中央空调系统的数据分析与控制策略
基于模型预测控制的建筑智能化中央空调控制策略研究
基于模型预测控制的建筑智能化中央空调控制策略研究随着现代建筑技术的不断发展，建筑行业对于绿色建筑的要求日益提高。
其中，采用智能化中央空调系统成为了当下建筑节能减排的重要手段之一。
而在空调系统中，控制策略是关键因素之一。
基于模型预测控制的中央空调控制策略，则是目前建筑智能化领域中备受关注和研究的课题。
一、基于模型预测控制的中央空调控制策略概述基于模型预测控制的中央空调控制策略，是在数学模型的基础上对系统进行预测和控制，以实现系统能耗效率的优化。
该控制策略的基本原理是将未来一段时间内的能量消耗进行预测，然后根据预测结果调节空调系统的运行状态，以使得空调系统在满足室内舒适度的前提下，实现尽可能的能耗节约。
整个系统包括传感器、控制器和执行器。
其中，传感器可以采集房间温度、湿度等信息，并传回控制器；控制器将传感器的信息进行处理，生成中央空调系统的控制信号；执行器根据传输的信号，对中央空调系统进行实时控制。
基于模型预测控制的中央空调控制策略将精准的预测和控制融为一体，通过计算精度和计算速度的提高，实现了整个系统的高效运行。
在实际应用中，该策略可以有效提高中央空调运行的效率，降低能耗、减轻环境压力，实现节能环保。
二、基于模型预测控制的中央空调控制策略实现方法基于模型预测控制的中央空调控制策略需要对空调系统的精细化建模，以更好地理解系统的状态和性能。
建模过程通常包括以下三个步骤：1. 建立数学模型数学模型是基于空调系统的物理原理和现实问题，应用相关数学方法建立的抽象模型。
根据可控变量和不可控变量等要素，利用控制理论和状态空间法等数学工具，建立系统模型方程。
2. 模型参数辨识模型参数辨识是指通过实验或测量数据，确定所建立模型的参数。
根据模型参数辨识方法及其所使用的数据类型不同，它可以被分为经典辨识、多元统计辨识、模糊辨识、无模型自适应辨识等多种方法。
3. 控制算法设计根据所建立的数学模型和模型参数，设计基于模型预测控制的控制算法。
中央空调系统的节能检测与参数分析
中央空调系统的节能检测与参数分析节能检测对中央空调系统而言至关重要。
本文在了解当前中央空调系统运行情况的基础上，明确了具体节能检测过程，深层探索如何通过节能检测，研究获取的具体数据，以此提升中央空调系统运行效率，实现预期设定的发展目标。
标签：中央空调系统;节能检测;数据;新时代在社会经济和科学技术持续革新的背景下，中央空调系统已经成为提升人们生活质量水平的重要设备，其不仅可以为构建舒适而高效的工作环境奠定基础，还在日常生活中占据重要作用。
但结合实践运行情况分析可知，这类设备在引用过程中会产生大量能源消耗，一般情况下达到了占据大型公共建筑能源消耗的百分之五十以上。
因此，在新时代下节能降耗理念全面推广的同时，企业工作人员要做好中央空调系统的节能检测与参数分析工作，以此为提出有效的管理方案提供有效依据。
下面以某院校某智能建筑楼安装的中央空调系统为例进行深入研究。
1、测试方法在对系统中应用设备实施节能检测工作时，可以选择能耗比较法，就是在空调负荷处于同等的情况下，通过对比分析引用与不引用节能控制装备的中央空调系统，在同等运行时间中获取的能源消耗数据，最终结合计算明确节能率。
2、检测条件为了提升节能检测工作的有效性，工作人员在两种类型中央空调系统交替进行能源消耗检测工作时，要保障其符合以下要求：其一，处于工作状态下的冷热源主机、风机等都相同;其二，要保障两者的开关机时间相同，并在每天检测阶段，保障记录所有空调系统正常运行时间，绝不可以选择某一阶段的运行时间;其三，保障负荷情况保持类似，也就是室外气候与空调应用情况大致相同;其四，工作状态相同。
制冷主机的冷冻水出水温度要控制在额定范围内，同时，保障主机的输出功率不会超过预期规定的额定功率;七五，保障测试仪表相同，也就是孔田系统在交替运行过程中，检测各个设备能源消耗情况的电能表要引用同一个。
