基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控方法、装置和系统

技术领域

本发明实施例涉及空调控制技术，尤其涉及一种基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控方法、装置和系统。

背景技术

随着国家节能降耗政策的推出，各行业逐渐开始关注对节能领域的建设。对于公共场所如医院的空调机组，其能耗占据医院后勤总能耗的大部分，为此，需对空调机组进行有效控制，减少能耗。

目前，现有的空调机组的控制方法，通常是基于现有空调机组设备的数量、运行参数和冷冻/却供回水温差进行调优，仍然存在能耗无法有效减少的问题，影响节能效率。

另一方面，现有的空调系统与其他系统之间存在数据孤岛现象，以医院为例，医院内信息系统在技术架构、数据结构、存储方式等方面存在着巨大差异，形成了一个个数据孤岛。空调系统数据孤岛会导致空调系统的设备维修和保养不及时、空调系统的设备新增、更换和报废感知不及时、空调系统的管道结构的变化感知不及时等，影响节能效率，严重的可能会造成事故。

发明内容

本发明实施例提供一种基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控方法、装置和系统，以打破数据孤岛、提高节能效率。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控方法，包括：

获取目标组态图和目标组态图中的设备和数据；设备包括空调机组中的设备；目标组态图来源于监控子系统；监控子系统中的目标组态图来源于BIM子系统；设备来源于生态平台；数据来源于物联子系统；

根据目标组态图以及目标组态图中的设备和数据，建立设备数学模型，以确定设备的能效和健康度；

当设备的能效和健康度达到预设条件时，基于数据、预设模糊控制规则和改进的布谷鸟算法，确定空调机组中各设备的最优工作状态，以对空调机组进行控制，并记录控制记录和控制结果；控制记录和控制结果展示在监控子系统中；

当设备的能效和健康度未达到预设条件时，发出对设备进行巡检、运维和保养的提示，并下发生成工单指令；设备的巡检、运维、保养和工单来源于设备管理子系统；

当对空调机组进行控制的结果为成功时，进行节能量分析与统计；节能量分析与统计展示在能耗管理子系统中；

当对空调机组进行控制的结果为失败时，进行异常处理流程；异常处理流程包括控制命令重试、控制失败告警和群控算法重算调优；控制命令重试功能来源于监控子系统；控制失败告警功能来源于生态平台；群控算法重算调优功能来源于空调群控子系统。

可选的，数据包括设备的历史负荷，基于数据、预设模糊控制规则和改进的布谷鸟算法，确定空调机组中各设备的最优工作状态，包括：

基于历史负荷和预设时间序列预测算法，对设备的未来负荷进行预测，得到预测负荷值；

基于预设模糊控制规则，修正预测负荷值，得到修正后的预测负荷值；其中，预设模糊控制规则包括天气状况和节假日信息；

根据修正后的预测负荷值和改进的布谷鸟算法，确定空调机组中各设备在预测负荷值达到预设目标值时，总电功率最小状态下对应的设备工作台数和单台设备的工作状态。

可选的，根据修正后的预测负荷值和改进的布谷鸟算法，确定空调机组中各设备在预测负荷值达到预设目标值时，总电功率最小状态下对应的设备工作台数和单台设备的工作状态，包括：

控制空调机组中各设备以修正后的预测负荷值对应的状态运行；

基于改进的布谷鸟算法，在各设备以对应的状态运行时，确定不同设备组合运行时的多个总电功率；

根据多个总电功率，确定各总电功率中的最小值以及最小值对应的设备工作台数和单台设备的工作状态。

可选的，确定设备的能效和健康度之后，包括：

若设备的能效和健康度均高于对应的预设值，则确定设备的能效和健康度达到预设条件。

可选的，确定设备的能效和健康度之后，包括：

若设备的能效和/或健康度低于对应的预设值时，发出警告。

可选的，健康度与设备的历史运行数据以及当前运行状态有关。

第二方面，本发明实施例提供了一种基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控装置，包括：

信息获取模块，用于获取目标组态图和目标组态图中的设备和数据；设备包括空调机组中的设备；目标组态图来源于监控子系统；监控子系统中的目标组态图来源于BIM子系统；设备来源于生态平台；数据来源于物联子系统；

