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CN111043685B - 储冰量调整系统与储冰量调整方法 - Google Patents

储冰量调整系统与储冰量调整方法 Download PDF

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CN111043685B CN201811340066.XA CN201811340066A CN111043685B CN 111043685 B CN111043685 B CN 111043685B CN 201811340066 A CN201811340066 A CN 201811340066A CN 111043685 B CN111043685 B CN 111043685B
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Abstract

一种储冰量调整系统与储冰量调整方法，储冰量调整系统包括冰水主机、输出空调系统于第一时间中的排程参数的空调系统排程管理模块、输出第一时间中的室内温度设定条件的室内温度设定模块、输出第一时间中的外壳负荷因子的建筑外壳负荷采集模块、输出第二时间的天气预报数据的天气预报数据采集模块，以及空调负荷预测模块。空调负荷预测模块根据排程参数、室内温度设定条件、外壳负荷因子及天气预报数据产生空调系统于第二时间的空调负荷预测结果，冰水主机依据空调负荷预测结果调整储冰量至目标储冰需量，藉此避免冰水主机于制冰时造成能源浪费。

Description

储冰量调整系统与储冰量调整方法
技术领域
本发明涉及一种储冰系统与储冰方法，尤其涉及一种储冰量调整系统与储冰量调整方法。
背景技术
大型空调系统通常都会配置有对应的冰水主机，这些冰水主机会在电费较便宜的离峰时间进行制冰程序，而空调系统可以在电费较昂贵的尖峰时间藉由预先制造的冰块来进行热交换，藉此降低空调系统所需耗费的电力成本。
一般来说，传统的冰水主机通常是在上述的离峰时间(例如夜间)开机，于开机后执行制冰程序，并且于储冰槽满了后停止制冰程序。更具体地，传统的冰水主机是每天执行至少一次的制冰程序，并且每次制冰程序都具有固定的储冰量。然而，会影响建筑物的空调使用方式的内部因素(例如人员数量或活动内容)与外部因素(例如温度或湿度)每天皆不相同，若令冰水主机每日皆制造相同数量的冰块，实会严重地造成能源的浪费。
更明确地说，若冰水主机的储冰量过多，剩余的冰块未被使用就会随着时间的经过而逐渐融化，如此即造成了制冰时的能源浪费。再者，冰水主机在制冰时一般会造成冰桥效应(即，越靠近管子的部分越快结冰)，若冰水主机每日的储冰量皆大于空调系统实际所需的数量，则所累积下来的能源浪费将会相当地可观。
发明内容
本发明的主要目的，在于提供一种储冰量调整系统与储冰量调整方法，可先预测空调系统在下一段时间中可能需要负担的负荷，并且再依据预测结果来控制冰水主机制造对应数量的冰块，藉此避免能源浪费。
为了达成上述的目的，本发明的储冰量调整系统主要是应用于一建筑中，并且包含一中央监控电脑、用以提供冰水给该建筑内的一空调系统的一冰水主机、用以输出该空调系统于一第一时间的一排程参数的一空调系统排程管理模块、用以输出该建筑于该第一时间的一室内温度设定条件的一室内温度设定模块、用以输出该建筑于该第一时间的一外壳负荷因子的一建筑外壳负荷采集模块、用以于该第一时间输出一第二时间的一天气预报数据的一天气预报数据采集模块，以及一空调负荷预测模块。
其中，该空调负荷预测模块根据该排程参数、该室内温度设定条件、该外壳负荷因子及该天气预报数据预测该空调系统于该第二时间的一空调负荷并产生一预测结果，并提供该预测结果给一能源管理平台。该能源管理平台根据该预测结果控制该中央监控电脑输出一目标储冰需量给该冰水主机，并且该冰水主机依据该目标储冰需量调整于该第二时间中所需的一储冰量。
如上所述，其中该第二时间为该第一时间结束后的第一段尖峰时间，并且该冰水主机于该第二时间中运作于一融冰模式。
如上所述，其中该天气预报数据包含该第二时间的一外气温度与一相对湿度。
