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摘要：集中式冷热源能耗在暖通空调系统中占比大，设备类型繁多，系统整体节能优化难度高，缺乏设备级节能算法支撑。对集中式冷热源设备中耗能占比高的主机设备进行研究，构建了设备级节能模型算法。目前冷热源主机能效模型算法中存在参数多、复杂度高、精确建模困难等诸多问题。在对水温及负荷率等冷热源主机运行参数对能效的影响程度研究基础上，从运行水温条件、设备负荷率两个方面综合分析，提出了基于负荷侧水温、源侧水温、源侧温差、部分负荷率等参数的设备级节能算法。该算法对于水温条件方面采用带有边界约束的解耦算法；在系统负荷分配方面采用动态规划的负荷优化分配算法。经实际项目验证，系统月度用电量平均节省率可达23.34%，节能效果显著。
关键词：解耦算法；系统节能；动态规划；模块化；主机单元
0引言
在“双碳”背景下，全国每年的能源消耗仍呈现上升趋势，据2020年最新统计，建筑占能源总消费比例达45.5％以上[1-4]。而建筑能耗各分项中，暖通空调能耗占比高达60%，其中主机能耗所占比例最高，约占空调系统能耗的50%~75%，可见主机节能已成为实现系统乃至建筑整体高效节能的掣肘因素。目前，针对提高主机能效方面，国内外学者在水温优化建模和系统负荷分配的问题上已经进行了一定的研究。
在水温优化建模方面，颜永民等[5]利用主机能效与负荷、源侧进水温度、负荷侧供水温度和供回水温差等参数进行能效建模，并使用优化算法寻找最优负荷侧出水温度，使系统能耗节省7%。杨秀等[6]通过对主机多个运行参数上下限的设定及设备间的解耦进行能效模型的搭建，对源侧进水温度和负荷侧的回水温度进行寻优，使系统日平均节能约13%。王升，刘华等[7]通过不断提升冷水供水温度和增大冷水供回水温差的方案对其进行全年逐时能耗仿真，使制冷机房能效、系统能效分别达到7.20、5.76。
在系统负荷分配方面，程镇，陈德祥等[8]提出系统负荷比功率关系图确定主机台数的切换点，使系统的用电量节省率达到9%。王华秋等[9]提出BiLSTM-MSTSO负荷分配模型，对多台冷水机组的部分负荷率（PLR）进行分配与优化，使系统能耗节省率提升了7.74%。闫秀英等[10]利用TRNSYS模拟得出的负荷值聚类分析，确定不同负荷值对应的主机运行台数，并对主机采用排序优化控制方法改善顺序控制，使系统能耗降低5.22%。
综上可得，目前在水温优化建模方面，常对主机两侧多个运行参数进行耦合建模，使得模型较为复杂。在系统负荷优化分配方面，通常仅对单台主机的负荷率进行研究，而对多台主机并联的系统负荷优化分配方面研究不足。本文针对水温优化模型的研究，采用对主机源侧和负荷侧运行参数解耦的处理方式，一方面对源侧和负荷侧的温度、温差进行独立优化调节，另一方面简化了主机能效模型。而对多台主机并联的系统负荷分配问题，本文采用对系统主机模块化的处理方式，以主机单元的形式把系统主机划分为多个主机单元。利用动态规划的方式寻找系统综合能效最高时不同主机单元对应的主机待开台数和负荷分配值，实现主机高效运行。与传统的冷热源主机节能优化控制相比，本研究适用范围更广，实用性和通用性更强。冷热源系统主机节能优化架构如图1所示，以下对相关理论进行展开阐述。
1主机水温优化模型研究
1.1负荷侧和源侧运行参数解耦
针对冷热源主机水温优化建模的问题，常以冷热源主机为整体对其两侧的多个运行参数进行能效模型的搭建[11-16]，但较多的输入参数会增大模型搭建的难度、结构的复杂度和算法的运算量。同时，模型中多个参数彼此之间可能存在多重共线性和模型过拟合等问题，容易引起参数估计的有偏性和非一致性。因此，针对主机能效模型含有较多输入参数的问题，提出对主机源侧和负荷侧的运行参数进行解耦处理，为了表述更加清楚，本研究以克莱门特生产的螺杆机制冷工况为例，该方法对其他厂家生产的螺杆机组仍适用。