模型建立模块，用于根据目标组态图以及目标组态图中的设备和数据，建立设备数学模型，以确定设备的能效和健康度；

状态确定模块，用于当设备的能效和健康度达到预设条件时，基于数据、预设模糊控制规则和改进的布谷鸟算法，确定空调机组中各设备的最优工作状态，以对空调机组进行控制，并记录控制记录和控制结果；控制记录和控制结果展示在监控子系统中；

提示模块，用于当设备的能效和健康度低于预设条件时，发出对设备进行巡检、运维和保养的提示，并下发生成工单指令；设备的巡检、运维、保养和工单来源于设备管理子系统；

分析统计模块，用于当对空调机组进行控制的结果为成功时，进行节能量分析与统计；节能量分析与统计展示在能耗管理子系统中；

异常处理模块，用于当对空调机组进行控制的结果为失败时，进行异常处理流程；异常处理流程包括控制命令重试、控制失败告警和群控算法重算调优；控制命令重试的功能来源于监控子系统；控制失败告警的功能来源于生态平台；群控算法重算调优的功能来源于空调群控子系统。

可选的，数据包括设备的历史负荷，状态确定模块包括：

负荷预测单元，用于基于历史负荷和预设时间序列预测算法，对设备的未来负荷进行预测，得到预测负荷值；

负荷修正单元，用于基于预设模糊控制规则，修正预测负荷值，得到修正后的预测负荷值；其中，预设模糊控制规则包括天气状况和节假日信息；

状态确定单元，用于根据修正后的预测负荷值和改进的布谷鸟算法，确定空调机组中各设备在预测负荷值达到预设目标值时，总电功率最小状态下对应的设备工作台数和单台设备的工作状态。

第三方面，本发明实施例提供了一种基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控系统，包括通信连接的物联子系统、监控子系统、空调群控子系统和能耗管理子系统，空调群控子系统中设置有控制器，如第二方面所述的控制装置集成在控制器。

可选的，上述控制系统还包括通信连接的生态平台、BIM子系统、设备管理子系统，BIM子系统与监控子系统通信连接。

本发明实施例提供的基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控方法、装置和系统，通过获取目标组态图和目标组态图中的设备和数据；设备包括空调机组中的设备；目标组态图来源于监控子系统；监控子系统中的目标组态图来源于BIM子系统；设备来源于生态平台；数据来源于物联子系统；根据目标组态图以及目标组态图中的设备和数据，建立设备数学模型，以确定设备的能效和健康度；当设备的能效和健康度达到预设条件时，基于数据、预设模糊控制规则和改进的布谷鸟算法，确定空调机组中各设备的最优工作状态，以对空调机组进行控制，并记录控制记录和控制结果；控制记录和控制结果展示在监控子系统中；当设备的能效和健康度未达到预设条件时，发出对设备进行巡检、运维和保养的提示，并下发生成工单指令；设备的巡检、运维、保养和工单来源于设备管理子系统；当对空调机组进行控制的结果为成功时，进行节能量分析与统计；节能量分析与统计展示在能耗管理子系统中；当对空调机组进行控制的结果为失败时，进行异常处理流程；异常处理流程包括控制命令重试、控制失败告警和群控算法重算调优；控制命令重试功能来源于监控子系统；控制失败告警功能来源于生态平台；群控算法重算调优功能来源于空调群控子系统。本发明实施例提供的空调机组的控制方法、装置和系统，通过多系统间联动打破数据孤岛，及时感知设备、获取设备数据和控制设备，基于数据、预设模糊控制规则和改进的布谷鸟算法，可确定空调机组中各设备在满足总冷负荷需求时，总电功率最小情况下的各设备运行台数和单台设备的工作状态，以此控制空调机组运行，提高节能效率。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的一种基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控方法的流程图；

图2是本发明实施例一提供的一种基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控系统的结构框图；

图3是本发明实施例一提供的一种基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控系统的示意图；

图4是本发明实施例二提供的一种基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控方法的流程图；

图5是本发明实施例二提供的一种改进的布谷鸟算法寻优的示意图；

图6是本发明实施例三提供的一种基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控装置的结构框图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的一种基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控方法的流程图，本实施例可适用于对空调机组进行控制等方面，该方法可以由基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的形式实现，该装置可以集成在基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控系统的空调群控子系统的控制器中，该方法具体包括如下步骤：