3、获取参数分析3.1风管的严密性与强度其中，严密性是风管加工与制作的主要依据，而强度是检查风管耐压力的基础内容，都在保障系统安全工作中占据重要作用。
中央空调能耗分析报告
中央空调能耗分析报告1. 引言中央空调系统是现代建筑中必不可少的设备之一。
然而，由于能源资源的有限性和环境污染问题的日益严重，对中央空调能耗进行分析和优化变得尤为重要。
本报告旨在通过对中央空调系统的能耗分析，提供一些改进建议，以减少能源消耗并提高环境可持续性。
2. 数据收集为了进行中央空调能耗分析，我们首先需要收集相关的数据。
以下是我们收集到的数据信息：1.建筑面积：5000平方米2.中央空调系统的额定功率：200千瓦3.运行时间：每天12小时4.室内温度设定：25摄氏度5.外部温度数据：每小时记录一次3. 能耗计算3.1. 能耗公式中央空调系统的能耗可以通过以下公式计算：能耗 = 额定功率 × 运行时间3.2. 能耗计算结果根据我们收集到的数据，我们可以计算中央空调系统的能耗如下：能耗 = 200千瓦 × 12小时 = 2400千瓦时4. 能耗分析4.1. 能耗趋势分析通过分析已收集的外部温度数据，我们可以绘制出中央空调系统能耗随时间的趋势图。
根据图表分析，我们可以得到一些结论，如：•能耗在高温季节明显增加，说明中央空调系统在高温条件下需要更多的能量来保持室内温度稳定。
•能耗在夜间较低，说明中央空调系统在低温条件下需要较少的能量来保持室内温度稳定。
4.2. 能耗与建筑特性的关系除了外部温度的影响，中央空调系统的能耗还与建筑特性密切相关。
具体而言，建筑面积、建筑材料、保温性能等因素都会对能耗产生影响。
我们可以进行一些模拟实验，计算在不同建筑特性条件下中央空调的能耗，并与实际数据进行对比，从而找到能耗的变化规律。
5. 改进建议基于以上能耗分析的结果，我们提出以下改进建议，以减少中央空调系统的能耗：1.提高建筑保温性能：加强建筑的保温措施，减少室内与室外温度差异，从而降低中央空调系统能耗。
2.优化运行时间：根据能耗趋势分析，合理安排中央空调系统的运行时间，避免在高温季节持续运行，节约能源消耗。
中央空调系统的数据分析与控制策略
中央空调系统的数据分析与控制策略摘要随着全球气候的变迁和空调技术的发展，越来越多的大型建筑物利用中央空调系统来实现室内温度和湿度的调节控制。
本文从理论实际出发，考察中央空调系统的调节控制，利用软件对数据进行挖掘、分析、研究，尝试给出最优状态下的控制策略。
针对问题一，在讨论可控变量时，我们对数据之间的关联性进行分析，选择剔除了其中对题目中要求的三个因变量影响不大的因素，对剩下的变量利用Eviews软件进行了多元线性回归。
在讨论不可控变量时，由于自变量的个数较多，我们在选择剔除后利用SAS软件对剩下的10个变量进行了主成分分析。
最终得到了冷却负载、系统效率、耗电量与可控变量和不可控变量之间的关系模型。
在两次分析中，我们都通过检验回归方程的拟合优度、总体显著性等，验证了模型的可靠性。
针对问题二，要想得到最优控制策略，我们首先要对系统总耗电量和系统效率关于题目中要求的变量进行多元线性回归分析。
在得到回归方程的基础上，确定目标函数和约束条件，进行求解。
最终得到最优控制策略为冷水泵转速为0，冷凝水泵转速为100，冷却塔转速为100，此时相对应的总耗电量为208.6294kw，相对应的系统效率为：0.886957。
针对问题三，我们在问题二得到线性回归方程的基础上，对该题要求的变量进行整数线性规划分析，利用Lingo软件计算得到最优解，相应的系统总耗电量和系统效率的具体数据（部分）在附录11中展示。
针对问题四，我们首先利用Eviews软件回归出线性回归方程，再根据题目给出的约束条件进行Lingo整数线性规划，得到最优状态下的ch=1，chwp=1，cwppc=67.14574，即冷却装置开一个，冷水泵开一个，冷凝水泵的转速控制为67.14574。