如上所述，其中该建筑外壳负荷采集模块依据该建筑在该第一时间中的一建筑开窗频率、一建筑窗面遮阳因子及至少一建筑方位数据计算该外壳负荷因子。
如上所述，其中该排程参数包含该空调系统的一风扇控制单元与一全热交换器在该第一时间中的一时间排程。
如上所述，其中该室内温度设定模块根据该建筑在该第一时间中的一室内温度及一外气温度计算该室内温度设定条件。
如上所述，其中该空调负荷预测模块依据该天气预报数据计算一外气焓值，依据该室内温度设定条件计算一室内焓值，依据该外气焓值与该室内焓值计算一室内外焓差值，依据该排程参数及该外气焓值计算一外气引入负荷，并且依据该外气引入负荷、该室内外焓差值及该外壳负荷因子计算该空调负荷并产生该预测结果。
如上所述，其中该冰水主机判断一当前储冰量是否大于该目标储冰需量，并于该当前储冰量未大于该目标储冰需量时，依据该目标储冰需量调整该储冰量。
如上所述，其中该冰水主机是于判断该当前储冰量未大于该目标储冰需量的1.1倍时，将该储冰量调整至该目标储冰需量的1.1倍。
如上所述，其中该能源管理平台判断该冰水主机的一当前储冰量是否大于该目标储冰需量，并于该当前储冰量大于该目标储冰需量且进入该第二时间时，控制该冰水主机由一储冰模式切换至一融冰模式。
如上所述，其中该能源管理平台判断该冰水主机的该当前储冰量是否低于一警戒门槛值，并于该当前储冰量低于该警戒门槛值时控制该冰水主机离开该融冰模式。
为了达成上述的目的，本发明的储冰量调整方法主要应用于上述储冰量调整系统，并且包括：a)输出该空调系统于该第一时间的该排程参数；b)输出该建筑于该第一时间的该室内温度设定条件；c)输出该建筑于该第一时间的该外壳负荷因子；d)输出该第二时间的该天气预报数据；e)根据该排程参数、该室内温度设定条件、该外壳负荷因子及该天气预报数据预测该空调系统于该第二时间的该空调负荷并产生一预测结果；f)提供该预测结果给该能源管理平台；及，g)该能源管理平台根据该预测结果控制该中央监控电脑输出该目标储冰需量给该冰水主机，令该冰水主机依据该目标储冰需量调整于该第二时间中所需的该储冰量。
如上所述，其中该第二时间为该第一时间结束后的第一段尖峰时间，并且该冰水主机于该第二时间中运作于一融冰模式。
如上所述，其中该天气预报数据包含该第二时间的一外气温度与一相对湿度，该排程参数包含该空调系统的一风扇控制单元与一全热交换器于该第一时间的一时间排程。
如上所述，其中该步骤b)中，该室内温度设定模块是根据该建筑于该第一时间的一室内温度及一外气温度来计算并输出该室内温度设定条件；该步骤c)中，该建筑外壳负荷采集模块是根据该建筑于该第一时间中的一建筑开窗频率、一建筑窗面遮阳因子及至少一建筑方位数据计算该外壳负荷因子。
如上所述，其中该步骤e)中，该空调负荷预测模块是依据该天气预报数据计算一外气焓值，依据该室内温度设定条件计算一室内焓值，依据该外气焓值与该室内焓值计算一室内外焓差值，依据该排程参数及该外气焓值计算一外气引入负荷，并且依据该外气引入负荷、该室内外焓差值及该外壳负荷因子计算该空调负荷并产生该预测结果。
如上所述，其中该步骤g)中，该冰水主机是于一当前储冰量未大于该目标储冰需量时，依据该目标储冰需量调整该储冰量。
如上所述，其中该步骤g)中，该冰水主机是于该当前储冰量未大于该目标储冰需量的1.1倍时，将该储冰量调整至该目标储冰需量的1.1倍。
如上所述，其中更包括下列步骤：
h1)由该能源管理平台判断该冰水主机的一当前储冰量是否大于该目标储冰需量，并且判断是否进入该第二时间；及
h2)于判断该当前储冰量大于该目标储冰需量并且进入了该第二时间时，控制该冰水主机由一储冰模式切换至一融冰模式。
如上所述，其中更包括下列步骤：
h3)由该能源管理平台判断该冰水主机的该当前储冰量是否低于一警戒门槛值；及
h4)于该当前储冰量低于该警戒门槛值时控制该冰水主机离开该融冰模式。
本发明对照相关技术所能达到的技术功效在于，可依据空调系统在下一段时间可能需负担的负荷来控制冰水主机制造对应数量的冰块，藉此有效避免因为冰水主机制造太多冰块而造成的能源浪费。
以下结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述，但不作为对本发明的限定。
附图说明
图1为本发明的储冰量调整系统的第一具体实施例的示意图；
