一、构建精准的协同逻辑：明确设备角色与联动规则

1. 分阶段定义设备协同目标

• 蓄冰阶段（通常为电网谷段）：
  • 核心目标：在电价低谷期高效储冰，优先保障制冷主机满负荷运行，蓄冰装置最大化储冷。
  • 协同规则：
    • 制冷主机以 “蓄冰模式” 运行（蒸发温度、冷媒流量适配蓄冰需求），循环泵按 “高流量” 输送冷媒（如冰盘管系统需保证冷媒在盘管内充分换热）；
    • 释冷相关阀门（如融冰循环阀）完全关闭，避免冷量流失；储冰槽搅拌装置（若有）低速运行，防止局部过冷结冰不均。
• 释冷阶段（通常为电网峰段）：
  • 核心目标：通过 “主机 + 蓄冰装置” 联合供冷，最小化峰段耗电量，同时稳定供冷温度（如空调供水温度 7~12℃）。
  • 协同规则：
    • 优先启用蓄冰装置释冷，当蓄冰量不足或负荷突增时，制冷主机自动启动补充（“主机辅助释冷” 模式）；
    • 循环泵流量随末端负荷动态调整（如变频泵频率与冷量需求联动），阀门根据 “主机 / 蓄冰” 供冷比例切换开度（如蓄冰供冷占比 60% 时，对应阀门开度 60%）。
• 过渡阶段（如峰谷交替时段）：

  • 避免设备频繁启停（如主机从 “蓄冰” 切换至 “供冷” 时，预留 5~10 分钟缓冲期，逐步调整冷媒流量和压缩机频率）。
    

    
    

2. 关键设备的 “硬联动” 设计

• 物理层面的互锁保护：
  • 蓄冰装置与制冷主机设置 “互锁信号”：若蓄冰槽温度未达到蓄冰启动条件（如高于 - 2℃），主机无法进入蓄冰模式；若主机故障停机，蓄冰装置自动停止蓄冰（避免无效耗能）。
  • 循环泵与阀门联动：泵启动前，对应管路阀门需提前 10 秒开启（避免 “憋压”）；泵停机时，阀门延迟 5 秒关闭（避免管路水锤）。
• 负荷突变时的优先级设定：
  • 当末端冷负荷突然增加（如大型商场空调负荷骤升），系统优先调用蓄冰装置快速释冷（响应时间≤30 秒），同时延迟 3~5 分钟启动制冷主机（避免主机频繁启停损耗）；若负荷骤降，则先降低主机出力，再减少蓄冰释冷量，防止供冷过剩导致冻坏末端设备。

二、参数联动控制：通过 “数据闭环” 实现动态匹配

1. 建立关键参数的联动模型

• 基础参数联动公式：
  • 蓄冰量（Q 冰）= 制冷主机蓄冰时段出力（Q 主）× 蓄冰时长（t）× 蓄冰效率（η，通常 0.85~0.95）
  • 释冷时总供冷量（Q 总）= 蓄冰释冷量（Q 冰 × 释冷效率 η’，通常 0.9~0.95） + 主机实时供冷量（Q 主’）
  • 循环泵流量（G）= Q 总 / [1.163×ΔT]（ΔT 为供回水温差，通常 5~10℃）
• 参数联动示例：
  当末端负荷从 1000kW 升至 1500kW 时，控制系统自动计算：若当前蓄冰量可提供 600kW 冷量，则主机需补充 900kW 出力，同时循环泵流量从 180m³/h 增至 270m³/h，蓄冰释冷阀门开度从 40% 调至 60%。

2. 传感器与执行器的 “数据同步”

• 关键测点的布局与精度：
  • 需在蓄冰槽进出口、主机进出口、末端供回水管道设置高精度温度传感器（误差≤±0.3℃）、压力传感器（误差≤±0.02MPa）、电磁流量计（误差≤±1%），确保参数采集的一致性。
  • 例如：若蓄冰槽出口温度传感器与主机进口传感器数据偏差超过 1℃，系统自动报警并校准，避免因数据错位导致供冷量计算错误。
• 执行器响应速度的匹配：
  • 电动阀门、变频泵的响应时间需与主机调节速度匹配（如主机从 50% 负荷升至 100% 需 2 分钟，则阀门开度从 50% 增至 100% 也需同步完成，避免流量与主机出力不匹配导致压力波动）。

三、动态优化策略：应对复杂工况的协同调整

1. 基于负荷预测的提前协同

• 利用 AI 算法预测次日冷负荷曲线（结合历史数据、天气预告、节假日等因素），提前规划设备运行计划：
  • 若预测次日峰段负荷高（如夏季高温日），前一晚蓄冰阶段自动延长 1~2 小时，确保蓄冰量充足，减少峰段主机运行时间；
  • 若预测负荷低（如阴雨天气），自动降低蓄冰量，避免冷量过剩导致的蓄冰槽冷损（过剩冷量每增加 10%，冷损率上升约 3%）。

2. 设备状态反馈的实时修正

• 建立 “设备健康度 - 协同策略” 的关联机制：
  • 若制冷主机效率下降（如 COP 较额定值低 15%），系统自动增加蓄冰量占比（如从 50% 增至 70%），减少主机运行时间；
  • 若蓄冰装置释冷效率下降（如冰层结块导致融冰速度变慢），则提高主机辅助供冷比例，同时启动蓄冰槽搅拌装置破除结块。

3. 极端工况下的协同保护

• 停电 / 故障应急协同：
  • 突发停电时，控制系统立即关闭所有设备电源，同时触发应急阀门动作（如蓄冰槽出口阀门关闭，防止冷量流失）；恢复供电后，按 “循环泵→阀门→主机” 的顺序重启，优先恢复基础供冷。
• 低温保护协同：
  • 若蓄冰槽温度过低（如低于 - 10℃，可能冻裂盘管），系统自动降低主机蓄冰出力，同时开启少量释冷循环（引入回水热量），将温度回升至 - 6~-8℃安全区间。

四、数字化工具：通过智能平台实现全局协同

1. 搭建协同监控平台

• 集成各设备运行数据（主机 COP、蓄冰量、泵流量、阀门开度等），通过 BIM 模型或 3D 可视化界面实时展示系统状态，运维人员可直观判断设备协同是否异常（如某区域阀门开度与流量不匹配）。
• 设置 “协同效率 KPI” 看板：如 “设备同步率”（实际供冷量 / 理论协同供冷量，目标≥95%）、“蓄冰 - 负荷匹配度”（实际蓄冰量 / 预测负荷需求，目标 90%~110%），低于阈值时自动预警。

2. AI 算法驱动的自学习优化

• 通过机器学习积累历史协同数据（如不同季节、负荷下的最优设备参数组合），自动生成 “协同策略库”：例如，夏季高温时段自动调用 “高蓄冰 + 低主机” 模式，冬季低负荷时段调用 “主机直供为主 + 蓄冰备用” 模式，减少人工干预成本。

总结