文献综述（或调研报告）：
前言
本文针对课题中的“空调系统节能优化”和“组态运行平台”两个关键点进行了调研。空调系统的优化过程经历了从早期的局部环路，单一因素，单一目标发展到当前的系统性，优化变量多因素化及多目标的优化[16]。组态软件是指客户通过使用人机开发界面软件, 用以太网、串口、或专门通信进行对仪器、仪表等设备数据进行采集及监控的软件[15]。两者的结合是暖通行业本发展的必然趋势。本文先调查了空调系统节能优化的具体方法，后收集了将组态软件运用在空调系统节能优化的具体实例，最后进行总结和展望。
一、空调系统节能优化的国内外研究现状
Zhiang Zhang等[1]提出了一种基于深度深度学习的实用框架，使用贝叶斯方法和遗传算法优化，对竖框系统进行建筑能耗建模，并将其用于HVAC的优化调控。Mohamad Fadzli Haniff[2]等总结了当前的三种空调系统调控技术，即基本调控技术，常规调控技术和高级调控技术。基本调控技术仅涉及HVAC系统“开启”和“停止”状态的控制，而常规调控技术使用预冷或预热技术以及多个设定温度来降低峰值需求。高级调控技术是基本和常规调控技术的改进版本，具有最高的节能和节省成本的潜力。Woohyun Kim等[3]提出了一种使用符号聚合近似（SAX）技术检测HVAC运行时区的新方法。这种新方法仅需进行一次温度测量（区域温度）即可推断HVAC运行时区。Yang Su等[4]提出了两种分布式的相似共识调控算法来解决大型建筑物的计算复杂性。Zheng Yang等[5]提出了基于个性化配置信息来设置区域级别的HVAC开启/停止时间表的方法，并用个性化的使用情况代表居住者的长期使用情况。还提出了一种将具有相似使用情况的居住者重新分配到相同区域的优化方案。Seyed Mohammad Attaran等[6]提出了一种基于RBFNN的EC算法用于寻找HVAC系统中控制温度和相对湿度的PID控制器参数最优值。该方法的优势是可以处理HVAC系统的非线性问题。Wanqi Xiong等[7]总结了对HAVC系统的某些单个组件或整个HVAC系统进行建模的三种方法：黑盒模型：测量HVAC系统的输入和输出变量并使用数学模型拟合输入和输出变量之间的关系；白盒模型：基于物理学的方法；灰盒模型：通过基于物理的方法确定模型结构，同时根据测量的输入和输出变量估计其参数。还提出了一个半物理模型来描述暖通空调系统的静态特性。Wei Tian等[8]提出了一种基于室内环境和HVAC仿真耦合的优化平台，考虑HVAC与室内环境之间复杂而动态的相互作用，处理两个域（主要是热环境和冷却系统）的交互纠缠，以使重要的“耦合”不会被过度简化（使用多区域模型来模拟非均匀温度分布）或被忽略（假设特定点的温度与设定点相同）。Krishna Chaitanya Jagadeesh Simm等[9]提出了一种基于商用WiFi的简化框架，可在不增加任何基础设施或不进行任何升级的情况下估算建筑实时占用数据，同时保护占用者的隐私并可以显着降低HVAC操作的能耗。Sajid Hussain等[10]说明了如何使用智能计算优化方法来改善模糊控制器在HVAC系统中的性能，该研究的主要目的是找到一种在不影响居民舒适度的情况下减轻能源消耗的方法，用于实现此目的的控制设计包括预测平均投票（PMV）和预测不满意百分比（PPD）指标。Facundo Bre等[11]提出了一种基于元模型的新方法来解决多目标优化建筑能耗问题。为此，将多目标非支配排序遗传算法II（NSGA-II）与人工神经网络（ANN）元模型动态耦合，从而最大程度地减少了训练样本所需的建筑能耗模拟，并保证了准确的优化结果。
二、组态运行平台与空调系统节能优化结合的实例
王欢等[12]开发了基于组态王的变频节能中央空调控制系统的上位监控系统，其上位计算机监控系统能实时记录显示温度、压力、流量、功率等模拟量和启停开关等离散量，查询历史数据，显示趋势曲线，统计节能报表，产生报警及事件。杨帆等[13]设计了基于模糊PID（比例积分微分）算法的药厂净化空调监控系统，利用模糊控制修正PID参数，达到对系统的精确控制。组态王软件实现对空调机组运行状态的监视，同时提供对空调运行数据的存储、查询和打印功能，并有报警窗口和实时趋势曲线。刘敏层等[14]提出一种基于PLC和组态软件的空调冷冻水、冷却水和冷却塔子系统的控制方案。利用PPI协议使组态王与PLC连接。通过组态软件的中央空调流程监控界面，能够反映整个中央空调系统的设备、管道、阀门的连接情况和运行状态。
三、总结与展望
空调系统的优化有两个大方向，第一种是局部装置的运行优化，即根据室外空气温度，室外空气湿度等环境条件，调控风机盘管风扇转速，冷冻水泵转速，冷却水泵转速等设备参数，使得风机盘管风扇功率，冷冻水泵功率，冷却水泵功率，冷水机组功率最小化，同时保证室内温度在舒适度范围内；第二种是宏观整体的运行优化，如加减机策略和5区间划分技术等，通过改变设定温度和机组的运行时间或者利用预冷预热等手段，实现节能或降低运行成本。对于空调系统优化的未来发展方向，一是优化算法，可以利用人工神经网络或模糊控制与PID调控相结合，还可以利用深度学习等技术，让算法且容易计算且结果更加精确；二是多域耦合，如上文提到的室内环境和HVAC系统耦合等等，在更强大的算法支持下，可以得出更符合实际情况的最优解。
组态运行平台分上位机和下位机，上位机是由运行组态王等组态软件的工控机构成，并实现三个主要功能：实时参数可视化、历史数据查询和异常状况报警；下位机由PLC等控制硬件构成，实现对设备的控制和相关参数的收集反馈。上位机和下位机之间可以通过GPRS、PPI协议、无线网络、I/O等方式连接。对于组态运行平台在空调系统优化发面的发展，一是利用更先进的通讯技术如5G，实现数据低延迟、大数量传；二是平台开放化普及化，用户可以在个人的移动设备上使用组态软件，并二次开发自身需求功能。
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