[0001] 本发明涉及复合空调领域，尤其是涉及一种串联式辐射地板与新风复合空调控制系统及控制方法。

[0002] 在全球气候变暖背景下，空调系统的节能减排受到关注。地板辐射与新风复合空调系统既可以为室内提供较好的空气质量，同时还能提高室内环境的均匀性。

[0003] 相关技术中，复合空调系统中地板辐射系统往往是并联到管路中，以期望减少系统之间的相互影响，例如，申请号为CN202211095926.4公开的辐射空调，公开了所述辐射空调包括控制器、循环主回路以及并联设置在所述循环主回路上的顶棚辐射单元、地板辐射单元，所述顶棚辐射单元和地板辐射单元均包括辐射末端和介质管路，所述介质管路的第一端与所述辐射末端连接，所述介质管路的第二端与所述循环主回路连接，所述介质管路上设置开关元件，所述控制器与所述开关元件连接；但是这会存在较大的输配能耗，并且子系统之间相互作用也难以被考虑，其整体控制也存在较大的挑战，进而会导致消耗一些不必要的能耗来满足室内热舒适环境。

[0004] 为解决现有技术中复合空调系统的能耗较高的问题，现提出本方案。

[0017] 为能清楚说明本方案的技术特点，下面通过具体实施方式，并结合其附图，对本发明进行详细阐述。下文的公开提供了许多不同的实施例或例子用来实现本发明的不同结构。为了简化本发明的公开，下文中对特定例子的部件和设置进行描述。此外，本发明可以在不同例子中重复参考数字和/或字母。这种重复是为了简化和清楚的目的，其本身不指示所讨论各种实施例和/或设置之间的关系。应当注意，在附图中所图示的部件不一定按比例绘制。本发明省略了对公知组件和处理技术及工艺的描述以避免不必要地限制本发明。

[0018] 实施例一如图1所示，本发明提供了一种串联式辐射地板与新风复合空调控制系统，包括：
冷源系统、通风系统7、辐射系统、控制系统1、调控组件及采集组件，冷源系统用于为通风系统与辐射系统分别提供冷源；调控组件包括第一混水装置10‑1以及第二混水装置10‑2，通风系统7与辐射系统通过第一混水装置10‑1作为枢纽进行串联，通风系统7与冷源系统通过第二混水装置10‑2作为枢纽进行串联；采集组件实时采集室内外环境参数，将采集的室内外环境参数数据发送到控制系统中；控制系统1以室内外环境参数数据、预测优化模型、优化控制模型为调节控制依据，以日平均预测不满意百分比、日总运行能耗和日总运行用电费用作为优化目标，以平均供回水温度和送风风量作为优化变量生成控制信号，并将控制信号发送到调控组件；调控组件根据控制信号分别对通风系统7和辐射系统的运行状态进行控制调节，实现室内空气调节；其中，第一混水装置10‑1设置于辐射系统中的供水管路，用于通过调节辐射系统中的供水管路的供回水比例，以调节辐射系统的供回水流量分配，第二混水装置10‑2设置于冷源系统中的供水管路，用于通过调节冷源系统中的供水管路的供回水比例，以调节冷源系统的供水温度，满足室内供冷需求。

[0019] 冷源系统包括空气源热泵16和水箱14，空气源热泵16用于支取冷水并储存在水箱14中，水箱14中冷水作为冷源向通风系统7与辐射系统分别提供冷量，若水箱14中储存的冷水无法满足供冷需求，启动空气源热泵16补偿水箱14供冷；
空气源热泵16的蓄冷工作一般在夜间进行，有利于降低制冷高峰期的电网负荷。
若系统工作期间水箱14中储存的冷水无法满足系统供冷需求，启动空气源热泵16补偿水箱
14供冷。空气源热泵16、水箱14的组合可以减少空气源热泵16的启停频率，并延长机组寿命。水箱14可以安装保温材料和净水装置及在补水管路安装过滤器，净水装置和过滤装置可以去除冷水杂质，防止管路堵塞。第一混水装置10‑1以及第二混水装置10‑2结构相同，仅是部署位置不同，可以均为混水泵，即内部均包括第二循环水泵、流量调节阀和感温元件，其通过内置220V浮点控制的比例式三通阀调节供回水比例进而调节供水温度。因此第一混水装置10‑1以及第二混水装置10‑2不仅可以用于水温调节，还能实现流量分配，控制简便。
在水箱供回水管路和辐射供回水管路分别增设第二混水装置10‑2以及第一混水装置10‑1。
即在水箱系统供水环路上安装的第二混水装置10‑2用以通过调节冷源系统中的供水管路的供回水比例，以调节冷源系统的供水温度，满足室内供冷需求，辐射系统的供水管路上安装的第一混水装置10‑1用以调节供回水流量分配，通过调节辐射系统中的供水管路的供回水比例，以调节辐射系统中辐射管路9的供回水流量分配。第一混水装置10‑1以及第二混水装置10‑2的使用有效简化了系统管路构成。辐射地板表面温度使用温度传感器8测量，将传感器末端埋入地板中，并将末端封闭，以保护传感器测量地板温度。温度传感器8通过线路连接到控制系统1中。