步骤110、获取目标组态图和目标组态图中的设备和数据；设备包括空调机组中的设备；目标组态图来源于监控子系统；监控子系统中的目标组态图来源于BIM子系统；设备来源于生态平台；数据来源于物联子系统。

具体的，以空调机组应用在医院为例，目标组态图可以是包括整个医院的暖通设备和管道的暖通组态图，目标组态图中的设备对应有设备的相关数据如设备的运行参数等。暖通设备包括空调机组中的各个设备如冷水机、一次冷冻水泵、二次冷冻水泵、冷却水泵、冷却塔、分水器、集水器、电表等。目标组态图可以预先生成并存储在空调机组的监控系统中，空调机组的控制装置可以与监控系统通信连接，以获取目标组态图和目标组态图中的设备和数据。

步骤120、根据目标组态图以及目标组态图中的设备和数据，建立设备数学模型，以确定设备的能效和健康度。

其中，健康度与设备的历史运行数据以及当前运行状态有关。设备数学模型可以是基于设备以及数据如设备的历史运行参数等数据建立的模型，设备数学模型中可包括设备的各种参数公式如与能效相关的公式，以根据设备的各种参数公式确定设备的能效和健康度。

步骤130、当设备的能效和健康度达到预设条件时，基于数据、预设模糊控制规则和改进的布谷鸟算法，确定空调机组中各设备的最优工作状态，以对空调机组进行控制，并记录控制记录和控制结果；控制记录和控制结果展示在监控子系统中。

具体的，预设条件可以是设备的能效和健康度高于各自对应的预设阈值，可表示设备的能效和健康度均满足运行需求，此时可基于数据、预设模糊控制规则和改进的布谷鸟算法，确定空调机组中设备如冷水机在满足总冷负荷需求功率时，总电功率最小情况下的冷水机的运行台数和单台冷水机当前时刻的实际制冷功率，以此控制空调机组运行，提高节能效率。

步骤140、当设备的能效和健康度未达到预设条件时，发出对设备进行巡检、运维和保养的提示，并下发生成工单指令；设备的巡检、运维、保养和工单来源于设备管理子系统。

示例性地，图2是本发明实施例一提供的一种基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控系统的结构框图，图3是本发明实施例一提供的一种基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控系统的示意图。参考图2和图3，空调机组的控制系统包括通信连接的监控子系统、空调群控子系统、物联子系统和能耗管理子系统，空调群控子系统中设置有控制器，如本发明任意实施例所述的控制装置集成在控制器。控制系统还包括通信连接的生态平台、BIM子系统和设备管理子系统，BIM子系统与监控子系统通信连接。BIM子系统可对空间和设备进行物理建模，物联子系统可采集设备数据和控制物理设备，空调群控子系统可生成设备数据模型和产生节能策略，监控子系统可下发节能策略和监控设备，能耗管理子系统可统计能耗和节能量分析，生态平台可提供全局总览服务和告警推送，设备管理子系统可用于运维报修和保养设备。

步骤150、当对空调机组进行控制的结果为成功时，进行节能量分析与统计；节能量分析与统计展示在能耗管理子系统中。

具体的，以某三甲医院冷水机组即空调机组节能为例，在生态平台的租户中心开户，录入医院基本信息；在设备中心录入医院需管理的设备，包括冷水机、一次冷冻水泵、二次冷冻水泵、冷却水泵、冷却塔、分水器、集水器、电表、医疗设备等。其中，BIM子系统可用于进行3D建模，包括建筑空间模型、建筑内设备模型、暖通设备和管道结构模型等；物联子系统接入各个设备，完成设备基本数据的采集和设备遥调与遥控；监控子系统对暖通设备和管道模型二维化，抽象成为一张暖通组态图，并与物联子联系统通信，实现数据展示和设备控制，达到在组态图中直观的展示出冷水机组设备、管道结构、运行参数和状态的目的。空调群控子系统用于计算出最优的节能方法如本实施例上述步骤，并将节能方法下发到设备。其中，在获取监控子系统的暖通组态图中的设备与数据时，实时感知设备的新增、维修、故障和管道结构变化。当组态结构发生变动时，实时做出相应的调整。例如某三甲医院要求ICU空调独立，现场施工人员通过电动阀门的开关，以更改管道结构，实现独立或互通供冷调配。当变更为独立供冷，群控子系统得到管道变更通知时，将独立出的设备单独调控，其余设备统一调控，以做出最优的解决方案。

