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申请/专利权人：中建安装集团有限公司

摘要：本发明公开了一种基于数字孪生的管网优化系统及方法，属于数字孪生领域，本发明包括如下步骤：S1、采集机房的历史数据，建立前馈神经网络模型，将历史数据处理后机房的历史数据的作为训练集，训练模型；S2、采集机房的系统配置数据，建立机器学习模型，将处理后系统配置数据作为训练集，训练模型，采集待监管机房的当前数据，通过机器学习模型，获取待监管机房的全部配置方案，筛选出满足行业标准的配置方案；S3、通过前馈神经网络模型，获取待监管机房的预测能耗，筛选出最佳配置方案；本发明通过优化机房中各制冷设备之间的配置方案及预测综合运行能效，节能降耗，提高机房系统综合效率。

主权项：1.一种基于数字孪生的管网优化的方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1、采集机房在不同单位时间内的历史能耗数据及历史制冷数据，计算机房的历史综合运行能效，根据行业规定的综合运行能效标准，将满足行业标准能效的历史综合运行能效进行标记，根据标记采集与标记对应的单位时间内，机房所在建筑的各项数据，计算机房的历史实际负荷，建立前馈神经网络模型，将标记对应的单位时间内，机房的历史实际负荷作为输入变量，将标记对应的单位时间内，机房的历史能源消耗数据作为输出变量，对模型进行训练；S2、采集机房的系统配置数据，建立机器学习模型，将采集的机房的系统配置数据作为训练集，对模型进行训练，采集待监管机房中各制冷设备的各项数据，通过机器学习模型，分析各制冷设备之间存在的全部配置方案，针对各配置方案，采集对应配置方案的待监管机房的理论能耗及理论制冷，并计算出对应配置方案的待监管机房的理论综合运行能效，根据理论综合运行能效，筛选出满足行业标准能效的配置方案；S3、采集待监管机房所在建筑的各项数据，计算待监管机房的当前实际负荷，将待监管机房的当前实际负荷作为输入变量，导入训练完成的前馈神经网络模型，输出变量为待监管机房的预测能耗，将待监管机房的预测能耗与理论能耗进行匹配，筛选出最佳配置方案；步骤S2中，分析各制冷设备之间存在的全部配置方案，具体过程如下：S4-1、采集机房的系统配置数据，包括各制冷设备的种类、数量及型号，以及相应的全部配置方案，建立机器学习模型，将各制冷设备的种类、数量及型号作为输入变量，将相应的全部配置方案作为输出变量，对模型进行训练；S4-2、采集待监管机房中各制冷设备的各项数据，包括各制冷设备的种类、数量及型号，将待监管机房中各制冷设备的各项数据作为输入变量，导入训练完成的机器学习模型，输出变量为相应的全部配置方案，形成集合F＝{F1，F2，...，Fc'，...，Fc}，其中，Fc'表示第c'种配置方案，c表示配置方案的数量，c'∈[1，c]；步骤S2中，根据理论综合运行能效，筛选出满足行业标准的配置方案，具体过程如下：S5-1、根据集合F，采集对应配置方案的待监管机房的理论能耗及理论制冷，形成集合G＝{G1，G2，...，Gc'，...，Gc}和集合H＝{H1，H2，...，Hc'，...，Hc}，其中，Gc'表示第c'种配置方案的待监管机房的理论能耗，Hc'表示第c'种配置方案的待监管机房的理论制冷；S5-2、集合G与集合H，根据下列公式，计算对应配置方案的待监管机房的理论综合运行能效： 其中，Ic'表示第c'种配置方案的待监管机房的理论综合运行能效；形成集合I＝{I1，I2，...，Ic'，...，Ic}；S5-3、若集合I中的元素满足Ic'≥α，则对其进行标记；若集合I中的元素不满足Ic'≥α，则不对其进行标记；根据标记元素，对集合G进行筛选，形成新的集合G'＝{G1'，G2'，...，Gd”，...，Gd'}，其中，Gd”表示第d'种配置方案的待监管机房的理论能耗，d配置方案的数量，d'∈[1，d]；步骤S3中，筛选出最佳配置方案，具体如下：S6-1、采集待监管机房所在的建筑的各项数据，包括当前单位时间内建筑内外的温度差记为K1，当前单位时间内建筑内的人员平均数量记为K2，当前单位时间内建筑内的通风量记为K3，当前单位时间内建筑内的空气定压比热容记为K4，当前单位时间内建筑的传导系数记为K5，当前单位时间内建筑的传热面积记为K6；根据下列公式，计算待监管机房的当前实际负荷，具体如下:L＝K1·K5·K6+K2·β+K1·K3·K4·γ其中，L表示当前单位时间内待监管机房的当前实际负荷；S6-2、将L作为输入变量，导入训练完成的前馈神经网络模型，输出变量为当前单位时间内待监管机房的预测能耗记为M；S6-3、根据集合G'和M进行匹配分析，若集合G'中的元素满足Gd”≥M，则对其进行标记；若集合G'中的元素不满足Gd”≥M，则不对其进行标记；将标记元素进行比较，选出其中的最小值，最小值对应的配置方案作为最佳配置方案。

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