[0020] 通风系统7包括过滤器4、冷却盘管5、旁通管路6，新风首先通过过滤器4，然后根据室内送风温湿度要求分配旁通管路6和冷却盘管5（冷却除湿管路）的通风比例，最后送入房间；冷水首先经过冷却盘管5实现降温除湿，冷却盘管5中的冷水与室外新风换热后水温上升；经过换热后的新风送入室内；从冷却盘管5中流出的高温冷水经过第一混水装置10‑1被输送到辐射系统中的辐射管路9中，用于降低地板表面温度，为室内提供冷量；从辐射管路中流出的回水或从通风系统7的冷却盘管5流出的回水被输送返回到水箱14中。

[0021] 室外新风通过通风系统进行降温除湿，新风首先通过过滤器4，使得送风空气清洁无杂质。然后根据室内送风温湿度要求分配旁通管路6和冷却盘管5的通风比例，最后送入房间。温度传感器8和湿度传感器3的测量范围为0 65℃和10 90%，测得的通风系统入口和~ ~出口的空气温湿度和风速可以通过WIFI将信号上传到控制系统1。首先通过控制系统1对复合系统的运行状态进行判断，然后提供所需的冷水，冷水首先经过通风系统7的冷却盘管5实现降温除湿，冷却盘管5中的冷水与室外新风换热后水温上升。经过处理的新风送入室内。接着从冷却盘管5中流出的高温冷水经过第一混水装置10‑1被输送到辐射系统的水环路中，降低地板表面温度，为室内提供冷量。然后从辐射管路9中流出的回水或从通风系统7的冷却盘管5流出的回水被返回到水箱14中。由于冷水经过了通风系统7换热，供水温度偏高时，地板温度也会相应升高，提高地板表面温度可以使其保持在室内露点温度以上，进而有利于降低室内结露风险。若遇到室内凉爽的时候，水环路起始端（水箱14的供水端）的第二混水装置10‑2和辐射系统的供水端的第一混水装置10‑1可以迅速做出反应，提高复合系统水环路起始端供水温度或停止向辐射系统供应冷水，以满足室内的热舒适要求。在整个水环路中，辐射管路9的管路材料为PEX，而通风系统7的冷却盘管5的材质为镀锌钢管，冷凝水管为PVC塑料管，因此串联水环路用变径接头进行连接。使用电磁流量计13和温度变送器
12对环路供水流量进行监控。温度变送器12的感温元件为高精度铂热敏元件，测量范围为0～50℃。电磁流量计13安装在水箱14的回水管路上，温度变送器12分别安装在通风系统7的冷却盘管5供水管路、辐射系统的供水管路和水箱14的供水管路上。

[0022] 采集组件包括湿度传感器3、温度传感器8、温度变送器12、电磁流量计13、风速传感器17，湿度传感器3分别设置于室内、新风入口和新风出口，用以收集室内空气湿度和新风处理前后的湿度；温度传感器8分别设置于室外（图1中未示出）、室内、新风入口、新风出口和室内地板表面，用于获取室外空气温度、室内空气温度、新风处理前后温度和地板表面温度；温度变送器12分别设置于冷却盘管5的供水管路、辐射系统的供水管路和水箱14的回水管路上，用于分别获取冷却盘管5的供水管路、辐射系统的供水管路和水箱14的回水管路的水温；电磁流量计13安装在冷却盘管5的供水管路上，用于获取经过冷却盘管5的供水管路的供水流量；风速传感器17设置于在室内新风出口，用于获取室内新风出口处的风速。

[0023] 调控组件还包括电子阀11、风机2和第一循环水泵15，电子阀11设置于空气源热泵16与水箱14之间的供水管路上，用于根据控制系统1的控制信号，控制空气源热泵16向水箱
14支取冷水的流量；风机2分别设置于通风系统7入口以及旁通管路的风管入口处，用于将通风系统7入口的新风输送至通风系统7内部，以及调节通风系统旁通管路风量，将新风输送至室内；第一循环水泵15设置于空气源热泵16与水箱14之间的回水管路上，用于根据控制系统1的控制信号，通过控制第一循环水泵15启停，实现水箱14回流冷水输送至空气源热泵16。

