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摘要：本发明公开了一种冷冻设备能效管理系统，涉及能效管理系统的技术领域，包括能源检测模块，数据计算模块和云网络模块；所述能源检测模块用于检测所述冷冻设备消耗的能源和产出的能源；所述数据计算模块用于计算冷冻设备的能效；所述云网络模块用于存储所述能源检测模块和数据计算模块得到的数据，并共享给系统管理员和所有员工。本发明通过能源检测模块检测出冷冻设备的消耗能源和实际产出能源，经过数据计算模块中各个公式及简化的粒子群算法，得到所述冷冻设备的能效，同时记录下所述冷冻设备不同的运行策略产生的不同能效，对所述冷冻设备进行维护和改进，对所述冷冻设备的能效进行最大程度上的提升，降低经济损耗。

主权项：1.一种冷冻设备能效管理系统，其特征在于，包括能源检测模块，数据计算模块和云网络模块；所述能源检测模块用于检测所述冷冻设备消耗的能源和产出的能源；所述数据计算模块用于计算冷冻设备的能效；所述云网络模块用于存储所述能源检测模块和数据计算模块得到的数据，并共享给系统管理员和所有员工；所述能源检测模块包括消耗能源检测单元和产出能源检测单元；所述消耗能源检测单元用于检测冷冻设备消耗的电能与水量、冷冻设备消耗的功率、冷冻设备一定时间内出现的损耗程度和冷冻设备一定时间内的维护次数；单位能耗的数学表达式为：单位能耗=冷冻设备从设备内部能达到的最高温度降到最低温度所消耗的电能和水量（冷冻设备最高温-冷冻设备最低温）得到所述冷冻设备降温平均一摄氏度所消耗的电能和水量，定义为单位能耗；所述能效包括：第一能效=温度差工作能耗；第二能效=维持一定温度的时间单位能耗；第三能效=实际输出功率冷冻设备消耗的功率第四能效=冷冻设备管冰机的蒸发器、制冷机组和冷却塔模块、一体式风冷冷水机组的风冷式冷凝器组件和螺杆工业冷冻机组的螺杆压缩机、油冷却器、干燥过滤器和机组PLC控制柜工作效率的加权求和值；所述能源检测模块和数据计算模块得到的数据包括：所述消耗能源检测单元得到的检测冷冻设备消耗的电能与水量、冷冻设备消耗的功率、冷冻设备一定时间内出现的损耗程度和冷冻设备一定时间内的维护次数；所述产出能源检测单元得到的检测冷冻设备降低的温度和单位能耗能够维持一定温度的时间；所述数据计算模块还用于计算管冰机的蒸发器、制冷机组和冷却塔模块、一体式风冷冷水机组的风冷式冷凝器组件和螺杆工业冷冻机组的螺杆压缩机、油冷却器、干燥过滤器和机组PLC控制柜的不同表现方式的能效，设置能效理论阈值，分析比较所述管冰机的蒸发器、制冷机组和冷却塔模块、一体式风冷冷水机组的风冷式冷凝器组件和螺杆工业冷冻机组的螺杆压缩机、油冷却器、干燥过滤器和机组PLC控制柜的能效大小，并对能效值低于所述能效理论阈值的管冰机的蒸发器、制冷机组和冷却塔模块、一体式风冷冷水机组的风冷式冷凝器组件和螺杆工业冷冻机组的螺杆压缩机、油冷却器、干燥过滤器和机组PLC控制柜进行检查维修；改变管冰机的蒸发器、制冷机组和冷却塔模块、一体式风冷冷水机组的风冷式冷凝器组件和螺杆工业冷冻机组的螺杆压缩机、油冷却器、干燥过滤器和机组PLC控制柜的运行策略，得到所述冷冻设备的能效，取能效最大的运行策略，得到能效最高的冷冻设备；将所述第一能效、第二能效、第三能效和第四能效加权求和为一个能效向量，分别改变电流大小、电压强度和水量大小，当所述电流大小、电压强度和水量大小的其中一个数值变化时，另外两个数值保持初始值，得到电流向量=,...,、电压向量=,...,和水量向量=,...,，所述电流向量、电压向量和水量向量长度分别为n，且得到对应电流大小、电压强度或水量大小不同数值的冷冻设备的能效向量，所述i为使能效最高的冷冻设备的第i种组件组合形式，i为不小于1的自然数；将所述电流向量，电压向量、水量向量和能效向量作为特征向量经过改进的粒子群算法后得到最优向量P，，，所述为电流向量中的一个数值，为电压向量中的一个数值，所述为水量向量，所述最优向量P，，为使所述冷冻设备的能效最高的电流大小、电压强度和水量大小的数值的组合向量，所述j、k和分别为不小于1且不大于n的自然数；所述能效向量与电流向量、电压向量和水量向量组成一个非齐次线性方程组，其数学关系表达式为： ；其中，m为自然数且，和分别为一个常数使能效向量与电流向量、电压向量和水量向量线性相关；解所述非齐次线性方程组，得到一个基础解系；解所述非齐次线性方程组包括：根据所述非齐次线性方程组的常数项系数建立矩阵，经过初等行变换后得到行最简矩阵，确定所述行最简矩阵的主元和自由变量，得到基础解系，根据所述基础解系得到所述非齐次线性方程组的通解，其数学表达式为： ；其中，为通解，、...为基础解系，为常数项系数，s为自然数且s小于n；改进的粒子群算法包括：将所述常数项系数定义为初始化参数，设置最大迭代次数作为改进的所述粒子群算法重复的终止条件，所述最优向量P，，定义为全局最优解，定义所述常数项系数的最大值和最小值为界定值，设置适应度函数为所述非齐次线性方程组，根据所述适应度函数计算各个所述通解的适应值，调整参数计算各个通解的最佳位置q和全局最佳位置p，比较各个通解的适应度值和最佳位置的适应度值，若当前适应度值优于最佳位置的适应度值，则更新最佳位置，比较所有通解的最佳位置的适应度值，数值最大的所述通解的最佳位置的适应度值即为更新全局最佳位置，根据所述通解的所述常数项系数、最佳位置和全局最佳位置计算对应新的常数项系数，其数学表达式为： ；其中，为基础解向量的常数项系数，为全局最佳位置的适应度值，为个体最佳位置的适应度值，和为分布在区间[0,1]之间的随机数；根据新的常数项系数更新解向量，重复执行更新常数项系数和更新解向量的步骤，直到重复次数达到最大迭代次数，输出最终的全局最佳位置和相应的适应度值；将所述全局最佳位置和相应的适应度值代入回所述适应度函数，得到一个所述基础解系对应的最优常数项系数，根据所述最优常数项系数得到最优方阵解，根据所述方阵解和所述非齐次线性方程组得到所述最优向量P，，；在改进的所述粒子群算法过程中，根据所述最优向量P，，得到电流大小、电压强度和水量大小产生的的最高能效。

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