張 燦，姚嫣菲，徐 堅(jiān)

（1. 浙江華云清潔能源有限公司，杭州 311112；2. 浙江交通職業(yè)技術(shù)學(xué)院，杭州 311112；3. 江西新能源科技職業(yè)學(xué)院，江西 新余 338004）

0 引言

地源熱泵是典型的混合式制冷制熱系統(tǒng)，是指以土壤源為主要冷熱源，結(jié)合其他輔助冷熱源的熱泵空調(diào)。在南方地區(qū)，通常采用冷卻塔、冰蓄冷等輔助冷源；在北方地區(qū)，通常采用太陽(yáng)能、污水源等輔助熱源［1］。

混合式系統(tǒng)不僅具有單一地源熱泵高效節(jié)能的優(yōu)點(diǎn)，還可以利用輔助冷熱源來(lái)平衡過(guò)多的冷負(fù)荷或熱負(fù)荷，避免地下“熱堆積”現(xiàn)象［2］。目前，在埋管空間有限的建筑中，混合式系統(tǒng)的應(yīng)用較多。

混合式系統(tǒng)的控制難點(diǎn)在于如何合理切換冷熱源。已有的控制方法包括:控制埋管換熱器供水溫度在一定范圍內(nèi)；控制埋管換熱器供水溫度與室外環(huán)境溫度差；設(shè)定輔助冷熱源的啟停時(shí)間［3］。采用傳統(tǒng)控制方法往往會(huì)出現(xiàn)前兩個(gè)月埋管換熱器運(yùn)行效果好，后兩個(gè)月效果很差，甚至低于輔助冷熱源的效率，原因是沒(méi)有對(duì)埋管換熱器運(yùn)行狀況進(jìn)行評(píng)估，不能及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的故障風(fēng)險(xiǎn)，錯(cuò)過(guò)了最佳的調(diào)控時(shí)間［4］。

本文在準(zhǔn)確預(yù)測(cè)系統(tǒng)短期、中期和長(zhǎng)期冷熱負(fù)荷的基礎(chǔ)上，采用變周期模型評(píng)估健康狀況，進(jìn)而控制地源和輔助冷熱源的啟停，實(shí)現(xiàn)對(duì)混合式系統(tǒng)的合理控制。

1 冷熱負(fù)荷預(yù)測(cè)

對(duì)于地源熱泵系統(tǒng)，冷熱負(fù)荷的變化會(huì)導(dǎo)致地下溫度場(chǎng)的變化，從而影響系統(tǒng)的制冷（熱）量和效率［5］，因而準(zhǔn)確預(yù)測(cè)冷熱負(fù)荷非常必要。然而，由于氣象因素和人類生活行為的混沌性質(zhì)，冷負(fù)荷數(shù)據(jù)總是表現(xiàn)出非線性和動(dòng)態(tài)的特征，因而將冷負(fù)荷精確可靠的預(yù)測(cè)變得非常困難［6］。

本文采用改進(jìn)的DBN網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)短期、中期和長(zhǎng)期冷熱負(fù)荷。DBN 是將多個(gè)受限玻爾茲曼機(jī)（restricted Boltzmann machine，RBM）［7］組成的網(wǎng)絡(luò)模型逐層訓(xùn)練以挖掘高維特征，在高維以及非線性、動(dòng)態(tài)性強(qiáng)的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)中取得良好效果。傳統(tǒng)RBM 可視層輸入一般為二進(jìn)制，而空調(diào)負(fù)荷為連續(xù)性數(shù)據(jù)，容易導(dǎo)致數(shù)據(jù)丟失，因此本文引入帶獨(dú)立高斯分布的連續(xù)性受限玻爾茲曼機(jī)（CRBM）替代傳統(tǒng)RBM，如圖1所示。

圖1 改進(jìn)的DBN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.1 Improved DBN network structure

改進(jìn)DBN算法具體步驟如下:

（1）輸入訓(xùn)練樣本，并對(duì)樣本進(jìn)行CRBM處理；

（2）初始化各RBM層的權(quán)重和偏置γ={ω,a,b}，開(kāi)始RBM的迭代訓(xùn)練；

（3）優(yōu)化更新γ，計(jì)算原目標(biāo)對(duì)參數(shù)γ的梯度，然后根據(jù)更新的梯度對(duì)參數(shù)γ進(jìn)行更新，直到參數(shù)γ滿足要求；

（4）利用更新的參數(shù)γ進(jìn)行反向訓(xùn)練，更新整體網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；

（5）進(jìn)行冷負(fù)荷數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。

以下結(jié)合實(shí)例介紹空調(diào)冷負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。

1.1 短期負(fù)荷預(yù)測(cè)

短期負(fù)荷受天氣影響較大。因此，根據(jù)近兩日的氣象參數(shù)和短期負(fù)荷，結(jié)合天氣預(yù)報(bào)信息預(yù)測(cè)下個(gè)工作日的短期負(fù)荷。

