云计算大数据对制冷设备空调的控制.pdf

云计算大数据在制冷设备空调控制中的应用 随着云计算和大数据技术的不断发展与应用，其在建筑智能化系统中的作用越来越显著，尤其是在制冷设备空调系统中的智能控制方面。本文探讨了云计算大数据如何通过对海量数据的分析，实现对制冷设备空调的智能化控制，从而提高运行效率，节约能源消耗，并为企业的成本控制带来积极影响。 文章介绍了云计算的定义，它是基于互联网的服务交付和使用模式，通常涉及动态易扩展的虚拟化资源。大数据则指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具捕获、管理和处理的数据集合。云计算提供的是使用价值，而大数据提供的是分析价值。两者结合，可以提升建筑管理的功能，并增强建筑智能化系统的效率。 云计算大数据对制冷设备空调的控制主要依赖于传感器和控制器，通过收集和分析空调各部件的数据，实现对空调系统的精准控制。文章提出了一种架构，该架构由数据源层、计算层、存储层和结果层组成。数据源层负责提供空调各部件的原始数据，计算层则利用Hadoop集群对数据进行分布式处理，存储层用于存储计算结果，而结果层则是通过分析数据，确定制冷机运行的最佳方案，以及进行优化控制。 文章进一步阐述了制冷设备空调系统在云计算大数据环境下需要解决的问题，例如冷机最佳运行方案的确定、冷却水泵和冷却塔的调节方式。例如，冷机可以通过在蒸发器上安装传感器来监测压差和流量，实现变量运行。冷却水泵的控制规则要求“一机对一泵”，并根据冷却水进出口温差的变化调节冷却泵转速，使得系统电耗最小。冷却塔则采用“均匀布水，风机变频”的调节方式，通过改变风机转速调节水温，以达到节能的目的。 文章还介绍了BP神经网络在制冷设备空调系统中的应用，利用神经网络分析预测出蓄冷装置空调第二天需要的冷量，并进行预测存储，为第二天白天使用提供冷量。这可以避开用电高峰，节约企业成本。 作者指出，在制冷设备空调系统中，数据存储层的选择至关重要，需要根据不同实际需求选择合适的存储模式，以形成共享存储服务层，便于数据的存储和读取。同时，数据处理层需要解决分布式存储带来的数据处理复杂性问题，而Hadoop-MapReduce的处理能力可以在数据分布式架构下满足时效性需求。 文章由彭惠芹撰写，提供了云计算大数据对制冷设备空调控制的全面分析，不仅涉及技术层面的探讨，还包括了实际应用场景下的操作流程和问题解决策略。通过充分利用云计算和大数据技术，制冷设备空调系统的运行效率和节能效果得到了显著提升，对智能建筑领域的发展具有重要的指导意义。