图2为本发明的储冰量调整方法的第一具体实施例的流程图；
图3为本发明的空调负荷预测程序的第一具体实施例的流程图；
图4为本发明的冰水主机运作程序的第一具体实施例的流程图；
图5A为外壳负荷的示意图；
图5B为外气焓值与外气温度的比较图。
其中，附图标记：
1…调整系统；
11…数据汇集单元；
111…空调系统排程管理模块；
112…室内温度设定模块；
113…建筑外壳负荷采集模块；
114…天气预报数据采集模块；
12…空调负荷预测模块；
13…能源管理平台；
14…中央监控电脑；
15…冰水主机；
151…储冰槽；
16…空调系统；
S10～S28…调整步骤；
S180～S190…预测步骤；
S40～S54…运作步骤。
具体实施方式
兹就本发明之一较佳实施例，配合附图，详细说明如后。
参阅图1，为本发明的储冰量调整系统的第一具体实施例的示意图。本发明揭露了一种储冰量调整系统(下面简称为调整系统1)，所述调整系统1主要包括数据汇集单元11、空调负荷预测模块12、能源管理平台13、中央监控电脑14及冰水主机15，其中冰水主机15具有一或多个储冰槽151，用以制造冰块并提供冰水给设置于一栋建筑(图未标示)内的空调系统16。
于一实施例中，所述中央监控电脑14是通过有线或无线方式连接所述冰水主机15及空调系统16。中央监控电脑14可监控冰水主机15当前的储冰量，并且依据预测数据来控制冰水主机15执行储冰程序(容后详述)。并且，中央监控电脑14可监控空调系统16的运作(例如运转时间、设定温度、风扇转速等)，并且依据目标温度或目标湿度控制空调系统16调整其运转模式。
本发明的主要技术方案在于，调整系统1可依据与第一时间(例如今日)相关的数据以及与第二时间(例如明日)相关的数据来执行一个预测程序，以预测出所述空调系统16在第二时间中可能需要负担的负荷。并且，调整系统1依据预测结果来控制所述冰水主机15，令冰水主机15制造可以满足所述负荷，但又不会太多的冰块，藉此避免冰水主机15在执行制冰程序时可能产生的能源浪费。本实施例中，调整系统1是通过所述数据汇集单元11来采集上述预测程序所需的各项数据。数据汇集单元11可通讯连接各项数据来源(图未标示)，藉此取得所需的各项数据。
如图1所示，数据汇集单元11主要可包括空调系统排程管理模块111、室内温度设定模块112、建筑外壳负荷采集模块113及天气预报数据采集模块114，但并不以图1所示者为限。
于一实施例中，所述空调系统排程管理模块111可与所述空调系统16、中央监控电脑14或是建筑自动化系统(Bui lding Automation System,BA System，图未标示)通讯连接，以取得空调系统16于所述第一时间中的排程参数。所述室内温度设定模块112可与空调系统16、中央监控电脑14或设置在建筑内、外部的一或多个感测器(图未标示)通讯连接，以取得这栋建筑于第一时间中的一组室内温度设定条件。
所述建筑外壳负荷采集模块113可与中央监控电脑14或是建筑自动化系统通讯连接，以取得这栋建筑于第一时间中的外壳负荷因子。所述天气预报数据采集模块114可与中央监控电脑14或建筑自动化系统通讯连接，或是通过网络与天气预测平台(例如中央气象局网站)连接，以取得所述第二时间的天气预报数据(例如逐时外气温度、逐时相对湿度等)。于一实施例中，所述第二时间晚于第一时间，而所述天气预报数据采集模块114主要是从天气预测平台取得这栋建筑所在地点于第二时间中的天气预报数据，但不加以限定。
承上所述，所述空调负荷预测模块12可以在取得上述数据后，藉由对应的演算法(容后详述)来计算空调系统16接下来在所述第二时间中可能需要负担的空调负荷，进而产生一个对应的预测结果。如此一来，本发明的调整系统1即可依据这个预测结果来控制冰水主机15的制冰程序。
请同时参阅图2，为本发明的储冰量调整方法的第一具体实施例的流程图。本发明同时揭露了一种储冰量调整方法(下面简称为调整方法)，所述调整方法主要应用于如图1所示的调整系统1。
本发明的调整系统1主要在第一时间中(例如上班时间)控制空调系统16的运作，以于建筑中提供基本的空调功能。在第一时间经过而第二时间尚未达到前，调整系统1通过所述数据汇集单元11取得所述数据，并且依据所述数据来控制冰水主机15执行所述制冰程序。