[0024] 第一混水装置10‑1的第一调节供水输入端与冷却盘管5的输出端连接，第一混水装置10‑1的第二调节供水输入端与辐射系统的回水管路连接，第一混水装置10‑1的输出端与辐射系统的输入端连接；第二混水装置10‑2的第一调节供水输入端与水箱14的冷水输出端连接，第二混水装置10‑2的第二调节供水输入端与水箱14的回水管路连接，第二混水装置10‑2的输出端与冷却盘管5的输入端连接。

[0025] 第一混水装置10‑1以及第二混水装置10‑2均包括第二循环水泵，第一混水装置10‑1中的第二循环水泵用于将通风系统7流出的冷水输送至辐射系统中；第二混水装置10‑
2中的第二循环水泵用于将水箱14流出的冷水输送至通风系统7中。

[0026] 控制系统1可以分为控制处理装置、信号装置、存储装置（存储系统），智能面板四部分。信号装置可以通过无线电接收或发送参数信号，接收到的信号包括从采集组件获得环境参数，发送的信号通过调控组件对系统实施调节，进而营造热舒适环境；控制处理装置则是通过设定的控制逻辑与优化逻辑对接收到的系统数据和环境参数进行处理判断进而得到最优调控参数；存储装置则是存储室内及系统参数，对系统运行状态进行备案并定时更新优化模型的数据库，保障系统控制的可靠性；面板主要是为了于控制人员实现信息交互。在优化系统控制参数时，控制人员通过智能面板对优化目标设定优化偏好从而选择最优数据集，也可以直接对系统进行控制参数调节，系统的自动控制装置会优先使用人工控制设定。智能面板也会将室内温湿度等环境参数实时显示，便于控制人员进行操作。

[0027] 其中，如图2‑图3所示，控制系统以室内外环境参数数据、预测优化模型（预测模型）、优化控制模型（控制参数优化模型）为调节控制依据，以日平均预测不满意百分比、日总运行能耗和日总运行用电费用作为优化目标，以平均供回水温度和送风风量作为优化变量生成控制信号具体包括：当室内空气测量温度（Tin）和室内空气温度设定值（Tset）的差值小于第一预设温度阈值（‑3℃），则判定室内环境没有供冷需求，关闭辐射系统；当经过冷却盘管5后的水温（）低于优化的回水温度（ ），则通过第一混水装置10‑1调节（ ），使
得冷水全部进入辐射管路9中；若经过冷却盘管5后的水温（ ）不低于优化的回水温度（），则通过第一混水装置10‑1调节（ ），使得冷水不经过辐射管路9（辐
射地板）直接流回水箱14中；
当室内空气测量温度（Tin）和室内空气温度设定值（Tset）的差值大于第二预设温度阈值（3℃）时，开启辐射系统对房间进行供冷处理，同时以室内外环境参数数据、预测优化模型、优化控制模型为调节控制依据，以日平均预测不满意百分比、日总运行能耗和日总运行用电费用作为优化目标，输出优化后的平均供回水温度和送风风量；若当前时刻i室外空气温度（Tw(i)）高于上一时刻i‑1室外空气温度（Tw(i‑1)），则实际供水温度为优化后的平均供水温度与第一预设数值的差值，即Tg=Tg，优‑0.2；若该时刻室外空气温度不高于上一时刻室外空气温度，则实际供水温度为优化后的平均供水温度与第二预设数值的差值，即Tg=Tg，优‑
0.1；当经过冷却盘管5后的水温（ ）低于优化后实际供水温度对应的回水温度（ ），则通过第一混水装置10‑1调节（ ），使得冷水全部进入辐射管路9中；若经
过冷却盘管5后的水温（ ）不低于优化后实际供水温度对应的回水温度（ ），则通过第一混水装置10‑1调节（ ），使得冷水不经过辐射管路9直接流回水箱14
中；
当室内空气测量温度（Tin）和室内空气温度设定值（Tset）之间的差值大于第一预设温度阈值（‑3℃），且小于第二预设温度阈值（3℃）时，以室内外环境参数数据、预测优化模型、优化控制模型为调节控制依据，以日平均预测不满意百分比、日总运行能耗和日总运行用电费用作为优化目标，输出优化后的平均供回水温度和送风风量；则实际供水温度为优化后的平均供水温度，即Tg=Tg，优；当经过冷却盘管5后的水温（ ）低于优化后实际供水温度对应的回水温度（ ），则通过第一混水装置10‑1调节（ ），使得冷水
全部进入辐射管路9中；若经过冷却盘管5后的水温（ ）不低于优化后实际供水温度对应的回水温度（ ），则通过第一混水装置10‑1调节（ ），使得冷水不经过
辐射管路9直接流回水箱14中。