运行参数解耦的优点：一方面能够搭建一个精度高、复杂度低的主机能效模型，另一方面也为系统节能运行、控制优化和运行参数优化调节提供一个更为简化和高效的策略。具体研究方法：通过不断调节主机源侧或负荷侧的水温设定值，观察主机能效变化情况，记录下主机实时运行的工况数据，并对采集和记录的数据做深入分析和仿真研究，结果如图2所示。
由图2可得，在主机源侧进水温度为32℃,出水温度为37℃的标准工况下，通过不断调节主机负荷侧出水温度和温差的设定值，主机能效变化率曲线最大偏差为0.007 369。同理，在主机负荷侧出水温度为7℃,进水温度为12℃的标准工况下，通过不断调节主机源侧进水温度和温差的设定值，主机能效变化率曲线的最大偏差为0.009 167，则说明主机源侧的温度和温差与负荷侧温差和温度对主机在某一工况点运行能效影响的相关性很小。因此，对主机负荷侧和源侧运行参数可进行解耦处理。可单独对主机任意一侧的运行参数进行主机能效建模，并通过调节运行参数来提高主机的运行能效。
1.2主机能效优化分析与验证
基于主机负荷侧和源侧运行参数可解耦的结论，在系统负荷不变的工况下，根据系统测试数据拟合主机源侧和负荷侧的温度TE（TC）、温差∆TE(∆TC）与主机能效COP之间的关系，其主机能效模型三维平面的侧视图，如图3所示。
主机能效与负荷侧运行参数的数学模型：
COP(TEi,ΔTE)=4.139+0.191 9×TEO+0.017 38×ΔTE+φ(TCi,ΔTC) （1）
主机能效与源侧运行参数的数学模型：
COP(TCi,ΔTC)=13.29+0.215 1×TCi+0.017 38×ΔTC+δ(TEi,ΔTE) （2）
式中：φ(TCi,∆TC)为TCi,∆TC的函数；δ(TEo,∆TE)为TEo,∆TE的函数。
由图3分析可得：（1）解耦后的主机能效模型拟合优度高、结构简单，降低了主机能效优化的难度；（2）主机负荷侧温差对主机能效影响较小，在系统温差和温度允许的安全范围内，可通过增大温差和提升主机负荷侧的出水温度使主机运行能效提升。而主机源侧温差对主机能效影响较大，可结合水泵运行功率，采用变温差的优化方式，寻找系统能效最优时所对应的目标温差。综上分析可得，通过提高主机负荷侧出水温度、温差设定值和降低主机源侧进水温度设定值、变温差的方式提升系统主机的运行能效。
基于提高主机负荷侧出水温度和降低主机源侧进水温度可提高主机能效的结论，使用测试数据对其进行验证，数据分析结果如图4所示。
经数据分析和仿真结果可得，每提升1℃的主机负荷侧出水温度和每降低1℃的主机源侧进水温度，可使主机能效提升3.0%~4.0%。因此，在满足末端负荷需求和系统约束条件允许的范围内，提升主机负荷侧的出水温度和降低源侧进水温度可提高主机能效，式（3）~（6）为主机安全运行区间：
约束条件1：
ΔTC min≤ΔTC≤ΔTC max （3）
ΔTE min≤ΔTE≤ΔTE max （4）
式中：{∆TE min，∆TE max}、{∆TC min,∆TC max}分别为主机负荷侧温差和源侧温差的上下限，可根据主机型号和主机管道边界流量进行设置，本文选取∆TE∈[3,6]，∆TC∈[3,8]。
约束条件2：
TCi min≤TCi≤ΔTCi max （5）
TEO min≤TEO≤ΔTEO max （6）
式中：{TEO min，TEO max}，{TCi min,TCi max}分别表示主机负荷侧出水温度和源侧进水温度的上下限，可根据主机类型进行设置，本文选取TEo∈[7,13]，TCi∈[24,30]。
2系统负荷优化分配研究
2.1系统主机模块化处理
在实际项目中往往会存在多台主机并联的系统形式，针对系统负荷优化分配的问题，采用以主机单元的划分方式对系统主机进行模块划分，结合各单元内主机能效特性曲线，采用动态规划方法寻找主机单元内最优开启台数和单元间负荷的最优分配值。该方法在满足末端负荷需求的基础上，实现了系统主机综合能效最高。
主机单元定义：按照用户侧一次循环水泵组将系统主机进行划分，单个划分结果定义为主机单元，如图5所示。通过调节不同循环水泵组的流量大小，实现系统中主机单元间负荷的分配。
