其中室内温度控制回路在每个末端房间均设有一个，假设有n个房间。
[0074]
如图2所示，各子系统对应的输入量分别为：冷冻水流量u1、风机转速u2、新风量u3；房间p送风量u
p+3
(p＝1,2,
…
,n)。
[0075]
各子系统对应的输出量分别为：送风温度y1、静压点静压y2、二氧化碳浓度y3、房间p室内温度y
p+3
(p＝1,2,
…
,n)。
[0076]
在变风量系统中，通过对各控制回路机理分析，可以确定系统模型的结构，从而通过不同方法求出每个子系统的传递函数模型g
ij
(s)。
[0077]gij
(s)分别表示控制输入ui(包括冷冻水流量u1、风机转速u2、新风量u3；房间p送风量u
p+3
(p＝1,2,
…
,n))和控制输出yj(包括送风温度y1、静压点静压y2、二氧化碳浓度y3、房间p室内温度y
p+3
(p＝1,2,
…
,n))之间的传递函数。
[0078]
经过机理分析，可以得到系统各输入输出变量的关系，考虑到系统变量之间耦合性的强弱，控制变量与操作变量之间最佳的配对是：u1控制y1、u2控制y2、u3控制y3、u
p+3
控制y
p+3
、，因此可以将整个系统划分为n+3个子系统(n为空调系统涉及到的房间数量)。
[0079]
对于室温控制回路，房间p热力学模型为：
[0080][0081]
其中，m
r,p
为房间p空气质量，c
r,p
为房间p空气的比热容，θ
r,p
为房间p室内温度，g
a,p
为房间p送风流量，ca为送风空气比热容，θs为送风温度，θ
a,f
为新风(室外空气)温度，q
room,p
为房间p设备及人等产生的热负荷，r
p
为房间p环境热阻。
[0082]
整理后的得到
[0083][0084]
由上式可得房间送风量g
a,p
与室内温度θ
r,p
的传递函数，即u
p+3
与y
p+3
之间的传递函数。
[0085]
而对于送风温度控制回路、总送风量控制回路以及新风量控制回路，u1与y1、u2与y2、u3与y3之间采用系统辨识的方法获得传递函数数学模型。即在其他控制变量不变的条件下，通过控制变量的阶跃响应求出每个子系统的传递函数g
ij
(s)。
[0086]
注意，由于系统变量之间的耦合性，该模型不是一个精确的模型，但模型预测控制可以很好地解决系统间的耦合问题，各个系统在控制过程中进行不断地反馈和滚动优化，可以使模型逐步逼近真实的模型。
[0087]
将连续的传递函数模型转换为如公式(3)、(4)所示的离散状态空间模型。
[0088]
各子系统离散状态空间模型定义为：
[0089]
xi(k+1)＝aixi(k)+biui(k)
ꢀꢀꢀ
(3)
[0090]
yi(k)＝cixi(k)
ꢀꢀꢀ
(4)
[0091]
其中，xi(k)为n阶矩阵表示系统状态，ui(k)为nu阶矩阵表示输入，yi(k)为nc阶矩阵表示输出，ai、bi、ci为对应维数的系统矩阵，k为采样时间。
[0092]
为消除静态误差，构造状态空间模型：
[0093]
δxi(k+1)＝aiδix(k)+biδiu(k)
ꢀꢀꢀ
(5)
[0094]
yi(k)＝ciδxi(k+1)+yi(k-1)
ꢀꢀꢀ
(6)
[0095]
代价函数为：
[0096][0097][0098][0099][0100]
其中，nm为控制时域表示求解出多少组控制量，n
p
为预测时域表示预测未来多少个时间步长，矩阵qi和ri为权重矩阵表示控制器控制效果的“处罚”,qi和ri越大,可以使输出与参考轨迹与输出误差变的越迟缓，y
iref
表示参考轨迹即输出yi设定值，mpc的控制目标就是将闭环系统的输出驱动到设定的期望值，式(7)的目的就是将被控对象的输出调节到设定值。
[0101]
对优化目标和约束条件(即代价函数)进行滚动求解，找到最优解δu
i*
(k)。
[0102]
作用于被控系统的输入是最优控制序列的第一个元素，可写为：
[0103][0104]
关于事件触发机制：
[0105]
定义序列{t
i,k
|k∈n
*
}为第i个系统(i＝1为送风温度控制系统，i＝2为总送风量控制系统，i＝3为新风量控制系统，i＝4～n+3为室内温度控制系统)控制过程中控制器解决优化问题的时间瞬间，将此时的系统输出记为(i＝1为送风温度，i＝2为静压点静压，i＝3为二氧化碳浓度，i＝4～n+3为室内温度)，将此后的系统输出yi(k)(i＝1为送风温度，i＝2为静压点静压，i＝3为二氧化碳浓度，i＝4～n+3为室内温度)与进行比较，根据式(8)将超调量定义为二者之间的误差(e)：
[0106][0107][0108]
根据公式(10)所描述的逻辑对事件的真假进行评估。
[0109]
则下一优化时刻t
i,k+1
则表示为：
[0110][0111]