[0028] 其中，如图4所示，以室内外环境参数数据、预测优化模型、优化控制模型为调节控制依据，以日平均预测不满意百分比、日总运行能耗和日总运行用电费用作为优化目标，输出优化后的平均供回水温度和送风风量具体包括：建立预测优化模型，以预测优化模型输出的预测不满意百分比作为优化控制模型中的优化目标之一；所述预测优化模型以室内空气温度、室外空气温度、室内相对湿度、供水温度、回水温度和送风量作为输入，以预测不满意百分比作为输出；
设定日总运行能耗、日总运行用电费用、预测优化模型输出的日平均预测不满意百分比为优化目标，以平均供回水温度和送风风量为决策变量，建立优化控制模型；
采用蝠鲼觅食优化算法对优化控制模型进行求解，得到一组帕累托解集；
通过优劣解距离法在得到的帕累托解集中，选择与理想解的相似度最高的帕累托解对应的控制参数作为最优控制方案。

[0029] 其中，预测优化模型为人工神经网络，人工神经网络由输入层、隐藏层与输出层构成，可以在输入和输出之间建立复杂和非线性关系来识别数据模式。因此，建立预测不满意百分比（Predicted percentage dissatisfied, PPD）的预测优化模型，根据预测优化模型输出的预测不满意百分比用以在后续参数优化模型中作为优化目标之一。预测优化模型以室内空气温度，室外空气温度，室内相对湿度，供水温度，回水温度和送风量作为输入，预测不满意百分比作为输出，通过人工神经网络建立。具体建立以及训练过程如图5所示：数据处理，首先对所涉及到的历史数据进行预处理，将不同变量进行归一化，然后抽取历史数据中的20%作为验证集。

[0030] 确定预测优化模型的最佳配置，输入模型参数：学习速率、层数和神经元数和激活函数，训练神经网络模型。

[0031] 验证模型结果，用测试集对预测优化模型进行验证，分析均方根误差变异系数和归一化平均偏差误差对训练的预测优化模型进行判定，若误差在规定范围(均方根误差变异系数小于15%，归一化平均偏差误差绝对值小于5%)，则将预测优化传输到优化控制模型（控制参数优化模型）中，否则继续训练。

[0032] 其中，日平均预测不满意百分比的表达式为：，
日总运行能耗的计算公式为：
，
日总运行用电费用的计算公式为：
，
其中， 为预测优化模型函数 为室内空气温度，
℃； 为室外空气温度，℃； 为室内相对湿度，%； 为单位时间风机2总能耗，J/h； 为单位时间第一混水装置10‑1、第二混水装置10‑2中的第二循环水泵的总能耗，J/h； 为单位时间空气源热泵16能耗，J/h；为水的比热容； 为单位时间的送风质量，kg/h；P为风机
2的全风压，Pa； 为空气密度，kg/m3； 是风机2的内效率； 为风机2的机械效率；g为重力加速度，N/kg； 为单位时间的复合空调系统的水流量，kg/h；H为第一混水装置10‑1、第二混水装置10‑2中的第二循环水泵的扬程，m； 为第一混水装置10‑1、第二混水装置10‑2中的第二循环水泵的效率； 为通风系统7的供水温度，℃； 为辐射系统回水温度，℃；COP为空气源热泵16性能系数； 为i时刻的电价，元/kWh；i为复合空调系统运行的时间；s为J/h和kW的单位转换系数。

[0033] 约束条件：，
，
，
，
其中， 为通风系统7单位时间最小送风质量； 为通风系统7单位时间内送风质
量； 为通风系统7供水温度；PPD为实时预测不满意百分比； 为辐射系统供水温度。

[0034] 通风系统7单位时间最小送风质量 为室内单位时间内最小除湿送风量 、人员所需最小新风量 、维持室内正压所需的最小新风量 中的最大值。

[0035] 具体地，通风系统7需要保障室内湿度要求，因此根据室内空气湿度，结露风险，人员新风量，渗透所需新风量来决定室内最小的送风风量。

[0036] a.基于室内空气湿度的最小送风量：室内相对湿度需要保持在40% 60%范围内，因此需要除去室内相对湿度60%以上的~
湿负荷。同理，结露风险的判定则是地板表面温度和室内露点之间的差值小于2℃：
，因此需要除掉 的室内湿负荷。计算二者临界值的室内
含湿量，选择较小的作为湿负荷计算参照值。