如图2所示，在控制冰水主机15执行制冰程序前，调整系统1首先通过所述空调系统排程管理模块111取得并输出空调系统16在第一时间中的排程参数(步骤S10)。具体地，空调系统16可于建筑中配置有一或多个风扇控制单元(Fan Control Unit,FCU)以及一或多个全热交换器(Heat Recovery Ventilation,HRV)。本实施例中，所述排程参数为这些风扇控制单元与全热交换器在第一时间中的时间排程(例如开启时间、风速、关闭时间等)，但不加以限定。
同时，调整系统1通过所述室内温度设定模块112产生并输出建筑在第一时间中的室内温度设定条件(步骤S12)。具体地，室内温度设定模块112主要是依据建筑在第一时间中的室内温度以及外气温度来计算所述室内温度设定条件。于一实施例中，室内温度设定模块112可依据下列公式来计算所述室内温度设定条件：
Tset＝0.48Tin+0.14Tout+8.22
于上述公式中，Tset为室内温度设定条件，Tin为建筑在第一时间中的室内温度，Tout为建筑在第一时间中的室外温度。于一实施例中，室内温度设定模块112可分别从空调系统16或设置在建筑内部或外部的一或多个感测器来取得所述Tin与Tout，但不加以限定。更具体地，当室内温度设定模块112取得了多笔的室内温度与室外温度时，可依据这些室内温度、室外温度的平均值来计算所述室内温度设定条件。
通过上述公式，室内温度设定模块112可以有效地计算出建筑在相同的室内温度与室外温度下，能够以最节能的方式令建筑达到标准舒适范围的一个温度设定值。
同时，调整系统1还通过所述建筑外壳负荷采集模块113来计算并输出建筑在第一时间中的外壳负荷因子(步骤S14)。具体地，建筑外壳负荷采集模块113可通过E22能源模拟软件来计算建筑在第一时间中的外壳负荷因子。所述E22能源模拟软件为一种开放授权的公开软件，于此不再赘述。
值得一提的是，本发明的调整系统1在预测空调系统16于第二时间中的负荷时，直接将所述外壳负荷因子做为其中一个预测参数，因此，会因为评估了建筑的潜热而得到更为准确的预测结果。
具体地，所述建筑外壳负荷采集模块113主要是将建筑的材质、地标等信息分别汇入E22能源模拟软件中，以建立建筑的外壳信息。接着，建筑外壳负荷采集模块113再将建筑所在地点周围的气象档汇入E22能源模拟软件，并且将建筑于第一时间中的建筑开窗频率、建筑窗面遮阳因子及建筑方位数据等参数汇入E22能源模拟软件，如此一来，E22能源模拟软件可以产出如图5A所示的外壳负荷的图表。
图5A的图表主要显示了建筑的外壳于各个月份的热释放率(Q)。值得一提的是，一般建筑物皆具有东、南、西、北四个方位，所述建筑外壳负荷采集模块113在经过计算后，将会产生四张如图5A所示的图表，并以这四张图表分别显示这栋建筑的四个方位于各个月份的热释放率。惟，上述仅为本发明的一种具体实施方式，但不以此为限。
进一步，调整系统1还通过所述天气预报数据采集模块114取得并输出建筑所在地点在第二时间中的天气预报数据(步骤S16)，其中，所述第二时间晚于第一时间。于一实施例中，所述第二时间可为第一时间结束后的二十四个小时。于另一实施例中，所述第二时间可为第一时间结束后的第一段尖峰时间。于本实施例中冰水主机15在第二时间中主要是运作于融冰模式，藉此提供冰水给空调系统16。
所述天气预报数据可例如为建筑在第二时间中的逐时外气温度及相对湿度。值得一提的是，本发明的调整系统1在预测空调系统16在第二时间中的负荷时，直接将所述相对湿度做为其中一个预测参数，因此，会因为评估了建筑的潜热而可得到更准确的预测结果。
所述空调负荷预测模块12连接数据汇集单元11。如图2所述，空调负荷预测模块12分别由空调系统排程管理模块111、室内温度设定模块112、建筑外壳负荷采集模块113及天气预报数据采集模块114取得所述排程参数、室内温度设定条件、外壳负荷因子及天气预报数据，并且据以预测空调系统16在第二时间中可能需要负担的空调负荷，并且产生对应的预测结果(步骤S18)。
值得一提的是，上述步骤S10至步骤S16并没有固定的执行顺序。所述空调系统排程管理模块111、室内温度设定模块112、建筑外壳负荷采集模块113及天气预报数据采集模块114可以依照预设的顺序或时间来分别输出所述排程参数、室内温度设定条件、外壳负荷因子及天气预报数据，亦可依指令同时输出这些参数，而不以图2中所示的顺序为限。