其中，表示为公式(10)事件为假的时刻，即此时输出变化大，超出了设置范围，说明原来求解的控制量ui(i＝1为冷冻水流量，i＝2为风机转速，i＝3为新风量/回风量，i＝4～n+3为房间送风量)已不满足控制要求，此时与其他系统进行信息交互执行优化，控制器计算最优控制序列δu
i*
(k)，将该序列的第一个元素δui(k)应用到系统中来进行控制子系统的调节；t
i,k
+n
p
表示为公式(8)事件为真的时刻，即此时输出变化小，在设置范围内，此时系统已趋于稳定，对应的控制量变化也不大，控制器直接取最后一个触发时刻的输入，而不是再次求解优化问题，减少了mpc系统优化问题求解次数，减少了在线计算量。
[0112]
各子系统的控制采用异步通信控制。在中央空调的控制过程中，在k时刻，当房间p温度设定值发生变化或由于扰动使得室温发生变化的时候，室内温度控制系统检测到输出温度y
p+3
(k)的变化，当变化满足事件触发条件时，房间p室温控制系统进行优化问题的求解，进行滚动优化寻找最优的控制变量δu
p+3*
(k)，将其第一个元素δu
p+3
(k)作用到间p室温控制系统，当变化不满足事件触发条件时，房间p室温控制系统不进行优化控制，控制器直接取最后一个触发时刻的输入。
[0113]
室温控制系统通过改变房间p的送风量来控制室温送风量的变化会影响静压点静压的变化，此时ahu的总送风量控制系统与房间末端vav进行信息交互，检测静压点静压y2(k)变化，若静压变化不满足事件触发条件，总送风量控制系统不进行优化控制，控制器直接取最后一个触发时刻的输入；当各个房间送风量变化到一定程度时，静压点静压的变化满足事件触发条件，总送风量控制系统进行优化问题的求解，进行滚动优化寻找最优的控制变量δu
2*
(k)，将其第一个元素δu2(k)作用到总送风量控制系统。
[0114]
当多个房间温度设定值都发生一定变化时，送风温度y1(k)将不再满足控制需求，这时ahu的送风温度控制系统与房间末端vav进行信息交互，经过计算得到新的送风温度设
定值，送风温度控制系统进行优化问题的求解，进行滚动优化寻找最优的控制变量δu
1*
(k)，将其第一个元素δu1(k)作用到送风温度控制系统。
[0115]
房间送风量的变化一定程度上会导致房间二氧化碳浓度y3(k)的变化，在回风管中，若检测到二氧化碳浓度变化满足触发条件，这时候新风量控制系统进行优化问题的求解，进行滚动优化寻找最优的控制变量δu
3*
(k)，将其第一个元素δu3(k)作用到送风温度控制系统；若二氧化碳浓度变化不满足事件触发条件，新风量控制系统不进行优化控制，控制器直接取最后一个触发时刻的输入。
[0116]
变风量中央空调系统分布式事件触发控制算法如下表1：
[0117]
表1
[0118][0119][0120]
实施例二
[0121]
本实施例的目的是提供变风量中央空调系统分布式事件触发控制系统，包括：
[0122]
送风温度控制回路、总送风量控制回路、室内温度控制回路、新风量控制回路，每个控制回路单独设有控制器；
[0123]
送风温度控制回路包括送风温度控制器、水阀执行器、表冷器以及温度传感器。
[0124]
总送风量控制回路包括压力控制器、变频风机、风管、空调房间以及压力传感器。
[0125]
室内温度控制回路包括温度控制器、风阀执行器、风管、空调房间以及温度传感器。
[0126]
新风量控制回路包括新风量控制器、回风阀、空调房间以及二氧化碳传感器。
[0127]
所述控制器被配置为：基于事件触发机制对最优化目标函数求解得到最优控制变量，基于控制变量完成对变风量中央空调系统的控制，具体包括：
[0128]
对房间送风量的调节，以进行室内室温的维持；
[0129]
通过与各变风量系统信息交互后进行相关预测计算，得到送风温度设定值以及系统静压，相应的对冷冻水流量和风机转速进行调节，以进行送风温度和总送风量的控制；
[0130]
通过对回风管道回风阀开度的调节，对新风量进行控制，以进行室内空气质量的维持。
[0131]
本领域技术人员应该明白，上述本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算机装置来实现，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。
[0132]
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

技术特征：