[0037] 室内相对湿度为60%时室内的含湿量计算步骤如下：首先计算空气中的实际蒸汽压：
，
式中， 为空气中的饱和蒸汽压；为空气实际蒸汽压； 为室内空气温
度，℃；p为大气压，hp（此处取值为1000）；RH为相对湿度，%； ；
； ； ； ； ；
。然后根据实际蒸汽压计算室内空气含湿量 ：
，
式中， 是水蒸气的特定气体常数，461.5；Tin为室内空气温度，℃。

[0038] 根据结露风险临界露点温度值计算室内空气含湿量步骤如下：首先计算室内露点临界值。由于地板表面存在结露风险，因此需要控制地板表面温度和室内露点温度的差值小于2℃。可测得地板表面温度为 ，然后根据该值计算存在结露风险的室内露点临界温度 ：
，
进而根据室内露点温度计算得到基于结露风险的临界含湿量 ：
，
式中， 是存在结露风险临界露点温度，℃； 为地板表面温度，℃； 为根据结露风险临界露点温度值计算室内空气含湿量，g/kg(干)；c1=3.703；c2=0.286；c3=9.164×
10‑3；c4=1.446×10‑4；c5=1.741×10‑6；c6=5.195×10‑8。

[0039] 选择两个临界含湿量的最小值作为室内除湿计算标度 ：，
因此，可得室内单位时间内最小除湿送风量为msr：
，
式中，msr为单位时间内最小除湿送风质量，kg/h； 为室内空气含湿量，g/kg(干)；
为室内空气质量，kg； 单位时间内最小送风质量，kg/h； 为室内含湿量临界值，g/kg(干)； 为当前时刻室内散湿量，g/kg(干)； 为送风空气含湿量，g/kg(干)。

[0040] b.人员所需最小新风量： ，根据建筑类型确定房间人员密度，并根据房间面积计算该房间容纳的人员数量，最后根据每个人所需的最小新风量得到房间基于人员所需新风量的最小新风量。参数为定值并被提前设定在控制系统1中。

[0041] c.为维持室内正压所需的最小新风量为： 。该参数即为在室内外一定压差下通过门、窗等缝隙渗漏的空气量，为定值并被提前设定在控制系统1中。

[0042] 综上可得通风系统最小送风量为：。

[0043] 本发明控制系统1可分别实现通风系统7和辐射系统的独立和二者组合运行，当开启通风系统7并调节辐射系统的第一混水装置10‑1使得供水回比例为0：1时，冷水不进入辐射系统直接返回水箱14，仅通风系统7单独处理室内负荷；当开启通风系统7并调节辐射系统的第一混水装置10‑1使得供水回比例为1：0且室外新风不需要冷却除湿处理（即室外新风的温湿度参数满足送风温湿度参数要求）时，冷水经过通风系统7（冷水温度不变）后进入辐射系统，辐射系统单独处理室内负荷；当开启通风系统7并调节辐射系统的混水装置使得供水回比例为1：0时，冷水通过通风系统7后进入辐射系统再返回水箱，辐射系统和通风系统7共同工作。控制方法也能自主实现上述三种运行方式，有效提高了系统的控制灵活性和对室内环境的应变能力。

[0044] 进一步地，在控制约束条件中，辐射系统的供水温度 还需要满足如下条件：，
其中， 为通风系统7供水温度；为水的比热容； 为单位时间的复合空调系统
的水流量； 为冷水需要为通风系统7提供的冷量；其中， 的计算方式为：
，
其中， 为新风冷却除湿效率， 为通风系统7中新风被处理所需的冷量；
为通风系统7中新风被处理所需的冷量， 的计算方式为：
，
其中， 为室外空气焓值； 为送风状态焓值； 为室外空气温度，℃； 为室外
空气含湿量，g/kg(干)； 为单位时间的送风质量，kg/h； 为送风温度，℃； 为送风空气含湿量，g/kg(干)；k1=1.01；k2=2500；k3=1.84。

[0045] 另外，通风系统的供水温度 与为辐射系统回水温度 还需要满足以下条件：，
其中，为水的比热容，J/(kg·℃)； 为 为单位时间的复合空调系统的供水
流量，kg/h； 为水系统整体效率； 为房间体积，m3； 为房间内（室内）上一时刻空气的焓值； 为房间内当前时刻空气的焓值； 为围护结构y向室内传递的能量，W； 为辐射系统向室内传递的冷量，W； 为类型x的室内得热量，W；x为室内得热的类型，包括室内人员得热，灯光得热和设备得热。