步骤S18后，空调负荷预测模块12进一步将所产生的预测结果提供给所述能源管理平台13(步骤S20)，能源管理平台13依据所接收的预测结果产生对应的目标储冰需量(步骤S22)，并且藉由中央监控电脑14将所述目标储冰需量输出给冰水主机15(步骤S24)。
本实施例中，冰水主机15在接收了所述目标储冰需量后，可先判断当前储冰量是否大于所述目标储冰需量(步骤S26)。本实施例中，冰水主机15主要是在第一时间经过而尚未到达第二时间时执行制冰程序，因此，前文中的当前储冰量，指的是冰水主机15于第一时间经过后所剩余的冰块的数量。
若冰水主机15的当前储冰量大于目标储冰需量，表示储冰槽151中的储冰量足够供应空调系统16在第二时间中使用，因此冰水主机15不需要调整储冰量，也不需要执行制冰程序。反之，若冰水主机15的当前储冰量未大于目标储冰需量，则冰水主机15依据目标储冰需量来调整其在第二时间中所需的储冰量(步骤S28)。步骤S28后，当冰水主机15进入一储冰模式时(即，离开尖峰时间并进入离峰时间后)，将会依据所述目标储冰需量来执行制冰程序，以令储冰槽151中的储冰量达到所述目标储冰需量。
值得一提的是，上述目标储冰需量属于一种预测数值，可能会与现实数据具有较大的误差。为了避免因为预测误差而造成空调系统16没有足够的冰块可以使用的问题，于上述步骤S26中，冰水主机主要可判断当前储冰量是否大于目标储冰需量的1.1倍，并且于当前储冰量未大于目标储冰需量的1.1倍时，将储冰量调整至目标储冰需量的1.1倍。如此一来，可有效地避免因为预测误差而造成储冰量不足的风险。
上述的1.1倍仅为本发明的其中一个具体实施范例，设置1.1倍的目的在于令调整系统1在最不浪费冰水主机15的能源的情况下达到避免储冰量不足的目的，但冰水主机15的储冰量并不以上述1.1倍为限。于其他实施例中，调整系统1亦可将冰水主机15的储冰量设定为所述目标储冰需量的1.2倍或1.3倍等等，不加以限定。
续请参阅图3，为本发明的空调负荷预测程序的第一具体实施例的流程图。图3用以对图2的步骤S18进行详述，进一步说明本发明的空调负荷预测模块12如何预测空调系统16在第二时间中可能需要负担的负荷。
如图3所示，于图2的步骤S10至步骤S16后，空调负荷预测模块12可以分别从空调系统排程管理模块111、室内温度设定模块112、建筑外壳负荷采集模块113及天气预报数据采集模块114接收上述的排程参数、室内温度设定条件、外壳负荷因子及天气预报数据(步骤S180)，藉此，可依据这些数据执行对应的预测演算法，进而实现本发明的预测程序。
本实施例中，空调负荷预测模块12可依据天气预报数据来计算对应的外气焓值(步骤S182)。值得一提的是，所述天气预报数据中包含了建筑所在地点于第二时间的逐时外气温度以及相对湿度。在同时考虑了温度以及湿度并将其数据转换为焓值的情况下，空调负荷预测模块12于执行预测程序时可将建筑的潜热做为其中一个预测参数，藉此得到更精确的预测结果。
本实施例中，空调负荷预测模块12在步骤S182中主要是依据下列公式一来计算第二时间中的大气分压：
PS＝(6.1164*10(7.591386*T/(T+240.7263)))/10
公式一
于上述公式一中，PS为预测所得在第二时间中的大气分压、T为天气预报数据中的逐时外气温度。
空调负荷预测模块12还依据下列公式二来计算第二时间中的一个湿度比：
ω＝(0.6219*PS*RH/100)/(101.325-(PS*RH/100))
公式二
于上述公式一中，ω为预测所得在第二时间中的湿度比、PS为预测所得在第二时间中的大气分压、RH为天气预报数据中的相对湿度。
空调负荷预测模块12还依据下列公式三来计算第二时间中的外气焓值：
Hoa＝Y*(1.01+0.89*ω)+2500*ω
公式三
于上述公式三中，Hoa为预测所得在第二时间中的外气焓值(kJ/kg)，T为天气预报数据中的逐时外气温度，ω为预测所得在第二时间中的湿度比。
于本实施例中，空调负荷预测模块12是先依据天气预报数据中的逐时外气温度来预测在第二时间中的大气分压，接着依据大气分压以及天气预报数据中的相对湿度来预测在第二时间中的湿度比，最后再依据湿度比以及天气预报数据中的逐时外气温度来预测在第二时间中的外气焓值。