1.变风量中央空调系统分布式事件触发控制方法，其特征是，包括：将变风量中央空调系统分解为多个子系统；对各子系统建立数学模型；将各子系统的数学模型离散化，建立预测模型；基于预测模型确定各子系统的最优化目标函数；基于事件触发机制判断触发时刻、求解最优化目标函数得到最优控制变量，基于最优控制变量完成对变风量中央空调系统的控制，具体包括：对房间送风量的调节，以进行室内室温的维持；通过与各变风量系统信息交互后进行相关预测计算，得到送风温度设定值以及系统静压，相应的对冷冻水流量和风机转速进行调节，以进行送风温度和总送风量的控制；通过对回风管道回风阀开度的调节，对新风量进行控制，以进行室内空气质量的维持。2.如权利要求1所述的变风量中央空调系统分布式事件触发控制方法，其特征是，所述各子系统包括送风温度控制回路、总送风量控制回路、新风量控制回路及室内温度控制回路；所述各子系统对应的输入量分别为：冷冻水流量、风机转速、新风量、房间送风量；各子系统对应的输出量分别为：送风温度、静压点静压、二氧化碳浓度、房间室内温度。3.如权利要求1所述的变风量中央空调系统分布式事件触发控制方法，其特征是，所述事件触发机制：定义第i个系统控制过程中控制器解决优化问题的时间瞬间对应的序列，记此时的系统输出为第一输出；将此后的系统输出与第一输出进行比较，将超调量定义为二者之间的误差；基于误差利用判断逻辑对事件的真假进行评估，获取下一优化时刻的表示。4.如权利要求1所述的变风量中央空调系统分布式事件触发控制方法，其特征是，对事件的真假进行评估时，事件为假的时刻计算最优控制序列将该序列的第一个元素应用到系统中来进行控制子系统的调节。5.如权利要求1所述的变风量中央空调系统分布式事件触发控制方法，其特征是，对事件的真假进行评估时，事件为真的时刻直接取最后一个触发时刻的输入来进行控制子系统的调节。6.如权利要求1所述的变风量中央空调系统分布式事件触发控制方法，其特征是，基于事件触发机制对最优化目标函数求解得到最优控制变量，具体：在k时刻，当房间p温度设定值发生变化或由于扰动使得室温发生变化的时候，室内温度控制回路检测到输出温度的变化，当变化满足事件触发条件时，房间p室内温度控制回路进行优化问题的求解，进行滚动优化寻找最优的控制变量，将其第一个元素作用到间p室内温度控制回路，当变化不满足事件触发条件时，房间p室内温度控制回路不进行优化控制，控制器直接取最后一个触发时刻的输入。7.如权利要求1所述的变风量中央空调系统分布式事件触发控制方法，其特征是，基于事件触发机制对最优化目标函数求解得到最优控制变量，还包括：室内温度控制回路通过改变房间p的送风量来控制室温送风量的变化会影响静压点静压的变化，此时中央变频空调机组的总送风量控制系统与房间末端变风量系统进行信息交
互，检测静压点静压变化，若静压变化不满足事件触发条件，总送风量控制回路不进行优化控制，控制器直接取最后一个触发时刻的输入；当各个房间送风量变化到一定程度时，静压点静压的变化满足事件触发条件，总送风量控制回路进行优化问题的求解，进行滚动优化寻找最优的控制变量，将其第一个元素作用到总送风量控制回路。8.如权利要求1所述的变风量中央空调系统分布式事件触发控制方法，其特征是，基于事件触发机制对最优化目标函数求解得到最优控制变量，还包括：当多个房间温度设定值都发生一定变化时，送风温度将不再满足控制需求，这时中央变频空调机组的送风温度控制回路与房间末端变风量系统进行信息交互，经过计算得到新的送风温度设定值，送风温度控制回路进行优化问题的求解，进行滚动优化寻找最优的控制变量，将其第一个元素作用到送风温度控制回路。9.如权利要求1所述的变风量中央空调系统分布式事件触发控制方法，其特征是，基于事件触发机制对最优化目标函数求解得到最优控制变量，还包括：房间送风量的变化一定程度上会导致房间二氧化碳浓度的变化，在回风管中，若检测到二氧化碳浓度变化满足触发条件，新风量控制回路进行优化问题的求解，进行滚动优化寻找最优的控制变量，将其第一个元素作用到送风温度控制回路；若二氧化碳浓度变化不满足事件触发条件，新风量控制回路不进行优化控制，控制器直接取最后一个触发时刻的输入。10.变风量中央空调系统分布式事件触发控制系统，其特征是，包括：送风温度控制回路、总送风量控制回路、室内温度控制回路、新风量控制回路，每个控制回路单独设有控制器；所述控制器被配置为：基于事件触发机制判断触发时刻、求解最优化目标函数得到最优控制变量，基于最优控制变量完成对变风量中央空调系统的控制，具体包括：对房间送风量的调节，以进行室内室温的维持；通过与各变风量系统信息交互后进行相关预测计算，得到送风温度设定值以及系统静压，相应的对冷冻水流量和风机转速进行调节，以进行送风温度和总送风量的控制；通过对回风管道回风阀开度的调节，对新风量进行控制，以进行室内空气质量的维持。

技术总结
本发明提出了变风量中央空调系统分布式事件触发控制方法及系统，包括：将变风量中央空调系统分解为多个子系统；对各子系统建立数学模型；将各子系统的数学模型离散化，建立预测模型；基于预测模型确定各子系统的最优化目标函数；基于事件触发机制及最优化目标函数得到最优控制变量，基于控制变量完成对变风量中央空调系统的控制。央空调系统的控制。央空调系统的控制。


技术研发人员：王新立 刘一诺 尹晓红 贾磊 王雷
受保护的技术使用者：山东大学
技术研发日：2023.05.09
技术公布日：2023/8/13