[0046] 蝠鲼算法将种群的3中捕食策略进行建模，首先根据随机值选择提取的控制变量。然后，将变量范围定向到具有更多相同加权控制变量的部分，该部分也满足初始阈值。如图
6所示，采用蝠鲼觅食优化算法对优化控制模型进行求解，得到一组帕累托解集具体包括：
获取对应的建筑设计参数以及室内外环境参数数据；
定义蝠鲼的总数量N、最大迭代次数T、翻筋斗因子S和外部存档A；
为迭代准备存档文件，初始化每个蝠鲼的空间随机位置 ，将每个蝠鲼对
应的室内外环境参数和建筑设计参数作为控制参数传递到优化控制模型中，计算初始适应度，其中，所述适应度为优化目标的目标函数 ，从中找出最佳位置 ，
其对应的适应度值为 ，并初始化当前迭代次数t=1，当前 =
1；
若空间随机位置 对应的随机数r1不小于第三预设数值，使用链式觅食模
型更新空间位置，否则，使用旋风觅食模型更新空间位置，最终获得新的蝠鲼空间位置；
其中，链式觅食模型表示为：

[0047] 其中， 为当前蝠鲼个体序号；t表示当前迭代次数；d为维度； 为第 蝠鲼个体在空间的位置；r为[0,1]的随机向量； 为最优个体在空间上的位置；提出的系统中形成不同的变量数据集，这些特征类似于旋风觅食中的旋风状模式沿螺旋路径前进。变量数据集的选择是根据每次迭代中权重变化的比较执行，旋风觅食模型为：
当 时，

[0048] 其中，为最大迭代次数；rand为[0,1]的随机数；且r1=rand；当 时，

[0049] 其中， ， 表示空间的随机位置；为维度d的上边界和下边界；
蝠鲼都在食物周围移动并翻筋斗到新的位置，过程中重点关注发现的最佳集合，当最优集合与迄今为止找到的特定单个集合之间的距离减小时，当前集合选择的波动会减小。最终，搜索空间中的各个控制变量会接近最佳解决方案，从而产生良好控制变量组合。

[0050] 计算新的蝠鲼空间位置 对应的适应度 ，如果新的蝠鲼空间位置 对应的适应度
，则该控
制参数解不能满足要求，丢弃该数据组， = +1并重新更新蝠鲼空间位置；否则更新最佳解集 ，然后再根据翻筋斗觅食数学模型更新
，并计算 新的蝠鲼空间位置对应的适应度
，并找到最佳空间位置 进入下一轮迭代；
其中，翻筋斗觅食数学模型可表示为：

[0051] 其中，S为翻筋斗因子；r2，r3为[0,1]的随机数；直至当前迭代次数满足最大迭代次数T后，停止迭代，得到一组帕累托解集。

[0052] 在上述步骤中，如果存档已满，则选择较差的解集删除，插入新的非支配解，在存档中始终保留较好的解决方案分布。最后，当迭代数满足第一步设定值T，返回包含最终帕累托前沿的最终存档。

[0053] 其中，如图7所示，通过优劣解距离法在得到的帕累托解集中，选择与理想解的相似度最高的帕累托解对应的控制参数作为最优控制方案具体包括：分别设置日平均预测不满意百分比、日总运行系统能耗和日总运行用电费用的权重分配；
首先结合实际情况考虑控优化控制模型中的三个优化目标（日平均预测不满意百分比，日总运行系统能耗和日总运行用电费用）的权重分配，三者的权重值总和为1。由控制人员通过控制系统1输入对三种优化目标权重值（该目标权重分布情况将持续使用直至控制人员对其进行更新）。

[0054] 对多组优化目标数据进行预处理；其中，预处理具体为：，
其中， 为多组优化目标数据组成的矩阵G的一个元素； 为优化目标数据组总
数；u为数据组序号；v为指标（优化目标）序号； 是 进行预处理得到的数据；
根据预处理后的数据与每个优化目标的权重，建立新的矩阵 ，其中，
； 为多组优化目标预处理后数据与权重数据组成的矩阵F的一
个元素， 为指标v的权重；
根据输入的每个优化目标的权重值计算每组数据距离最理想解的距离和最非理
想解的距离（即每个解的得分），计算公式如下：