本文采用实际改造项目中额定制冷量为318.2 kW和325.5 kW的螺杆主机，额定制冷量为422 kW的磁悬浮主机作为研究对象，且每个主机单元包含3台主机，其三者PLR-COP特性曲线，如图6所示。
对于主机单元U，其单元内包含n台主机。主机单元的负荷由单元内的所有主机共同承担。
整个主机单元的功率要满足分配的总负荷PU:
单台主机的负荷-能效COP模型为:
则整个主机单元的能效为：
约束条件3:
考虑主机运行安全的问题，设置安全负荷运行区间：
α1×p screw≤pi≤α2×p screw （10）
β1×p maglev≤pi≤β2×p maglev （11）
式中：{α1，α2}，{β1,β2}分别表示螺杆主机、磁悬浮主机安全运行区间的上下限系数，其数值可依据主机类型进行设值。
在约束条件3下，需要求解一组Pi使得CCOPU最大。因此，将最优系统负荷分配问题转化成了一个优化问题，并使用动态规划方法对其进行寻优求解。另外，在实际项目中系统需要根据末端负荷需求进行相应调整，基于对系统运行的稳定性和响应的平稳性考虑，希望系统每次调节时的调整幅度最小，也为避免在系统运行范围边界出现主机频繁启停的状况。对于系统从上一个运行状态转移到下一个运行状态时，构建一个变化权重Wsys，对于单位系统总负荷变化∆Ptotal，有：
式中：ΔPi为单台主机负荷改变量，i为主机编号。
由于系统80%的时间运行在部分负荷工况下，基于对主机运行寿命的考虑，对主机单元中相同类型的主机考虑轮换运行，优先开启累计运行时间较短的主机，变化权重Wsys可改进为：
约束条件4：
每台主机的负荷调整值∆Pi之和必须等于系统总负荷的调整值∆Ptotal：
针对主机在运行过程中出现故障的情况，这里构造一个主机运行状态的符号标记signi，故障的主机可以被剔出优化主机池，则调整变化权重可以优化为：
此时，整个优化问题转化为：
因此，这里不仅要优化系统的综合能效CCOP U，还要考虑系统在响应过程中更加平稳的主机单元负荷分配方式。也就是除了对目标进行优化外，还需要对解的变化路径进行优化，形成了一个路径规划问题。
在整个机组满负荷运行时，该规划仅存在唯一解Pi。利用路径规划的方法，寻找在总负荷每下降ΔPtotal时，求解一组Pi使得系统综合COP尽可能的大，而Wsys尽可能小。
上述公式变量的释义如表1所示。
2.2主机单元内运行台数优化
依据主机能效特性曲线进行路径规划寻优，可得出3个主机单元对应的综合能效（COP）曲线，如图7所示。以及在不同的分配负荷下主机单元内最优的主机待开台数，其动态寻优结果，如图8所示。
由图8可得，依据主机能效特性曲线动态寻优的结果，可确定主机单元在不同的分配负荷下，其对应能效最优时主机单元内开启的主机台数。
2.3主机单元间负荷分配优化
根据上一节求解出的主机单元能效特性曲线，再一次进行路径规划寻优，可得出整个系统的综合能效曲线。其优化结果如图9所示。
由图9系统负荷分配曲线分析可得，在已知各单元主机能效特性曲线的基础上，采用动态规划的方式对已划分好的主机单元进行负荷分配，既可求得在不同的系统负荷下，各主机单元所分配的负荷最优值。由图9中的负荷-COP曲线分析结果可验证，采用动态规划得到的分配策略能使系统在全负荷区间以较高的能效运行。
综上可得，在已知系统负荷的前提下，可依据动态规划寻优的结果（图8~9）得出，不同主机单元分配的最优负荷值和对应开启主机的最优台数，最终实现系统综合能效最高的优化目标。
3应用分析
本研究已在使用面积为6.359 8万㎡的无锡某改造项目被投入使用，自2022年12月5日开始至今（2023年9月份），系统逐月用电量与改造前相比，节能效果显著。2023年1月份至9月份与2022年同期（没改造前）的数据对比分析结果如图10（a）~（c）所示（该数据均为项目现场的抄表数据）。
由图10分析可得，在建筑结构、区域环境、配套设施等均相同的条件下，1—8月份系统总用电量同比节省约539 540 kW·h，总用电量同比节省率为23.34%。而逐月用量分析，7月份的用电量同比节省率为29.08%，其中4月份为系统维护阶段。经分析可得：无论系统是从逐月用电量节省率还是总用电量节省率对比，均有较为显著的节能效果。该研究还具有较广阔的适用范围和应用前景。