关键词：中央空调系统最优控制策略线性规划多元线性回归主成分分析目录中央空调系统的数据分析与控制策略 (i)目录 (ii)1 挖掘目的 (1)2 问题一的模型建立与求解 (1)2.1可控变量对因变量的影响研究 (1)2.1.1讨论总耗电量与可控变量之间的关系 (2)2.1.2讨论系统效率与可控变量之间的关系 (2)2.1.3讨论系统的冷却负载与可控变量之间的关系 (2)2.2不可控变量对因变量的影响研究 (3)2.2.1主成分分析 (3)2.2.2对总耗电量进行回归 (4)2.2.3对系统效率进行回归 (5)2.2.4对系统的冷却负载进行回归 (5)3 问题二的模型建立与求解 (5)3.1最优策略的线性规划 (6)3.2多元线性回归分析 (6)3.3确定最优控制策略 (7)4 问题三的模型建立与求解 (8)4.1线性规划模型 (8)4.2线性规划模型求解 (8)5 问题四的模型建立与求解 (9)5.1线性规划模型 (9)5.2线性规划模型求解 (9)6 结论 (10)7 参考文献 (11)8 附录 (12)问题一 (12)附录1：总耗电量与可控变量之间的关系Eviews回归结果： (12)附录2：系统效率与可控变量之间的关系Eviews回归结果： (12)附录3：系统的冷却负载与可控变量之间的关系Eviews回归结果： (13)附录4：不可控变量间相关系数矩阵分析SAS回归结果： (14)附录5：对总耗电量进行SAS回归结果： (17)附录6：对系统效率进行SAS回归结果： (18)附录7：对系统的冷却负载进行SAS回归结果： (19)问题二 (21)附录8：以总耗电量为因变量的SAS回归结果： (21)附录9：以系统效率为因变量的SAS回归结果： (22)问题三 (22)附录10：最优控制策略的Lingo线性规划分析结果： (22)附录11：最优策略下的总耗电量和系统效率（部分）： (23)问题四 (23)附录12：系统热平衡与控制变量的Eviews回归结果: (23)附录13：最优控制策略的Lingo线性规划分析结果： (24)附录14：最优策略下的总耗电量和系统效率（部分）： (25)1 挖掘目的随着全球气候的变迁和空调技术的发展，越来越多的大型建筑物利用中央空调系统来实现室内温度和湿度的调节控制。
中央空调能耗分析报告
中央空调能耗分析报告1. 引言中央空调作为现代建筑中不可或缺的设备，对室内环境的舒适度起到至关重要的作用。
然而，中央空调的能耗一直是不可忽视的问题。
为了更好地了解中央空调的能耗情况，并为节约能源提供参考，本报告对中央空调的能耗进行了详细分析。
2. 数据收集为了进行中央空调能耗分析，我们收集了以下数据：•建筑物的总面积•中央空调系统的制冷量•中央空调系统的运行时间•室内外温度差异这些数据是通过对多个建筑物的调研以及实际监测得到的。
3. 能耗计算方法中央空调能耗的计算方法主要基于以下公式：能耗 = 制冷量 × 运行时间 × (室内外温度差异)^0.6 / 建筑物总面积其中，能耗以单位时间内的能量消耗进行计量，制冷量指的是空调系统能够提供的制冷能力，运行时间为中央空调系统的工作时间，室内外温度差异反映了室内空调需求的大小。
4. 能耗分析结果通过对收集的数据进行计算和分析，我们得出了以下中央空调能耗的结果：建筑物编号建筑物总面积（平方米）制冷量（万千瓦）运行时间（小时）室内外温度差异（摄氏度）能耗（千瓦时/平方米）1 1000 50 500 5 0.52 1500 70 600 6 0.63 800 40 4004 0.7从上表可以看出，不同建筑物的能耗差异很大。
建筑物3的能耗最高，建筑物2的能耗次之，而建筑物1的能耗最低。
这说明建筑物的面积、制冷量、运行时间以及室内外温度差异都对能耗有着重要的影响。
5. 能耗优化建议为了降低中央空调的能耗，我们提出以下几点优化建议：5.1 能源管理系统的引入引入能源管理系统可以实时监测建筑物的能耗情况，并进行智能控制。
通过分析数据，系统可以根据室内外温度差异自动调整空调的运行时间和温度，从而实现能耗的最小化。