[0055] ，

[0056] ，，
其中， 为正理想解； 为负理想解； 为第u组数据距离最理想解的距离； 为
第u组数据距离最非理想解的距离； 为优化目标总个数； 是备选优化目标数据组相对于第v个优化目标的最佳性能； 是备选优化目标数据组相对于第v个优化目标的最差性能；
为第u组数据与理想解的相似度；
选择与理想解的相似度最高的帕累托解对应的控制参数作为最优控制方案，输出最优控制方案对应的平均供回水温度和送风风量。

[0057] 本发明在控制系统中设定了存储模块，对系统数据进行定期覆盖更新。仅以不提高了模型的准确性，保障了系统的实时响应能力。

[0058] 本发明突出了人工控制的作用，保障了系统的稳定运行，另外添加可变的目标权重，提高了系统在不同情况下的适应能力。

[0059] 本发明技术方案中调控组件包括第一混水装置以及第二混水装置，所述通风系统与辐射系统通过第一混水装置作为枢纽进行串联，所述通风系统与冷源系统通过第二混水装置作为枢纽进行串联；所述控制系统以室内外环境参数数据、预测优化模型、优化控制模型为调节控制依据，以日平均预测不满意百分比、日总运行能耗和日总运行用电费用作为优化目标，以平均供回水温度和送风风量作为优化变量生成控制信号，并将控制信号发送到调控组件进行调节；其中，所述第一混水装置设置于辐射系统中的供水管路，用于通过调节辐射系统中的供水管路的供回水比例，以调节辐射系统的供回水流量分配，所述第二混水装置设置于冷源系统中的供水管路，用于通过调节冷源系统中的供水管路的供回水比例，以调节冷源系统的供水温度，满足室内供冷需求，使用混水装置作为子系统串联枢纽，不仅减少了子系统的输配能耗以及系统配件，提高了系统的经济性，而且还能实现对水温的精准控制，又能大大降低辐射系统的结露风险（由于冷水经过了通风系统换热再经过辐射系统，供水温度偏高时，地板温度也会相应升高，提高地板表面温度可以使其保持在室内露点温度以上，进而有利于降低室内结露风险）。

[0060] 本发明技术方案中以日平均预测不满意百分比、日总运行能耗和日总运行用电费用作为优化目标，以平均供回水温度和送风温度为优化变量，优化控制模型不仅对通风系统和辐射系统进行了合理调配，还兼顾了室内热舒适和经济性，有效地提高了控制的准确性和系统的响应能力；有利于结合辐射地板的负荷转移能力和城市的峰谷电价，进一步扩大系统的应用优势。

[0061] 本发明技术方案中依据室内空气温度设定值与室内空气测量温度的差值、经过冷却盘管后的水温与优化的回水温度之间的大小关系、当前时刻室外空气温度与上一时刻室外空气温度的大小关系，对第一混水装置进行调节，有效避免了室内环境的偏移，保证了室内稳定性及控制的鲁棒性。

[0062] 本发明技术方案中可分别实现通风系统和辐射系统的独立运行，当作为通风系统与辐射系统串联枢纽的第一混水装置使得供水回比例为0：1时，冷水不进入辐射系统直接返回水箱，仅通风系统单独处理室内负荷；当作为通风系统与辐射系统串联枢纽的第一混水装置使得供水回比例为1：0时，冷水经过通风系统（冷水温度不变）后进入辐射系统，辐射地板单独处理室内负荷，有效提高了系统的控制灵活性和对室内环境的应变能力。

[0063] 本发明技术方案中采用蝠鲼觅食优化算法对优化控制模型进行求解，得到一组帕累托解集，通过优劣解距离法在得到的帕累托解集中，选择与理想解的相似度最高的帕累托解对应的控制参数作为最优控制方案，优化速度更快，局部搜索能力更强，保证了复合空调系统控制的准确性。

[0064] 实施例二如图8所示，本发明技术方案还提供了一种串联式辐射地板与新风复合空调控制方法，基于实施例一中的一种串联式辐射地板与新风复合空调控制系统的基础上实现，包括：
S1，采集组件实时采集室内外环境参数，将采集的室内外环境参数数据发送到控制系统中；
其中，步骤S1中采集的室内外环境参数包括湿度传感器收集室内空气湿度及新风处理前后空气湿度；温度传感器获取室外空气温度、室内空气温度、新风处理前后空气温度和地板表面温度；温度变送器分别获取冷却盘管的供水管路、辐射系统的供水管路和水箱的回水管路的水温；电磁流量计获取经过冷却盘管的供水管路的供水流量；风速传感器获取室内新风出口处的风速。

