2021年第5期（总第49卷第363期) No. 5 in 2021 (Total Vol. 49,No. 363 >建筑节能（中英文）
Journal of BEE
■暖通空调
HV&AC
doi ： 10.3969/j. issn.2096-9422.2021.05.010
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A PC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 ■005447
Intelligent Solution Scheme of Central Air-conditioning System Based on APC
Control Technique in Hospital
FU Lei' , LUO Lin-jun2, LIU Hao2, CM Yue-feng', NIAN Pei-kun, CHU Dan-lei2
(1. Xiamen Cardiovascular Hospital of 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 applications.
Keywords ：advanced process control；multi-variable control technique；model predictive control；
intelligence solution scheme；real-time optimization
〇引言
中央空调系统作为近代建筑物温湿度调节的核 心运维系统之一，被广泛应用于星级酒店、大型购物 中心、医院学校、博物馆、无尘车间等，随着人们对舒 适型要求的提高，特别是医院中央空调运行时间长，能耗较大，高峰时占医院总能耗的soy^eo%11~6]。
中央空调主要分为：水冷机、风冷机、地源热杲、变 制冷剂流量多联式空调系统（VRV)、工艺冷源站、数据
收稿日期：2020奶-22；修回日期：2020>07>05中心精密空调等。大部分中央空调是通过可编程逻辑 控制器(PLC)或直接数字控制器（DDC)模块，通过与 楼宇自动化系统（BAS)实时通信[7]，实现中央空调信 息化与远程操控。目前，通过整体优化、设备协同调整, 实现中央空调系统智能运维的工程应用案例非常少。
由于中央空调系统存在工艺流程长、前后端设备 耦合严重、非线性特性等特点，从而导致在实际运行 过程中系统能耗高、用户体验差（局部过冷/局部过 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-A P C汽能控制技术f t K院中央*调V i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，实现云端控与智能调节。
2 解决方案
2. 1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"S u(«)8a(s)••• 8im(s)'⑴-
夕2〇)
=茗21⑴g22⑴…‘⑴
U2(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. 1The process of model identification
2.2控制器设计
模型预测控制（M PC 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腊肉烘干机
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 Hori
zon)，：输入序列 R n，的时间跨度；而//y 被称
为预测步长（Prediction Horizon)，即：预测输出轨迹
L h k+H y的时间跨度。
(2) 计算输出预测轨迹yk+l_k+Hy与控制目标
K y k+p k+H y之间的差值。通过对给定的输入序列不断
调整t/h k+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、
FU Lei ^ et al. Intelligent Solution Scheme o f 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
^k + l 〇
(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 M PC 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：
H y
J =
min
V I I y(k + /1 k ) -ys(k + /1 k ) I I 〇
+
u 〇tlk )-u (k +H u-llkl ^
'
Ql
H u
^ || u{k + /1 k ) -us(k + (' I k ) || 2
+i=l
H u H y
X \\Au (k +i \k ) ||* 2e j +X \\8(k +i ) ||
(3)
i =1
i=l
y io w -s (k + 1) ^y(k + l \k )<yh ig il +d (k +l )
l = 1,2,---,//c y
(4)ulm/^u (k + r -l \k )^u h ig i, r =l ,2,-",Hc u (5)Au( k + i \ k) = u(k + i) - u{k + i - \ )
(6)
Aulo …^A u (k + i -\\k )^A u h ig h z _ = 1,2，…，(7)
y(k) ^G (z )u (k ) (8)式中：输人序列"k —k + Hu_, = NUI A :) «U + 1I 々）〜 «(*+//…-11々）丨，输出预测序列 rk + 1—k +H y =丨
+ m )
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(A r )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W y)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）的 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
束条件。定义了执行机构的死区，At /h i g h 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 (见表1)。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
MV (操作变量)
DV (扰动信号)
CV (被控变量)
冷冻泵频率、冷却泵
频率、冷却塔频率、冷冻 水出水温度设定、冷热水 出水温度设定、冷热水泵 频率、管路阀门开度 主机负载率、室外温度
冷冻水回水温度、冷却水
出水温度、冷却水回水温
度、冷热水回水温度、
冷冻水流量、冷却水流 量.冷热水流量
新风阀开度、回风阀开
度、送风阀开度、冷冻水 阀门开度.冷热水阀门开 度、风机排管送风频率主机负载率、室外温度
送风温度、送风湿度、回
风温度、回风湿度