请同时参阅图5B，为外气焓值与外气温度的比较图。由图5B中可看出，外气温度的变化与外气焓值的变化并不完全符合，这是因为外气温度主要仅体现了显热，而无法体现潜热。为了解决上述问题，本发明的调整方法同时考量了外气温度以及相对湿度，并将外气温度及相对湿度转换为焓值，以在预测程序中将显热与潜热同时做为预测参数，藉此将可使得预测结果更为准确。
回到图3，在步骤S182后，空调负荷预测模块12进一步依据所述室内温度设定条件来计算建筑在第一时间中的室内焓值(步骤S184)。本实施例中，空调负荷预测模块12主要依据下列公式四计算第一时间中的大气分压：
PS＝(6.1164*10(7.591386*T/(T+240.7263)))/10
公式四
于上述公式四中，PS为在第一时间中的大气分压，T为所述室内温度设定条件。
空调负荷预测模块12还依据下列公式五来计算第一时间中的湿度比：
ω＝(0.6219*PS*65/100)/(101.325-(PS*65/100))
公式五
于上述公式五中，ω为第一时间中的湿度比，PS为第一时间中的大气分压。于本实施例中，由于室内的湿度变化较小，因此在公式五中将室内湿度预设为65，但不加以限定。
空调负荷预测模块12还依据下列公式六来计算第一时间中的室内焓值：
Hindoor＝T*(1.01+1.89*ω)+2500*ω
公式六
于上述公式六中，Hindoor为第一时间中的室内焓值，ω为第一时间中的湿度比，T为所述室内温度设定条件。于本实施例中，所述空调负荷预测模块12是先依据室内温度设定条件来计算第一时间中的大气分压，接着依据大气分压以及预设的湿度值(本实施例中设定为65)计算第一时间中的湿度比，最后再依据湿度比以及室内温度设定条件来计算室内焓值。
回到图3，在步骤S184后，空调负荷预测模块12进一步依据排程参数及计算所得的外气焓值来计算一个外气引入负荷(步骤S186)，所述外气引入负荷指的是建筑因为主动引入外气(例如进行室内外空气交换)而可能增加的热气。换句话说，上述步骤S186是预测建筑于第二时间中可能会执行的动作，并且计算建筑因为执行了该些动作而可能增加的热气，这些热气即为空调系统16在第二时间中可能会增加的负荷。
具体地，空调负荷预测模块12主要可依据下列公式七来计算所述外气引入负荷：
η*ρ*m*(Hoa-40.13)/3600*Topen
公式七
于上述公式七中，η为空调系统16的设备效率(％)，ρ为空气密度(kg/m3)，m为风量(CMH)，Hoa为计算所得的外气焓值，Topen为空调设备16的排程参数。值得一提的是，上述η可为标示在空调系统16的机壳上的标准设备效率，而ρ可为标准空气密度，即1.2(kg/m3)，但不加以限定。
回到图3，在步骤S186后，空调负荷预测模块12进一步依据所述外气焓值与室内焓值计算一个室内外焓差值(步骤S188)。具体地，空调负荷预测模块12可依据下列公式八计算室内外焓差值：
Hoa-Hindoor
公式八
接着，空调负荷预测模块12依据所述外气引入负荷、所述室内外焓差值以及所述外壳负荷因子来计算空调系统16在第二时间中可能需要负担的空调负荷，并且产生对应的预测结果(步骤S190)。本实施例中，空调负荷预测模块12主要是依据外气引入负荷、室内外焓差值以及分别代表建筑的不同方位(如东、西、南、北四个方位)的多个外壳负荷因子来计算预测空调负荷，藉此，可解决一般空调系统在预测未来的负荷时，因为只考虑了显热而造成预测不准确的问题。
续请参阅图4，为本发明的冰水主机运作程序的第一具体实施例的流程图。图2的流程图主要用以说明调整系统1在尖峰时间结束后，如何通过空调负荷预测模块12执行预测程序并依据预测结果调整冰水主机15的储冰量。图4的流程图则用以说明冰水主机15在制冰程序执行完毕后，如何适当地提供冰水给空调系统16。
如图4所示，首先，调整系统1通过能源管理平台13或中央监控电脑14判断是否到达第二时间(步骤S40)。本实施例中，所述第二时间可例如为空调系统16的运作时间(例如上班时间或尖峰时间)。另一方面，调整系统1还通过能源管理平台13或中央监控电脑14判断冰水主机15的当前储冰量是否已经达到所述目标储冰需量(步骤S42)。