步骤160、当对空调机组进行控制的结果为失败时，进行异常处理流程；异常处理流程包括控制命令重试、控制失败告警和群控算法重算调优；控制命令重试功能来源于监控子系统；控制失败告警功能来源于生态平台；群控算法重算调优功能来源于空调群控子系统。

具体的，在建立设备数学模型后还可对设备进行能效诊断，分析出长期处于低效工作状态的设备，联动专家库查找问题原因和提供解决方案作为参考，生成能效诊断报告。联动生态平台生成告警，联动设备管理子系统生成工单，通知维修人员及时解决并做出评价。其中，能效诊断是有效的节能方法，若某医院的三台冷水主机因设备问题均处于低效工作状态，空调群控子系统的寻优算法无论选择哪台设备，最终的节能效果都会较差。以冷却塔效率诊断算法为例，该算法基于冷却塔传热传质机理，找到热力学效率与气水比的对应关系，确立基准气水比线，通过聚类算法对冷却塔不同工况运行数据进行自适应分类，通过比较实际运行气水比与基准气水比的偏差，对冷却塔效率进行评估和诊断。还可对医院的整个暖通系统设备进行健康度评估，生成健康度报告。通过设备模型、能效诊断报告、历史运行数据和当前运行状态，定期对暖通系统所有设备进行健康度分析，使相关人员很迅速的对暖通系统状态有一个整体的了解。当健康度低于阈值时，联动设备管理子系统对设备进行巡检、运维、保养等，使得设备工作在相对高效的状态，有利于延长设备的使用寿命和降低设备的能耗，达到节能降耗的目的。还可对整个暖通系统做节能潜力评估，得出节能方案和节能量测算。通过对暖通系统历史运行参数和状态，结合能效诊断报告和健康度报告，确定是使用更换维修设备为核心的技术节能，还是使用节能算法为核心的管理节能，或者二者兼之。当使用算法节能时，需从算法库中选择使用哪种节能算法和计算节能量。还可建立完善的节能算法库，供不同地点、不同场景使用。在打造实际项目的过程中，积累各项目的经验，构建完整的节能算法库。

本实施例提供的空调机组的控制方法，通过获取目标组态图和目标组态图中的设备和数据；设备包括空调机组中的设备；目标组态图来源于监控子系统；监控子系统中的目标组态图来源于BIM子系统；设备来源于生态平台；数据来源于物联子系统；根据目标组态图以及目标组态图中的设备和数据，建立设备数学模型，以确定设备的能效和健康度；当设备的能效和健康度达到预设条件时，基于数据、预设模糊控制规则和改进的布谷鸟算法，确定空调机组中各设备的最优工作状态，以对空调机组进行控制，并记录控制记录和控制结果；控制记录和控制结果展示在监控子系统中；当设备的能效和健康度未达到预设条件时，发出对设备进行巡检、运维和保养的提示，并下发生成工单指令；设备的巡检、运维、保养和工单来源于设备管理子系统；当对空调机组进行控制的结果为成功时，进行节能量分析与统计；节能量分析与统计展示在能耗管理子系统中；当对空调机组进行控制的结果为失败时，进行异常处理流程；异常处理流程包括控制命令重试、控制失败告警和群控算法重算调优；控制命令重试功能来源于监控子系统；控制失败告警功能来源于生态平台；群控算法重算调优功能来源于空调群控子系统。本实施例提供的空调机组的控制方法，通过多系统间联动打破数据孤岛，及时感知设备、获取设备数据和控制设备，基于数据、预设模糊控制规则和改进的布谷鸟算法，可确定空调机组中各设备在满足总冷负荷需求时，总电功率最小情况下的各设备的运行台数和单台设备的工作状态，以此控制空调机组运行，提高节能效率。

实施例二

图4是本发明实施例二提供的一种基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控方法的流程图，本实施例可适用于对空调机组进行控制等方面，该方法可以由基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的形式实现，该装置可以集成在基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控系统的空调群控子系统的控制器中，该方法具体包括如下步骤：