短期負(fù)荷計(jì)算如下

式中:t為開(kāi)啟時(shí)間，s；C為水的比熱，J∕（kg·℃）；ρ為水的密度，kg∕m3；Ti為地源側(cè)回水溫度，℃；To為地源側(cè)供水溫度，℃；V為地源側(cè)流量，m3∕s。

氣象參數(shù)選擇平均溫度和平均濕度。預(yù)測(cè)方法采用改進(jìn)的DBN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。輸入變量包括近兩日的冷負(fù)荷值、平均溫度和平均濕度以及下一工作日的天氣預(yù)報(bào)（平均溫度和平均濕度），輸出值為下一工作日的冷負(fù)荷。

1.2 中期負(fù)荷預(yù)測(cè)

中期負(fù)荷受天氣影響較小，且具有較強(qiáng)的季節(jié)時(shí)序性，只需根據(jù)去年的數(shù)據(jù)，結(jié)合近期的冷負(fù)荷來(lái)預(yù)測(cè)中期負(fù)荷。

預(yù)測(cè)方法采用改進(jìn)的DBN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。輸入變量包括:去年的中期冷負(fù)荷值和氣象參數(shù)，最近10日的冷負(fù)荷平均值和氣象參數(shù)，去年對(duì)應(yīng)的10日冷負(fù)荷平均值，輸出變量為中期冷負(fù)荷的預(yù)測(cè)值。

1.3 長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)

長(zhǎng)期負(fù)荷需考慮長(zhǎng)周期（30年）內(nèi)的年負(fù)荷值，假設(shè)氣候不發(fā)生較大的變動(dòng)，根據(jù)歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和近1年的負(fù)荷來(lái)預(yù)測(cè)長(zhǎng)期負(fù)荷。

預(yù)測(cè)方法采用改進(jìn)的DBN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。輸入變量包括:最近1年的年均負(fù)荷和氣象參數(shù)，最近2個(gè)制冷季的負(fù)荷值和氣象參數(shù)，輸出變量為長(zhǎng)期負(fù)荷的預(yù)測(cè)值。

1.4 預(yù)測(cè)模型驗(yàn)證

為了驗(yàn)證改進(jìn)DBN網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)短期、中期和長(zhǎng)期冷熱負(fù)荷的準(zhǔn)確性，需要進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。所需預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)通過(guò)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)得出，前7年的1 176組數(shù)據(jù)作為模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其中短期、中期和長(zhǎng)期各392組；后3年的504組數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)，其中短期、中期和長(zhǎng)期各168組。

項(xiàng)目為酒店類建筑，位于杭州，空調(diào)面積6 000 m2，系統(tǒng)采用單U型地下埋管，主機(jī)為兩臺(tái)水源熱泵機(jī)組，冷卻塔作為輔助冷源，總制冷量617 kW，總制熱量659 kW。

運(yùn)行數(shù)據(jù)包含氣象參數(shù)、地源側(cè)供回水溫度、用戶側(cè)供回水溫度、機(jī)組和系統(tǒng)耗電量。時(shí)間自2009年12月31日至2019年12月31日，總計(jì)87 600 h。通過(guò)計(jì)算供回水溫度和流量能夠較為準(zhǔn)確地得出空調(diào)負(fù)荷的實(shí)際變化趨勢(shì)，滿足模型驗(yàn)證要求。訓(xùn)練集預(yù)測(cè)結(jié)果如圖2所示，測(cè)試集預(yù)測(cè)結(jié)果如圖3所示。

圖2 訓(xùn)練集預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.2 Prediction results of training set

圖3 測(cè)試集預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.3 Test set prediction results

由圖2可知，在訓(xùn)練集預(yù)測(cè)結(jié)果中，空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值誤差基本在±10%以內(nèi)，負(fù)荷預(yù)測(cè)精度較高。

由圖3可知，在測(cè)試集預(yù)測(cè)結(jié)果中，預(yù)測(cè)結(jié)果稍差，但大部分的負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值誤差在±10%以內(nèi)。對(duì)訓(xùn)練集與測(cè)試集預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，誤差在5%以內(nèi)的數(shù)據(jù)占比分別為82.22%和80.27%，誤差在10%以內(nèi)的數(shù)據(jù)占比分別為98.06%和96.92%，訓(xùn)練集預(yù)測(cè)結(jié)果的決定系數(shù)R2=0.964 3，測(cè)試集預(yù)測(cè)結(jié)果的R2=0.943 0，模型泛化性能較好。

圖4 分別給出了短、中、長(zhǎng)期負(fù)荷的預(yù)測(cè)值，橫坐標(biāo)為時(shí)間序列號(hào)，可以看出預(yù)測(cè)值符合實(shí)際變化趨勢(shì)，且預(yù)測(cè)精度較高。

圖4 短、中、長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值對(duì)比Fig.4 Comparison among short，medium and long-term load forecasting value and measured value

將改進(jìn)的DBN預(yù)測(cè)模型與BP預(yù)測(cè)模型、LSTM預(yù)測(cè)模型以及DBN預(yù)測(cè)模型在劃分好的訓(xùn)練集和測(cè)試集上測(cè)試對(duì)比，結(jié)果如表1所示，其中RMSPE為均方根百分比誤差，由表1可知本文所提的模型準(zhǔn)確度較高。