[0065] S2，控制系统以室内外环境参数数据、预测优化模型、优化控制模型为调节控制依据，以日平均预测不满意百分比、日总运行能耗和日总运行用电费用作为优化目标，以平均供回水温度和送风风量作为优化变量生成控制信号，并将控制信号发送到调控组件；其中，步骤S2中，控制系统的执行过程与实施例一中步骤一致，本实施例在此不做赘述。

[0066] S3，调控组件根据控制信号分别对通风系统和辐射系统的运行状态进行控制调节，实现室内空气调节；其中，第一混水装置设置于辐射系统中的供水管路，用于通过调节辐射系统中的供水管路的供回水比例，以调节辐射系统的供回水流量分配，第二混水装置设置于冷源系统中的供水管路，用于通过调节冷源系统中的供水管路的供回水比例，以调节冷源系统的供水温度，满足室内供冷需求。

[0067] 其中，步骤S3中的调控组件包括电子阀、风机和第一循环水泵，电子阀设置于空气源热泵与水箱之间的供水管路上，用于根据控制系统的控制信号，控制空气源热泵向水箱支取冷水的流量；风机分别设置于通风系统入口以及旁通管路的风管入口处，用于将通风系统入口的新风输送至通风系统内部，以及调节通风系统旁通管路风量，将新风输送至室内；第一循环水泵设置于空气源热泵与水箱之间的回水管路上，用于根据控制系统的控制信号，通过控制第一循环水泵启停，实现水箱回流冷水输送至空气源热泵。

[0068] 本发明技术方案中调控组件包括第一混水装置以及第二混水装置，所述通风系统与辐射系统通过第一混水装置作为枢纽进行串联，所述通风系统与冷源系统通过第二混水装置作为枢纽进行串联；所述控制系统以室内外环境参数数据、预测优化模型、优化控制模型为调节控制依据，以日平均预测不满意百分比、日总运行能耗和日总运行用电费用作为优化目标，以平均供回水温度和送风风量作为优化变量生成控制信号，并将控制信号发送到调控组件进行调节；其中，所述第一混水装置设置于辐射系统中的供水管路，用于通过调节辐射系统中的供水管路的供回水比例，以调节辐射系统的供回水流量分配，所述第二混水装置设置于冷源系统中的供水管路，用于通过调节冷源系统中的供水管路的供回水比例，以调节冷源系统的供水温度，满足室内供冷需求，使用混水装置作为子系统串联枢纽，不仅减少了子系统的输配能耗以及系统配件，提高了系统的经济性，而且还能实现对水温的精准控制，又能大大降低辐射系统的结露风险（由于冷水经过了通风系统换热再经过辐射系统，供水温度偏高时，地板温度也会相应升高，提高地板表面温度可以使其保持在室内露点温度以上，进而有利于降低室内结露风险）。

[0069] 本发明技术方案中以日平均预测不满意百分比、日总运行能耗和日总运行用电费用作为优化目标，以平均供回水温度和送风温度为优化变量，优化控制模型不仅对通风系统和辐射系统进行了合理调配，还兼顾了室内热舒适和经济性，有效地提高了控制的准确性和系统的响应能力；有利于结合辐射地板的负荷转移能力和城市的峰谷电价，进一步扩大系统的应用优势。

[0070] 本发明技术方案中依据室内空气温度设定值与室内空气测量温度的差值、经过冷却盘管后的水温与优化的回水温度之间的大小关系、当前时刻室外空气温度与上一时刻室外空气温度的大小关系，对第一混水装置进行调节，有效避免了室内环境的偏移，保证了室内稳定性及控制的鲁棒性。

[0071] 本发明技术方案中可分别实现通风系统和辐射系统的独立运行，当作为通风系统与辐射系统串联枢纽的第一混水装置使得供水回比例为0：1时，冷水不进入辐射系统直接返回水箱，仅通风系统单独处理室内负荷；当作为通风系统与辐射系统串联枢纽的第一混水装置使得供水回比例为1：0时，冷水经过通风系统（冷水温度不变）后进入辐射系统，辐射地板单独处理室内负荷，有效提高了系统的控制灵活性和对室内环境的应变能力。

[0072] 本发明技术方案中采用蝠鲼觅食优化算法对优化控制模型进行求解，得到一组帕累托解集，通过优劣解距离法在得到的帕累托解集中，选择与理想解的相似度最高的帕累托解对应的控制参数作为最优控制方案，优化速度更快，局部搜索能力更强，保证了复合空调系统控制的准确性。

[0073] 上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。