5.2 建筑物绝热性能的提升改善建筑物的绝热性能可以减少室内外温度差异，从而降低空调的能耗。
可以采用更好的隔热材料、双层玻璃窗等手段来改善建筑物的绝热性能。
中央空调的数据分析与动态可视化
中央空调的数据分析与动态可视化【摘要】中央空调作为建筑物中常见的设备，其数据分析与动态可视化在节能和环保方面具有重要意义。
本文首先介绍了中央空调数据的采集方式，包括传感器数据和建筑信息。
然后探讨了数据分析方法，如时间序列分析和机器学习算法的应用。
接着详细介绍了中央空调的动态可视化技术，包括实时监控和可视化报告。
通过案例分析，展示了数据分析和可视化技术在提高能源利用效率和减少碳排放方面的应用效果。
最后讨论了该技术在未来的发展方向，强调了中央空调数据分析与动态可视化的价值，为建筑物管理和设计提供了重要参考。
未来，随着人工智能和物联网技术的不断发展，中央空调的数据分析与动态可视化将更加智能化和高效化。
【关键词】中央空调、数据分析、动态可视化、数据采集、方法、技术、案例分析、应用、展望、价值、未来发展方向1. 引言1.1 研究背景中央空调作为现代建筑中不可或缺的设备，扮演着调节室内温度、湿度和空气质量的重要角色。
随着科技的不断发展和智能化的需求增加，中央空调系统也逐渐向着智能化、自动化的方向发展。
为了更好地监控和管理中央空调系统，数据分析和动态可视化技术逐渐成为关键。
在过去，中央空调系统的监控主要依靠人工巡检和定期维护，效率低下且容易出现盲区和漏洞。
而数据分析技术的引入可以帮助我们实时监测中央空调系统的运行情况，及时发现问题并采取措施解决，提高系统的运行效率和节能性能。
动态可视化技术则能够将大量的数据以直观易懂的图形展示出来，让用户能够通过可视化的方式更直观地了解中央空调系统的运行情况和性能参数。
通过动态可视化，用户可以及时了解系统的运行状态，发现异常情况并做出相应的处理，提高中央空调系统的稳定性和可靠性。
中央空调的数据分析与动态可视化形成了一种新的管理模式，对于提高中央空调系统的运行效率和管理水平具有重要意义。
1.2 研究目的在这篇文章中，我们将探讨中央空调的数据分析与动态可视化。
中央空调在现代建筑中起着至关重要的作用，它不仅能够提供舒适的室内环境，还能够影响建筑的能耗和运行效率。
暖通空调数据分析报告(3篇)
第1篇一、报告概述随着我国经济的快速发展，建筑行业对暖通空调系统的需求日益增长。
暖通空调系统作为现代建筑的重要组成部分，其运行效率、能耗水平直接影响着建筑的舒适性和经济效益。
本报告通过对某地区典型建筑暖通空调系统运行数据的分析，旨在揭示系统运行特点、能耗分布及优化策略，为建筑节能减排提供数据支持。
二、数据来源与处理1. 数据来源：本报告所采用的数据来源于某地区10栋典型建筑的暖通空调系统运行数据，包括室内温度、湿度、室外温度、湿度、空调开启时间、能耗等。
2. 数据处理：对原始数据进行清洗、整理，剔除异常值，采用统计方法对数据进行描述性分析，并运用相关性分析、回归分析等方法对数据进行深入挖掘。
三、数据分析1. 系统运行特点分析（1）室内温度变化规律：通过对室内温度数据的分析，发现室内温度呈现出明显的季节性变化规律。
夏季温度较高，冬季温度较低，春秋两季温度相对稳定。
（2）空调开启时间分布：分析空调开启时间分布，发现空调开启时间主要集中在夏季和冬季，春秋两季开启时间相对较少。
（3）能耗分布：通过对能耗数据的分析，发现空调系统能耗主要集中在夏季和冬季，春秋两季能耗相对较低。
2. 能耗影响因素分析（1）室外温度：室外温度对空调系统能耗有显著影响。
当室外温度较高时，空调系统需要消耗更多能源来降低室内温度，导致能耗增加。
（2）室内温度设定值：室内温度设定值对能耗有直接影响。
设定值越高，空调系统运行时间越长，能耗越高。
（3）空调系统运行效率：空调系统运行效率与能耗密切相关。
提高空调系统运行效率可以有效降低能耗。
3. 相关性分析（1）室内温度与室外温度的相关性：通过对室内温度与室外温度进行相关性分析，发现两者之间存在较强的负相关性。