若第二时间尚未到达，并且冰水主机15的当前储冰量尚未达到目标储冰需量(或是尚未达到目标储冰需量的1.1倍)，则能源管理平台13通过中央监控电脑14控制冰水主机15运行于储冰模式，并且于储冰模式下持续执行制冰程序(步骤S44)。
若第二时间已经到达，并且冰水主机15的当前储冰量达到了目标储冰需量，则能源管理平台13控制中央监控电脑14将冰水主机15由所述储冰模式切换至融冰模式(步骤S46)。于融冰模式下，冰水主机15可提供冰水给启动后的空调系统16，藉此实现空调系统16的温度调节功能。
于冰水主机15进入融冰模式后，调整系统1通过能源管理平台13或中央监控电脑14持续判断第二时间是否结束(步骤S48)。若第二时间已经结束(例如上班时间或尖峰时间已经经过)，表示冰水主机15不再需要进行融冰动作，因此能源管理平台13可通过中央监控电脑14控制冰水主机15由融冰模式切换至所述储冰模式或是待机模式(步骤S50)。藉此，调整系统1可以等待预设的储冰时间到达，并且在储冰时间到达时依据图2所示的各步骤进行空调负荷的预测程序，并于预测结束后控制冰水主机15依据预测结果进行制冰程序。
在第二时间尚未结束前，调整系统1通过能源管理平台13或中央监控电脑14持续判断冰水主机15的当前储冰量是否已经低于一个警戒门槛值(步骤S52)。于一实施例中，所述警戒门槛值可例如为所述目标储冰需量的3％或5％，但不加以限定。
具体地，储冰槽151中剩余的冰块数量越少，则冰水主机15再次执行制冰程序时所需耗费的能源就越大。为避免能源的浪费，若冰水主机15的当前储冰量已经低于所述警戒门槛值，则即使第二时间尚未经过，本发明的能源管理平台13仍会通过中央监控电脑14直接控制冰水主机15离开所述融冰模式(步骤S54)，藉此避免在下次制冰程序中耗费过大的能源。
通过上述技术方案，本发明的调整系统1可以同时参考显热及潜热来预测空调系统在下一段时间(例如明天的上班时间)可能需要负担的负荷，并且依据预测结果控制冰水主机制造对应数量的冰块，藉此避免在制冰程序中造成无谓的能源浪费。
当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (20)

1.一种储冰量调整系统，应用于一建筑中，其特征在于，包含：
一中央监控电脑；
一冰水主机，与该中央监控电脑通讯连接，提供冰水给该建筑内的一空调系统；
一空调系统排程管理模块，输出该空调系统于一第一时间的一排程参数；
一室内温度设定模块，输出该建筑于该第一时间的一室内温度设定条件；
一建筑外壳负荷采集模块，输出该建筑于该第一时间的一外壳负荷因子；
一天气预报数据采集模块，输出一第二时间的一天气预报数据，其中该第二时间晚于该第一时间；及
一空调负荷预测模块，藉由一能源管理平台与该中央监控电脑通讯连接，该空调负荷预测模块根据该排程参数、该室内温度设定条件、该外壳负荷因子及该天气预报数据预测该空调系统在该第二时间的一空调负荷并产生一预测结果，并提供该预测结果给该能源管理平台；
其中，该能源管理平台根据该预测结果控制该中央监控电脑输出一目标储冰需量给该冰水主机，并且该冰水主机依据该目标储冰需量调整在该第二时间所需的一储冰量。
2.根据权利要求1所述的储冰量调整系统，其特征在于，该第二时间为该第一时间结束后的第一段尖峰时间，并且该冰水主机于该第二时间中运作于一融冰模式。
3.根据权利要求1所述的储冰量调整系统，其特征在于，该天气预报数据包含该第二时间的一外气温度与一相对湿度。
4.根据权利要求1所述的储冰量调整系统，其特征在于，该建筑外壳负荷采集模块依据该建筑在该第一时间中的一建筑开窗频率、一建筑窗面遮阳因子及至少一建筑方位数据计算该外壳负荷因子。
5.根据权利要求1所述的储冰量调整系统，其特征在于，该排程参数包含该空调系统的一风扇控制单元与一全热交换器在该第一时间中的一时间排程。
6.根据权利要求1所述的储冰量调整系统，其特征在于，该室内温度设定模块根据该建筑在该第一时间中的一室内温度及一外气温度计算该室内温度设定条件。
7.根据权利要求1所述的储冰量调整系统，其特征在于，该空调负荷预测模块依据该天气预报数据计算一外气焓值，依据该室内温度设定条件计算一室内焓值，依据该外气焓值与该室内焓值计算一室内外焓差值，依据该排程参数及该外气焓值计算一外气引入负荷，并且依据该外气引入负荷、该室内外焓差值及该外壳负荷因子计算该空调负荷并产生该预测结果。
