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醫(yī)院建筑中央空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能研究

2020-05-11 10:33:28丁欣之
能源研究與利用 2020年2期
關(guān)鍵詞:冷水機組中央空調(diào)冷卻水

丁欣之

(江蘇省住房和城鄉(xiāng)建設(shè)廳科技發(fā)展中心,南京 210036)

在公共建筑的全年能源使用去向中,大約50%~60%用于供暖空調(diào)與制冷系統(tǒng),可見中央空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能優(yōu)化運行已成為建筑節(jié)能不可或缺的一部分。醫(yī)院作為典型的公共建筑,其建筑健康發(fā)展和空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能運行更值得關(guān)注。

1 醫(yī)院建筑中央空調(diào)系統(tǒng)能耗分析

以無錫市某醫(yī)院建筑為例,研究中央空調(diào)系統(tǒng)的運行特性。多數(shù)情況下,公共建筑中央空調(diào)系統(tǒng)夏季運行時間較長,該醫(yī)院建筑中央空調(diào)系統(tǒng)共有三個分區(qū),分別為A區(qū)、D區(qū)和G區(qū),各分區(qū)空調(diào)系統(tǒng)在制冷季的運行時段為每年的5~10月,在對目標醫(yī)院建筑中央空調(diào)系統(tǒng)進行節(jié)能診斷時,以醫(yī)院A區(qū)(主要功能為門診)為例,并簡化建筑模型,利用DeST軟件平臺,分析建筑的全年動態(tài)負荷特性,公共建筑模擬時間為8:00~18:00,目標醫(yī)院A區(qū)全年動態(tài)負荷如圖1所示。

特點與普通公共建筑差異較大,表現(xiàn)在全年動態(tài)負荷特性圖上也有所不同,目標醫(yī)院建筑的夏季制冷期較長,且制冷期總的冷負荷較大。制冷期間,中央空調(diào)系統(tǒng)主要設(shè)備制冷季運行功率如圖2所示。

從圖2上可以看到,在空調(diào)機組運行過程中,相對于冷凍水泵、冷卻水泵及二次冷凍泵等,主機的運行功率要高很多,且隨著系統(tǒng)冷負荷的變化呈現(xiàn)大幅度上升或者下降趨勢,因此,主機的節(jié)能性是空調(diào)系統(tǒng)能效的重要影響因素。另一方面,主機的運行特性受環(huán)境溫度制約,環(huán)境溫度的波動影響著主機運行的穩(wěn)定性。

表1 基于冷水機組效率負荷特性的群控策略

2 中央空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能控制方案

本文在研究目標醫(yī)院中央空調(diào)系統(tǒng)的節(jié)能控制方案時,冷水機組選用了基于冷水機組能耗特性的群控策略,冷凍水系統(tǒng)采用智能模糊預(yù)測控制方案,冷卻水系統(tǒng)采用基于自適應(yīng)算法的冷卻水泵節(jié)能控制[1-2]。

2.1 自適應(yīng)模糊PID控制

2.1.1 冷水機組節(jié)能控制技術(shù)

針對目標醫(yī)院中央空調(diào)系統(tǒng)的實際運行特點,基于冷水機組效率負荷特性的群控方案見圖3。主機效率負荷特性的群控流程描述為:根據(jù)制冷機組COP、主機冷凝溫度、環(huán)境總負荷、機組負荷率、主機蒸發(fā)溫度及外界濕球溫度,再基于控制系統(tǒng)相關(guān)歷史數(shù)據(jù)的存儲,利用自適應(yīng)模糊PID技術(shù),建立機組最佳效率模型算法,結(jié)合控制系統(tǒng)預(yù)測到的未來時刻負荷變化趨勢,得到機組效率群控策略,進而選擇出效率最高的運行機組組合?;诶渌畽C組效率負荷特性的群控策略見表1。

2.1.2 冷卻水系統(tǒng)節(jié)能控制技術(shù)

冷卻水系統(tǒng)的自適應(yīng)節(jié)能控制流程描述為:根據(jù)制冷機組的排熱負荷、冷卻水泵特性、冷卻塔額定散熱量、環(huán)境負荷率、冷卻水溫度及外界濕球溫度,基于相關(guān)歷史數(shù)據(jù)存儲,通過數(shù)學(xué)方法建立冷卻水最佳效率算法模型,結(jié)合冷卻水自適應(yīng)算法得到最佳冷凝器中點溫度。從控制原理上來看,與冷凍水系統(tǒng)智能模糊預(yù)測控制類似,冷卻水系統(tǒng)的節(jié)能控制也是以溫度為基準,調(diào)節(jié)冷卻水流量來適應(yīng)制冷機組排熱負荷的變化。冷卻水系統(tǒng)優(yōu)化控制流程圖如圖4所示。