步骤210、获取目标组态图和目标组态图中的设备和数据；设备包括空调机组中的设备。

具体的，以空调机组应用在医院为例，目标组态图可以是包括整个医院的暖通设备和管道的暖通组态图，目标组态图中的设备对应有设备的相关数据如设备的运行参数等。暖通设备包括空调机组中的各个设备如冷水机、一次冷冻水泵、二次冷冻水泵、冷却水泵、冷却塔、集水器、分水器、电表等。目标组态图可以预先生成并存储在空调机组的监控系统中，空调机组的控制装置可以与监控系统通信连接，以获取目标组态图和目标组态图中的设备和数据。

步骤220、根据目标组态图以及目标组态图中的设备和数据，建立设备数学模型，以确定设备的能效和健康度。

其中，健康度与设备的历史运行数据以及当前运行状态有关。设备数学模型可以是基于设备以及数据如设备的历史运行参数、历史能耗和历史天气状况等数据建立的模型，设备数学模型中可包括设备的各种参数公式如与能效相关的公式，以根据设备的各种参数公式确定设备的能效和健康度。

另外，确定设备的能效和健康度之后，若设备的能效和健康度均高于对应的预设值，可确定设备的能效和健康度达到预设条件。若设备的能效和/或健康度低于对应的预设值时，发出警告，以联动对设备进行巡检、运维和保养，提高设备的能效和健康度。

步骤230、当设备的能效和健康度达到预设条件时，基于历史负荷和预设时间序列预测算法，对设备的未来负荷进行预测，得到预测负荷值。

具体的，基于预设时间序列预测算法，该算法考虑了趋势项、季节项、剩余项和节假日效应，对于丢失数据和趋势变化具有较强的鲁棒性，并且通常能够很好地处理异常值。例如，实际应用时使用过去7天168h的历史数据，预测未来1h的冷负荷值。

步骤240、基于预设模糊控制规则，修正预测负荷值，得到修正后的预测负荷值；其中，预设模糊控制规则包括天气状况和节假日信息。

具体的，可将历史预测误差转换为模糊控制规则集，抽象成为程序可识别的逻辑，用来修正负荷预测的结果值。模糊输入/输出量的定义选择正大、正中、正小、零、负大、负中、负小七个模糊状态，模糊输入数据包括天气状况和特殊事件，天气状况包括日平均气温、降雨量、最低温度、最高温度等，特殊事件即节假日信息包括工作日、休息日、重要节假日等；输入变量隶属函数使用高斯型函数的形式，例如将日平均气温量化到[0，39]区间，将天气状况(晴、阴、小雨、大雨、暴雨等)量化到[0，9]区间，将特殊事件量化到[0，5]区间等；模糊控制规则形式采用“IF X1 is A1i THEN Y1 is F1k，IF X2 is A2j THEN Y2 isF2k，…IF Xn is Anm THEN Yn is Fnk”，其中X1～Xn为输入数据，Y1～Yn为中间输出结果，最后结果为

步骤250、控制空调机组中各设备以修正后的预测负荷值对应的状态运行。

步骤260、基于改进的布谷鸟算法，在各设备以对应的状态运行时，确定不同设备组合运行时的多个总电功率。

具体的，基于改进布谷鸟算法的节能策略，在修正后的负荷预测值的基础上，使用设备模型与改进的布谷鸟算法计算出最优的节能策略，包括开启哪种设备、调节到什么频率等。基于改进的布谷鸟算法，引入混沌映射、自适应发现概率、遗传策略和变步长策略优化布谷鸟算法，加快算法的收敛速度和计算速度，避免局部最优解情况。改进后的布谷鸟算法优化项如下：1)混沌映射初始化鸟巢位置：映射生成初始鸟巢位置，模型为y(n+1)＝μy(n)(1-y(n))，0

步骤270、根据多个总电功率，确定各总电功率中的最小值以及最小值对应的设备工作台数和单台设备的工作状态。

示例性地，图5是本发明实施例二提供的一种改进的布谷鸟算法寻优的示意图。参考图5，改进的布谷鸟算法寻优的目标，以冷水主机为例：

其中，Teo为冷冻水出水温度(单位：℃)，Tci为冷却水回水温度(单位：℃)，Q_total为总冷负荷需求功率(单位：kW，为已知量)；N为冷水机的实际装机台数；n为实际开启的冷水机台数，取值范围为1到N之间的整数，n的数量由for循环生成；q为单台冷水机当前时刻的实际制冷功率(单位：kW)，q的取值范围：大于等于单台最低允许的制冷功率q_min且小于等于单台最大允许的制冷功率q_max，q_min和q_max是根据冷水机设备的实际情况预先设定的定值，q的值由搜索算法随机生成；最终计算得到在Q满足Q_total，且所有冷水机总电功率P最小情况下的n和q，此时的n和q是空调机组运行时节能效率较高状态下的n和q，以此控制空调机组运行，提升节能效率。对于中央空调冷水机组中的冷水泵和冷却塔，确定各自总电功率最小情况下的开启台数和工作频率，以此控制中央空调冷水机组的运行，提升节能效率。