4结束语
本文对集中式冷热源设备中耗能占比高的主机设备开展节能优化研究，构建了设备级节能模型算法。采用模块化处理方式把系统主机划分出多个主机单元。利用动态规划的方式，寻找系统综合能效最高时不同主机单元对应的主机待开台数和负荷分配值，最终实现主机高效运行。主要研究结论如下。
（1）对于水温优化模型的研究，经测试数据分析得出：主机源侧和负荷侧的运行参数可进行解耦处理，并根据解耦后的主机能效模型得出：提升主机负荷侧出水温度和降低源侧进水温度均可使主机能效提升。最后，对其进行数据验证。
（2）对于系统负荷最优分配的研究，采用以主机单元的方式对系统主机进行模块划分，对主机单元内和主机单元间采用动态规划的方式，寻找主机单元内最优开启台数和单元间负荷最优分配值，实现系统高能效运行的目标。
（3）本文提出的设备级主机单元节能算法已在实际项目中应用，经抄表数据对比分析，系统总用电量节省率同比提升了23%，月度用电量平均节省率可达到23.34%，节能效果显著，并通过了实际项目的验证。
参考文献：
[1]THANGAVELU S R,MYAT A,KHAMBADKONE A.Energy op⁃timization methodology of multi-chiller plant in commercial buildings[J].Energy,2017,123:64-76.
[2]中国建筑节能协会.中国建筑能耗研究报告2020[J].建筑节能(中英文),2021,49(2):1-6.
[3]高凡.节能减排理念在建筑暖通空调设计中的应用探析[J].居业,2024(1):140-142.
[4]孙宇,韩冰.绿色理念在建筑暖通空调系统节能设计中的应用[J].中国设备工程,2023(21):242-244.
[5]颜永民,张国强.空调冷热源系统优化控制模型的研究[J].建筑热能通风空调,2013,32(4):7-10,14.
[6]杨秀,刘欣雨,孙改平,等.基于改进粒子群算法的中央空调系统节能优化控制[J].电力科学与技术学报,2023,38(3):65-75,93.
[7]王升,刘华,李宏波,等.中温供水大温差集中空调系统能效分析[J].暖通空调,2023,53(1):97-104.
[8]程镇,陈德祥,汤继保,等.多台冷水机组空调系统的优化控制[J].设备管理与维修,2019(14):177-178.
[9]王华秋,李乐天.基于MSTSO算法的冷水机组负荷分配模型研究[J].计算机测量与控制,2024,32(1):201-208,216.
[10]闫秀英,王乐唯.多台冷水机组联合运行优化控制策略[J].计算机测量与控制,2020,28(7):97-101.
[11]李建维.中央空调水系统节能运行优化技术研究[D].西安:西安建筑科技大学,2016.
[12]张章.建筑暖通空调与节能研究[J].住宅与房地产,2020(12):47.
[13]程镇,陈德祥,汤继保,等.多台冷水机组空调系统的优化控制[J].设备管理与维修,2019(14):177-178.
[14]施灵.多台冷水机组空调系统的优化控制[J].暖通空调,2005(5):79-81.
[15]张国华,胡剑.基于动态反馈的多元参数回归空调负荷预测控制方法[J].机电工程技术,2018,47(11):64-69.
[16]吴耀洲.暖通空调系统节能设计研究[J].装备制造技术,2023(6):212-214,222.后台-系统设置-扩展变量-手机广告位-内容正文底部 -
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集中式冷热源主机单元设备级节能算法论文
人参与 2024-07-16 10:28:36 分类 : 理学 点这评论 作者：团论文网 来源：https://www.tuanlunwen.com/
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