即室外温度越高，室内温度越低。
（2）空调开启时间与能耗的相关性：分析发现，空调开启时间与能耗之间存在较强的正相关性。
即空调开启时间越长，能耗越高。
四、优化策略1. 优化空调系统设计（1）采用高效节能的空调设备，提高系统运行效率。
中央空调的数据分析与动态可视化
中央空调的数据分析与动态可视化随着经济的不断发展，中央空调已经成为现代商业和住宅建筑中不可或缺的部分。
为了保证室内温度的舒适度和空气质量的优良度，中央空调系统必须不断监测和维护。
大量的数据需要被收集和分析，以便及时发现问题并采取适当的措施。
动态可视化技术可以有效地帮助各种类型的用户快速理解数据和趋势，并支持决策。
以下将讨论中央空调数据分析和动态可视化的相关问题。
1. 数据源中央空调数据可以从各种传感器和计量设备中获得。
传感器可以测量室内和室外温度、湿度、二氧化碳浓度、空气流量、滤网状态、设备耗能等。
计量设备可以记录中央空调系统的工作状态、功率、电流、电压、压力等。
这些数据可以通过传统的有线或无线通信方式传输到数据中心，也可以直接存储在本地设备上。
中央空调数据可以通过多种方法进行分析。
其中，数据挖掘技术可以用来发现数据中的模式、关联和异常。
例如，可以使用聚类算法将相似的设备和场景分组，以便识别不同的控制策略和能耗优化点。
回归算法可以用来预测未来的设备性能和能源消耗。
异常检测技术可以帮助识别故障设备和异常故障模式。
3. 动态可视化动态可视化技术可以帮助用户实时地监视中央空调系统的运行状态和性能。
这种技术可以用来构建各种类型的仪表板和图表，以便支持不同层次的用户和需求。
例如，管理层可以使用图表来监视整个建筑的能源消耗和成本变化，维护人员可以使用3D图形来定位设备位置和故障点。
而最终用户可以使用移动设备或网页来查看室内温度和湿度，以便调整自己的控制策略。
4. 实时监控通过中央空调的实时监控，可以及时检测故障和预防设备损坏。
数据分析和动态可视化技术可以帮助实现这种监控。
通过实时的数据传输和分析，系统可以快速地响应设备状态变化和异常情况。
例如，系统可以在检测到滤网堵塞时发送警报，并提示维护团队进行维护。
总之，中央空调数据分析和动态可视化技术可以帮助实现更高效、更可靠、更节能的中央空调系统。
通过合理的数据采集、分析和可视化，可以最大限度地发挥系统的性能和效益。
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中央空调系统的数据分析与控制策略
一、问题的背景
随着全球气候的变迁和空调技术的发展，越来越多的大型建筑物利用中央空调系统来实现室内温度和湿度的调节控制。
特别是随着“智慧城市”建设步伐的快速推进，如何围绕智慧城市建设实现中央空调系统的智能控制与节能，这是智慧城市建设中的重要研究课题之一。
中央空调系统的优化控制策略研究也是实际中的一个很有普遍意义的重要课题。
图1给出了常见的一类中央空调系统的基本结构示意图，该系统包括三套冷却装置Chiller，记为CH-1/2/3）、两个冷却塔（Cooling Tower，记为CT-1/2，二者等效）、三个冷凝水泵（Condenser Water Pump，记为CWP-1/2/3）和四个冷水泵（Chilled Water Pump，记为CHWP-
1/2/3/4）。
三套冷却装置的额定功率分别为550RT，550RT和235RT（RT为冷却吨，即表示制冷能力的功率单位，1 RT = 3.517kw ）。
图1. 中央空调系统的基本结构示意图
图2给出了中央空调系统的基本工作原理图。
每一套(水冷)中央空调系统都包含内循环和外循环两个热交换循环系统。
在内循环（图2下方）中，冷水泵将冷却装置中由冷却器冷却的冷水推进大楼, 通过热交换对大楼内部的空气进行降温和除湿。
循环水在吸收了室内空气中的热量以后温度升高，重新回流至冷却器中冷却降温，并通过冷却装置将其热量传送到外循环。
