本发明涉及工业智能化领域，具体涉及一种冷却塔群智能优化控制系统。
背景技术：
1、循环冷却水广泛地运用在工业制造中，如冷却机械设备、发电厂的冷却系统、冶金工业的冷却设备等。冷却塔是用水作为循环冷却剂，从一系统中吸收热量排放至大气中，以降低水温的换热装置。冷却塔的换热效率受环境湿球温度影响较大，为满足最不利工况下对冷却能力的要求，在设计过程中按照炎热季节出现频率为5％～10％的日平均湿球温度确定冷却塔设计湿球温度；排除这5％～10％的比例，冷却塔在约90％的时间内是处于部分负荷条件下运行的，因此其节能潜力巨大。使用变频控制，通过改变电机频率从而改变风机的转速，能够满足冷却塔由于环境温度(空气湿球温度)的变化对风量的不同需求，从而实现节能。
2、目前在实际应用中，该类通过模糊控制的节能方式大多依靠反馈温度通过pid实现，由于动态性和滞后性等原因，对单台冷却塔控制效果较好、而对塔群的整体优化效果较弱。这是因为一个工业制造厂内可能存在多处冷却塔布置，如在钢铁厂中，炼铁、炼钢、轧钢、余热发电等环节均有循环水和冷却塔布置，且规模各异、独立运行，如果使用一个集成控制平台，由于各工艺的不同，整个控制体系会变得极为复杂且调试周期漫长。
3、因此，为解决以上问题，需要一种冷却塔群智能优化控制系统，能够实现对不同工况、不同环境条件下的冷却塔群的优化控制，具有较高的适用性。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明的目的是克服现有技术中的缺陷，提供冷却塔群智能优化控制系统，能够实现对不同工况、不同环境条件下的冷却塔群的优化控制，具有较高的适用性。
2、本发明的冷却塔群智能优化控制系统，包括主控模块、微控模块以及待控模块；
3、所述主控模块，用于采集目标信息；所述目标信息包括环境参数信息；
4、所述微控模块，用于对所述目标信息进行识别与计算，得到最优的控制状态量；
5、所述主控模块，还用于根据最优的控制状态量对待控模块进行控制，在满足循环水供水温度的前提下实现能耗最优。
6、进一步，所述主控模块包括中心服务器、数据采集单元以及通信单元；
7、所述数据采集单元包括环境干湿球温度传感器、水温传感器以及流量传感器。
8、进一步，所述中心服务器中设有冷却塔群评估机制，可根据各冷却塔的历史表现和能耗情况对冷却塔进行评估和诊断，综合考虑冷却效率和消耗，推荐冷却塔维修及填料更换时机。
9、进一步，所述待控模块包括风机以及上水阀门。
10、进一步，所述微控模块包括tinyml微控制器。
11、进一步，对所述目标信息进行识别与计算，得到最优的控制状态量，具体包括：
12、构建冷却塔冷却模型以及冷水池水温混合模型；
13、对冷却塔冷却模型进行训练，得到训练好的冷却塔冷却模型；对冷水池水温混合模型进行训练，得到训练好的冷水池水温混合模型；
14、将第一输入参数输入到训练好的冷却塔冷却模型，输出预测的下塔水温；其中，所述第一输入参数包括环境温度、回水温度、风机运行状态以及上塔流量；所述环境温度包括环境干球温度与环境湿球温度；
15、通过控制风机以及上水阀门，使得实际的下塔水温与预测的下塔水温处在设定的误差范围内；
16、将第二输入参数输入到训练好的冷水池水温混合模型，输出预测的循环水供水温度；其中，所述第二输入参数包括液体混合平均温度、冷水池内对流蒸发热量以及液体与管道的交换热量；
17、通过控制风机以及上水阀门，使得实际的循环水供水温度与预测的循环水供水温度处在设定的误差范围内，并将此时设定的风机运行状态以及上水阀门开闭状态作为最优的控制状态量。
18、进一步，所述液体混合平均温度的计算公式为：
19、
20、其中，为混合平均温度；fi为i塔上塔流量；ti为i塔下塔温度；n为冷却塔个数。
21、进一步，所述冷水池内对流蒸发热量的计算公式为：
22、dqz＝δ(i-ib)df；
23、其中，dqz为冷水池内对流蒸发热量；δ为散热系数；i为水体t对应的饱和空气焓值；ib为空气焓值；df为水气接触面积。
24、进一步，所述液体与管道的交换热量的计算公式为：
25、q＝h*(tw-t∞)；
26、其中，q为单位面积的固体表面与流体之间在单位时间内交换的热量；h为表面对流传热系数；tw、t∞分别为固体表面和流体的温度。
27、本发明的有益效果是：本发明公开的一种冷却塔群智能优化控制系统，该控制系统应用于循环水系统中的冷却塔群，搭建了基于tinyml微控制器的冷却塔群智能优化控制系统，由深度算法构建的动态自学习模型，可以实现对不同工况、不同环境条件下的冷却塔群的优化控制，动态计算最优化的冷却塔群运行台数和风机运行状态，在满足循环水供水温度的前提下实现能耗最优，从而实现以尽可能小的布置消耗和边缘式计算，实现制冷端的节能降耗，具有较高的适用性。
1.一种冷却塔群智能优化控制系统，其特征在于：包括主控模块、微控模块以及待控模块；
2.根据权利要求1所述的冷却塔群智能优化控制系统，其特征在于：所述主控模块包括中心服务器、数据采集单元以及通信单元；
3.根据权利要求2所述的冷却塔群智能优化控制系统，其特征在于：所述中心服务器中设有冷却塔群评估机制，可根据各冷却塔的历史表现和能耗情况对冷却塔进行评估和诊断，综合考虑冷却效率和消耗，推荐冷却塔维修及填料更换时机。
4.根据权利要求1所述的冷却塔群智能优化控制系统，其特征在于：所述待控模块包括风机以及上水阀门。
5.根据权利要求1所述的冷却塔群智能优化控制系统，其特征在于：所述微控模块包括tinyml微控制器。
6.根据权利要求4所述的冷却塔群智能优化控制系统，其特征在于：对所述目标信息进行识别与计算，得到最优的控制状态量，具体包括：
7.根据权利要求6所述的冷却塔群智能优化控制系统，其特征在于：所述液体混合平均温度的计算公式为：
8.根据权利要求6所述的冷却塔群智能优化控制系统，其特征在于：所述冷水池内对流蒸发热量的计算公式为：
9.根据权利要求6所述的冷却塔群智能优化控制系统，其特征在于：所述液体与管道的交换热量的计算公式为：