2.2 智能模糊預(yù)測控制

智能模糊預(yù)測控制理論主要運用于冷凍水系統(tǒng)的控制,通過水泵變頻實現(xiàn),冷凍水流量的變化以其供回水溫差或者供回水壓差為固定變量,它隨用戶端負荷的變化而改變[3-5],冷凍水系統(tǒng)模糊優(yōu)化控制原理如圖5所示。

由此,整個冷凍水系統(tǒng)智能模糊預(yù)測控制流程描述為:在某一環(huán)境溫度下,控制系統(tǒng)的負荷預(yù)測器基于負荷數(shù)據(jù)庫預(yù)測出相應(yīng)時刻下的空調(diào)系統(tǒng)負荷,再根據(jù)相對應(yīng)的溫度及壓力保護限值,模糊控制器進行模糊化處理、模糊化推理和清晰化處理,并將處理結(jié)果反饋給執(zhí)行器控制柜,進而控制冷凍水泵,調(diào)節(jié)水泵運行。冷凍水泵經(jīng)調(diào)節(jié)運行后,由傳感器獲得水泵的供回水溫度、回水流量和供回水壓差等,基于此反饋,再進行信息處理與負荷計算,將結(jié)果傳遞給模糊控制器,如此循環(huán)控制。

2.3 系統(tǒng)自適應(yīng)模糊預(yù)測控制

與常規(guī)PID控制相比,智能預(yù)測模糊控制包含了負荷預(yù)測器和模糊控制器這兩個關(guān)鍵部件,智能模糊預(yù)測控制系統(tǒng)流程如圖6所示,其中負荷預(yù)測器是對未來某一時刻環(huán)境負荷的預(yù)測,本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對空調(diào)系統(tǒng)的負荷進行預(yù)測[6-7]。環(huán)境影響因子作為模糊控制器的輸入,但考慮本課題自身特點,無法將環(huán)境影響因子一一列入,因而環(huán)境影響因子帶來的負荷變化反饋到系統(tǒng)運行設(shè)備的特性上,如冷凍水泵流量等。

夏季制冷時,冷凍水泵流量變化過程比較緩慢,再結(jié)合冷凍水系統(tǒng)智能模糊預(yù)測控制示意圖分析,對兩個輸入變量和三個輸出變量均選用三角形隸屬度函數(shù)[8]。

在對智能模糊預(yù)測控制系統(tǒng)進行相關(guān)仿真之前,需要對一些仿真參數(shù)進行確定,本文研究的智能模糊預(yù)測控制系統(tǒng)中包含傳感器對冷凍水回水溫度和流量等的感應(yīng),而冷凍水泵至傳感器之間存在一定的距離,因而需考慮此過程的滯后時間。此外,結(jié)合冷水機組的實際運行特點,將冷凍水流量控制的數(shù)學(xué)模型簡化為二階慣性加純滯后的典型動態(tài)傳遞函數(shù),表示如下:

式中,G(s)為簡化后的冷凍水流量控制數(shù)學(xué)模型;s為時間變量。

智能模糊預(yù)測控制器和常規(guī)PID控制器響應(yīng)曲線對比,如圖7所示,紅色實線表示為模糊預(yù)測控制系統(tǒng)模擬條件下的響應(yīng)曲線,藍色虛線表示為常規(guī)PID控制系統(tǒng)模擬條件下的響應(yīng)曲線,在兩者對應(yīng)的被控對象模型和系統(tǒng)各仿真參數(shù)均相同的情況下,智能模糊預(yù)測控制不容易發(fā)生振蕩,也無超調(diào),相比而言,常規(guī)PID控制會產(chǎn)生一定幅度的振蕩,且達到穩(wěn)定的時間較智能模糊預(yù)測控制有一定的延遲,因此,在中央空調(diào)系統(tǒng)的負荷預(yù)測系統(tǒng)中應(yīng)用智能模糊預(yù)測控制器,對于系統(tǒng)反應(yīng)速度的提高和系統(tǒng)節(jié)能控制方案的完善將具有實際應(yīng)用意義。

3 結(jié)語

本文說明了應(yīng)用在冷水機組和冷卻水系統(tǒng)的節(jié)能控制自適應(yīng)模糊—PID控制理論,闡述了在冷凍水系統(tǒng)節(jié)能控制上的智能模糊預(yù)測控制理論應(yīng)用。結(jié)果表明:模糊PID控制技術(shù)控制效果優(yōu)于常規(guī)PID控制技術(shù);系統(tǒng)采用節(jié)能控制方案后,節(jié)能效益和環(huán)境效益明顯提高。尤其對醫(yī)院中央空調(diào)系統(tǒng)在運行過程中存在的“兩低一高”難題提供了解決思路,同時為醫(yī)院中央空調(diào)系統(tǒng)的運行管理人員提供經(jīng)驗借鑒和指導(dǎo)。

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