8.根据权利要求1所述的储冰量调整系统，其特征在于，该冰水主机判断一当前储冰量是否大于该目标储冰需量，并于该当前储冰量未大于该目标储冰需量时，依据该目标储冰需量调整该储冰量。
9.根据权利要求8所述的储冰量调整系统，其特征在于，该冰水主机在判断该当前储冰量未大于该目标储冰需量的1.1倍时，将该储冰量调整至该目标储冰需量的1.1倍。
10.根据权利要求1所述的储冰量调整系统，其特征在于，该能源管理平台判断该冰水主机的一当前储冰量是否大于该目标储冰需量，并于该当前储冰量大于该目标储冰需量且进入该第二时间时，控制该冰水主机由一储冰模式切换至一融冰模式。
11.根据权利要求10所述的储冰量调整系统，其特征在于，该能源管理平台判断该冰水主机的该当前储冰量是否低于一警戒门槛值，并于该当前储冰量低于该警戒门槛值时控制该冰水主机离开该融冰模式。
12.一种储冰量调整方法，应用于一建筑中的一冰水主机，该冰水主机与一中央监控电脑通讯连接并提供冰水给该建筑中的一空调系统，其特征在于，该储冰量调整方法包括：
a)通过一空调系统排程管理模块输出该空调系统于一第一时间的一排程参数；
b)通过一室内温度设定模块输出该建筑于该第一时间的一室内温度设定条件；
c)通过一建筑外壳负荷采集模块输出该建筑于该第一时间的一外壳负荷因子；
d)通过一天气预报数据采集模块输出一第二时间的一天气预报数据，其中该第二时间晚于该第一时间；
e)根据该排程参数、该室内温度设定条件、该外壳负荷因子及该天气预报数据预测该空调系统在该第二时间中的一空调负荷并产生一预测结果；
f)提供该预测结果给一能源管理平台；及
g)由该能源管理平台根据该预测结果控制该中央监控电脑输出一目标储冰需量给该冰水主机，令该冰水主机依据该目标储冰需量调整于该第二时间中所需的一储冰量。
13.根据权利要求12所述的储冰量调整方法，其特征在于，该第二时间为该第一时间结束后的第一段尖峰时间，并且该冰水主机于该第二时间中运作于一融冰模式。
14.根据权利要求12所述的储冰量调整方法，其特征在于，该天气预报数据包含该第二时间的一外气温度与一相对湿度，该排程参数包含该空调系统的一风扇控制单元与一全热交换器于该第一时间的一时间排程。
15.根据权利要求12所述的储冰量调整方法，其特征在于，该步骤b)中，该室内温度设定模块是根据该建筑于该第一时间的一室内温度及一外气温度来计算并输出该室内温度设定条件；该步骤c)中，该建筑外壳负荷采集模块是根据该建筑于该第一时间中的一建筑开窗频率、一建筑窗面遮阳因子及至少一建筑方位数据计算该外壳负荷因子。
16.根据权利要求12所述的储冰量调整方法，其特征在于，该步骤e)中，该空调负荷预测模块是依据该天气预报数据计算一外气焓值，依据该室内温度设定条件计算一室内焓值，依据该外气焓值与该室内焓值计算一室内外焓差值，依据该排程参数及该外气焓值计算一外气引入负荷，并且依据该外气引入负荷、该室内外焓差值及该外壳负荷因子计算该空调负荷并产生该预测结果。
17.根据权利要求12所述的储冰量调整方法，其特征在于，该步骤g)中，该冰水主机在一当前储冰量未大于该目标储冰需量时，依据该目标储冰需量调整该储冰量。
18.根据权利要求17所述的储冰量调整方法，其特征在于，该步骤g)中，该冰水主机在该当前储冰量未大于该目标储冰需量的1.1倍时，将该储冰量调整至该目标储冰需量的1.1倍。
19.根据权利要求12所述的储冰量调整方法，其特征在于，更包括下列步骤：
h1)由该能源管理平台判断该冰水主机的一当前储冰量是否大于该目标储冰需量，并且判断是否进入该第二时间；及
h2)在判断该当前储冰量大于该目标储冰需量并且进入了该第二时间时，控制该冰水主机由一储冰模式切换至一融冰模式。
20.根据权利要求19所述的储冰量调整方法，其特征在于，更包括下列步骤：
h3)由该能源管理平台判断该冰水主机的该当前储冰量是否低于一警戒门槛值；及
h4)在该当前储冰量低于该警戒门槛值时控制该冰水主机离开该融冰模式。
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