需要说明的是，本实施例中各预设值的具体数值大小可根据实际运行需求设定，在此不做限定。

本实施例提供的空调机组的控制方法，基于数据、预设模糊控制规则和改进的布谷鸟算法，可确定空调机组中设备如冷水机在满足总冷负荷需求功率时，总电功率最小情况下的冷水机的运行台数n和单台冷水机当前时刻的实际制冷功率q，此时的n和q是空调机组运行时节能效率较高状态下的n和q，以此控制空调机组运行，提升节能效率。

实施例三

图6是本发明实施例三提供的一种基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控装置的结构框图。参考图6，中央空调机组综合管控装置包括：信息获取模块310、模型建立模块320、状态确定模块330、提示模块340、分析统计模块350和异常处理模块360；其中，信息获取模块310用于获取目标组态图和目标组态图中的设备和数据；设备包括空调机组中的设备；目标组态图来源于监控子系统；监控子系统中的目标组态图来源于BIM子系统；设备来源于生态平台；数据来源于物联子系统；模型建立模块320用于根据目标组态图以及目标组态图中的设备和数据，建立设备数学模型，以确定设备的能效和健康度；状态确定模块330用于当设备的能效和健康度达到预设条件时，基于数据、预设模糊控制规则和改进的布谷鸟算法，确定空调机组中各设备的最优工作状态，以对空调机组进行控制，并记录控制记录和控制结果；控制记录和控制结果展示在监控子系统中。提示模块340用于当设备的能效和健康度低于预设条件时，发出对设备进行巡检、运维和保养的提示；设备的巡检、运维和保养来源于设备管理子系统；分析统计模块350用于当对空调机组进行控制的结果为成功时，进行节能量分析与统计；节能量分析与统计展示在能耗管理子系统中；异常处理模块360用于当对空调机组进行控制的结果为失败时，进行异常处理流程；异常处理流程包括控制命令重试、控制失败告警和群控算法重算调优；控制命令重试的功能来源于监控子系统；控制失败告警的功能来源于生态平台；群控算法重算调优的功能来源于空调群控子系统。

可选的，数据包括设备的历史负荷，状态确定模块330包括：负荷预测单元、负荷修正单元和状态确定单元；其中，负荷预测单元，用于基于历史负荷和预设时间序列预测算法，对设备的未来负荷进行预测，得到预测负荷值；负荷修正单元，用于基于预设模糊控制规则，修正预测负荷值，得到修正后的预测负荷值；其中，预设模糊控制规则包括天气状况和节假日信息；状态确定单元，用于根据修正后的预测负荷值和改进的布谷鸟算法，确定空调机组中各设备在预测负荷值达到预设目标值时，总电功率最小状态下对应的设备工作台数和单台设备的工作状态。

可选的，上述状态确定单元包括：功率确定子单元和状态确定子单元；其中，功率确定子单元用于控制空调机组中各设备以修正后的预测负荷值对应的状态运行，确定不同设备组合运行时的多个总电功率；状态确定子单元用于根据多个总电功率，确定各总电功率中的最小值以及最小值对应的设备工作台数和单台设备的工作状态。

可选的，上述控制装置还包括条件确定模块，用于在模型建立模块320确定设备的能效和健康度之后，若设备的能效和健康度均高于对应的预设值，则确定设备的能效和健康度达到预设条件。

可选的，上述控制装置还包括警告模块，用于在模型建立模块320确定设备的能效和健康度之后，若设备的能效和/或健康度低于对应的预设值时，发出警告。

本实施例提供的基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控装置与本发明任意实施例提供的基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控方法属于相同的发明构思，具备相应的有益效果，未在本实施例详尽的技术细节详见本发明任意实施例提供的基于布谷鸟算法和多系统联动的中央空调机组综合管控方法。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整、结合和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。