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M V 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 1 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
56J
付磊，等：基于A P C 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 了非常良好的控制优化效果。3 工程应用
3.1项目简介
厦门大学附属心血管病医院中央空调APC 智控 系统项目相关情况如下：该医院建筑面积8. 6万m 2， 中央空调系统采用“B A 系统”，没有配置智能控制系 统。医院为了保证环境的舒适度，空调系统24 h 开 机，每天运行24 h 。空调系统负荷受昼夜温差、人流 量增减等因素影响，波动非常大，但是个别辅助设备 一直处于满负荷运转，造成空调系统能耗居高不下, 需要进行优化控制，在降低能耗的基础上实现无人
值守。
3. 2 项目成果
该项目已成功上线，并取得了非常理想的控制优 化和节能运行效果。项目优化变量包括压缩机、冷冻 泵、冷却泵、冷却风塔、风冷主机、冷热水泵、冷冻水 侧/冷却水侧电动开关阀。通过控与MPC 多变量 控制实现了无人值守、智能操控。系统投入以后，基 本实现了云端智能化管理。运维人员通过移动端设 备（手机或PAD )，实现远程监测，各设备的调节由系 统的控制器模块自动完成，如设备异常开关机或水温 异常波动将通过平台报警模块及时通知相关运维人 员，系统运行主界面如图2所示。
1呤却塔风机
Of -动Oft 动
〇…
n
动
卜
身―」
令―
1«冷却水泵
〇手动® f l 动
®手动〇W 控〇定时
1*冷水S
〇手动@自动
1»冷热水*
〇手■动®f l 动
■Bn 〇手动®r 丨动
® F 齧?定时
2#冷却水S
Of -动®?!动---
2»冷床水泵
Of -动®自动
2»冷热水*
@手动〇|"|动
酱油桶—
——
摄像机广角镜头秦人一
—
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_■ .2»电冷主机■
〇T '«*®C l 动
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〇手动®自动@手动^自动
〇手动动
®手动〇h o 定时
水《
〇手动@自动
〇r «f i ®
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4*冷冻水果
—普—4«祕水*
ffil …i -w 水冷主机 OF .动®!■丨动
〇手动控〇定时
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〇手-动®自动
3"风冷主机
5#冷却水S
〇?动®自动
5•冷冻水杲 〇手动®自动
中央控制5•冷热水«
〇T -动
<b —键启停水冷
lh
分水》T
集水箱
图2
系统运行的主界面
Fig. 2 The operating interface of the system
3.2. 1冷冻系统控制效果通过控制“冷冻栗运行频率”以及“冷冻水出水温
度”并加人和“主机1负载率”与“主机2负载率”两个扰 动变量，对“冷冻水回水温度”进行分析，如图3~7所示。
系统会根据主机1负载率达到设定上限(95%)， 并持续50 min 左右，自动启动一■台主机；在启动另一 台主机前，冷冻栗运行频率以及冷冻泵出水温度设置 为运行上限，即冷冻泵运行频率为50 Hz ，冷冻泵出水 温度设定为7 t 。
为了避免主机过渡频繁启停，系统在控逻辑中 添加了主机开关校验时间。因此在曲线中会发现在 一段时间内回水温度超过12 t (如图7所示）。之所 以冷机负载率没有超过100%，因为厦门大学附属心 血管病医院中央空调使用特灵主机，为保护主机，内 部设定了最大负载率限制，所以负载率不会超过
100%。
不论主机1与主机2负载率如何波动，冷冻水回 水温度始终维持在控制目标（12 ± 0. 1 ) t 内，体现了 非常优异的控制效果。
在主机加减载大扰动切换过程中（8:25 -9:15)， 控制器依旧可以给出非常优良的控制效果，节能效果 显著。在加载参数选择中，用户通过适当缩短加减载 等待时间与加减载检测时间（目前设置总长度为 50 min )，以减小温度偏离造成的系统震荡。从上述曲线中可以看出，一
天的负载率波动特别 大，由于该实验数据是在厦门6月底完成的，温差与
人流变化均很大，从控制效果来看，系统很好地控制
了 C V 的目标值（冷冻水回水温度、冷却水出水温度、 冷热水的回水温度，控启停）控制器体现了很强的 控制精度、抗干扰能力（早晚温差、人流变化），这些都 体现了很强的鲁棒性。系统在不同季节我们使用了 不同的模型组，充分说明了系统的非线性响应能力。
57
FU L e i，et a l• Intelligent Solution Scheme o f Central Air-conditioning System Based on APC Control Technique in Hospital
图7 冷冻水回水温度分析图
Fig. 7 Temperature analysis for return chilled water
3.2.2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
DXS.AI0.LQSB.2.SDPL SP
42 40 38 36 34
图6主
机2负载率扰动图Fig. 6 Load perturbation analysis for No. 2 motor
图5主机1负载率扰动图
Fig. 5 Load perturbation analysis for No. 1 motor 100 r
盆角齿
90 ■ 80 ■ 70 ■ 60 50
40 30
20 10
DXS.AIO.SLZJ.3.YXFH
图4冷冻水出水温度设定Fig. 4 Temperature setting for outlet chilled water
100
95
90
858075
DXS.AIO.SLZJ.
图3冷冻栗频率设疋
Fig. 3 Frequency setting for freezing pump
DXS_AIO.SLZJ. 1 .LDSSDSP
图9冷却塔风机频率设定
Fig. 9 Frequency setting for cooling tower 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
图8冷却泵频率设定Fig. 8 Frequency setting for cooling pump
54 r
WM.AIO.LQT. 1 ,SDPL_SP
DXS.AIO.SLZJ. 1 .LDSHSWD
DXS.AJO.LDSB.2.SDPL_SP
51 r
0S I 10C N -90-610Z:
801 1 0f N -90-610f N ZZ •卜 l 1 0(N -90-610f N S 5V O 1 1 0<N -90-6l0f N §1 1 0(n -90-610(n 一名 1 03-90-653 o fs 亡 1 0fN -9o-610z o c 寸却 l 1 0<N -9o
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寸fN I 1 0(n -90-61r
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