姜智堯，黄巍，薛扬帆，杜志敏，晋欣桥

（上海交通大学制冷与低温工程研究院，上海 200240）

0 引言

建筑行业主流方向面向智能建筑发展，在当今获得全面应用。暖通空调作为智能建筑核心组件[1]，高使用频率导致大量能耗。居住建筑能源消耗结构主要由户内环境、居住行为和公用设施构成，根据相关研究，中国夏季普遍地区空调制冷能耗大，部分达到30%以上[2]。而高能耗的原因除了建筑结构设计不合理（如大量玻璃窗的使用）、机组日常运行偏离高效运行点外[3]，还有常规控制器功能与模式单一，无法根据场景及时调整机组的调节与控制。对于企业，暖通空调在长期运行中，积累大量历史数据，数据利用也成为各大空调企业亟待发展的项目。采用开放通讯协议，结合嵌入式软硬件，对智能建筑发展有正面作用[4]。从设备侧到用户侧的完整系统[5]，能解决现行企业控制器局限性。

本文基于智能软硬件以及实际机组探索制冷剂故障的重要影响因素，包括下面几个部分：1）在原始庞大数据样本上应用预处理与特征工程方法[6]，消除相关性较低的特征变量减少计算量，加快计算速度；2）用不同的回归机器学习方法进行预测，筛选出最优的预测方法建立最终预测模型[7]；3）基于单片机，开发面向冷水机组实时数据采集系统；4）结合云端数据库及可视化界面，建立通用数据库；5）设备应用于屋顶机空调进行诊断。

1 研究对象

1.1 屋顶单冷机系统

本文实验对象为Quantum单冷屋顶机，系统原理如图1所示。……