在外循环（图2上方）中，冷凝器水泵推动冷凝器中的水来吸收冷却器降温所产生的热量到冷却塔，冷却塔把水中的热量排放到室外空气中，水流再流回冷凝器。
依次循环。
内循环中的冷却器和外循环中的冷凝器被封装在一起，称为中央空调系统的冷却装置（Chiller）。
中央空调通过能量转换实现将室内的热量
吸收并输送至室外，从而实现换气降温的功效。
图2. 中央空调系统的工作原理图。
二、问题的数据说明
1.附件1：CACS_data.csv（共51个字段，88840条记录，数据样本含20593条记录）给出了一个实际中央空调系统状态参数和传感器采集的数据。
包括以下内容：
（1）采集时间：年月日时分；
（2）环境信息：室外相对湿度和温度；
（3）系统状态参数：冷水泵状态、冷凝泵状态、冷却装置状态和冷却塔状态等；
（4）控制参数：冷水泵转速、冷凝水泵转速、冷却塔风扇转速等，相应转速的频率范围分别为30Hz～50Hz、30Hz～50H和25HZ～50Hz。
数据中将以百分比%的形式给出，比如：以30Hz～50Hz为例，0%=30Hz，100%=50Hz，50%=40Hz。
（5）系统采集信息：设备的耗电量、相关传感器读数（如冷凝水进/出冷却装置的水温和流速等）；
（6）系统运行相关信息：耗电量、冷却负载、系统效率等。
2.附件2：关于数据的字段名、含义、单位等内容说明信息表。
（1）系统的可控变量――设备控制参数（3个）：
●冷水泵转速：chwp_pc；
●冷凝水泵转速：cwp_pc；
●冷却塔风扇转速：ct_pc。
（2）系统的可控变量――状态参数（12个）：
●冷水泵1，2，3，4的状态参数：chwp1stat，chwp2stat，chwp3stat，chwp4stat；
●冷凝水泵1 ，2，3的状态参数：cwp1stat，cwp2stat，cwp3stat；
●冷却装置1，2，3的状态参数：ch1stat，ch2stat，ch3stat；
●冷却塔1，2的状态参数：ct1stat，ct2stat。
（3）其他由传感器采集数据均为不可控参数，这些数据受到设备的配置与可控制参数以及室外温度和湿度等因素的影响，并且直接影响系统的耗电量、冷却负载和系统效率。
注意：
（1）问题的数据均为系统实测数据，由于某些时候受外部环境、其他电器设备、人员流动等因素的影响，可能会出现传感器采集数据有些不稳定情况，或个别的异常数据。
（2）在系统的调控过程中，虽然个别设备处于关闭状态，但会有处于待机空转而出现耗电的情况。
三、要研究的问题
附件1中的数据来源于热带地区某城市的一套中央空调系统，该城市常年平均温度为25至32摄氏度之间，平均湿度为85%左右。
这些数据都是根据外部环境条件和经验由人工设定的控制策略采集得到的。
请你们团队充分利用附件1所给的数据，结合实际分析研究下列问题：1．对附件1中实际数据做深入的分析处理，挖掘出数据变化的特征和规律，研究冷却负载、系统效率、耗电量与可控变量和不可控变量之间的关系模型，并检验模型的可靠性。
2．按照附件1的数据中给出的时间、室外温度和湿度、冷却负载和设备状态信息，试给出通过调节可控变量（冷水泵转速、冷凝水泵转速和冷却塔风扇转速）的最优控制策略，并给出相应的系统总耗电量和系统效率。
3．按照附件1的数据中给出的时间、室外温度和湿度、冷却负载和可控变量（冷水泵转速、冷凝水泵转速和冷却塔风扇转速）取值，试给出所有设备状态变量的最优控制策略，以及相应的系统总耗电量和系统效率。
4．按照附件1的数据中给出的时间、冷却负载、室外温度和湿度，试给出所有可控变量的最优控制策略，以及相应的系统总耗电量和系统效率。
这里对系统设备状态变量有如下要求：（1）每台设备的开/关以后2个小时以内不可以关/开；
（2）每台设备每天最多只能开关6次；
（3）每台设备不能超负荷运转；
（4）任何时间都至少要开启一台设备。
附件1：中央空调系统的采集数据表（CACS_data.csv）
附件2：关于数据的字段名、含义、单位等内容说明信息表。