表1 預(yù)測(cè)模型對(duì)比Table 1 Comparison of forecasting models%

2 埋管換熱器的健康評(píng)估

2.1 埋管換熱器的變周期模型

本文針對(duì)不同時(shí)間尺度，不同空間區(qū)域的傳熱過(guò)程，采用變周期模型計(jì)算地下溫場(chǎng)變化。

2.1.1 短期模型

本文采用文獻(xiàn)［8］提出的有限長(zhǎng)線源模型，并將其中的線熱源強(qiáng)度用短期平均負(fù)荷-qs代替，如下所示

2.1.2 中期模型

采用文獻(xiàn)［8］的有限長(zhǎng)線源模型計(jì)算埋管換熱器中周期的最大溫升，并將其中的線熱源強(qiáng)度用夏（冬）季平均負(fù)荷代替，如下所示

計(jì)算點(diǎn)p的溫升需同時(shí)考慮N個(gè)埋管的影響，如下所示

式中:θp為p點(diǎn)的溫升，℃；θi為某個(gè)鉆孔單獨(dú)運(yùn)行時(shí)在p點(diǎn)的溫升，℃。

2.1.3 長(zhǎng)期模型

同時(shí)考慮熱源、熱匯影響，即可得到群管長(zhǎng)期換熱的有限長(zhǎng)圓柱體熱源模型如下

2.2 健康評(píng)估

埋管換熱器的設(shè)計(jì)壽命在30 年以上。為確保其穩(wěn)定高效運(yùn)行，需進(jìn)行全面的健康評(píng)估，以便及時(shí)采取有效的控制措施。

2.2.1 健康指數(shù)的定義

混合式系統(tǒng)的健康指數(shù)是評(píng)估某一周期內(nèi)，埋管換熱器運(yùn)行效率高低的指標(biāo)，最高值為100分，最低值為0分。

地下溫度場(chǎng)的變化對(duì)于系統(tǒng)的運(yùn)行影響很大，制熱運(yùn)行時(shí)，地下溫度場(chǎng)溫度高，則埋管換熱器的供水溫度高，主機(jī)性能系數(shù)高，健康指數(shù)高；地下溫度場(chǎng)溫度低，則埋管換熱器的供水溫度低，主機(jī)性能系數(shù)低，健康指數(shù)低。

制冷運(yùn)行時(shí)，地下溫度場(chǎng)溫度低，則埋管換熱器的供水溫度低，主機(jī)性能系數(shù)高，健康指數(shù)高；地下溫度場(chǎng)溫度高，則埋管換熱器的供水溫度高，主機(jī)性能系數(shù)低，健康指數(shù)越低。

為了全面評(píng)估系統(tǒng)的運(yùn)行狀況，根據(jù)不同的時(shí)間周期，定義短期制冷健康指數(shù)為Hcs，中期制冷健康指數(shù)為Hcm，長(zhǎng)期制冷健康指數(shù)為Hcl，短期制熱健康指數(shù)為Hhs，中期制熱健康指數(shù)為Hhm，長(zhǎng)期制熱健康指數(shù)為Hhl。

2.2.2 健康指數(shù)的計(jì)算方法

由于主機(jī)制冷時(shí)性能系數(shù)和地源側(cè)供水溫度成近似線性負(fù)相關(guān)，故本文提出一種制冷和制熱健康指數(shù)的計(jì)算公式，如下所示

一般以土壤初始溫度為最佳值，在主機(jī)低效運(yùn)行區(qū)間選擇某一溫度值作為最差值。健康指數(shù)的具體計(jì)算步驟如下:

（1）預(yù)測(cè)短期、中期和長(zhǎng)期冷熱負(fù)荷；

（2）將熱物性參數(shù)和冷熱負(fù)荷預(yù)測(cè)值代入埋管換熱器的變周期模型，得出埋管換熱器的短期、中期和長(zhǎng)期供水溫度；

（3）根據(jù)實(shí)際情況確定制冷和制熱工況的最佳或最差供水溫度。夏季制冷時(shí)，理想的供水溫度為18 ℃，較差值為32 ℃；冬季制熱時(shí)，理想的供水溫度為18 ℃，較差值為4 ℃；

（4）將數(shù)據(jù)分別代入式（6）、式（7）即可得出埋管換熱器各周期的健康指數(shù)。

3 混合式制冷制熱系統(tǒng)的控制策略

傳統(tǒng)混合式系統(tǒng)一般采用總負(fù)荷及源側(cè)供水溫度混合控制策略，如表2所示。

表2 傳統(tǒng)控制方法Table 2 Traditional control method

上述控制策略控制原理簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，但沒(méi)有考慮負(fù)荷的動(dòng)態(tài)特性，在一些冷熱負(fù)荷差異較大的地區(qū)容易存造成低效率運(yùn)行，甚至存在熱堆積的風(fēng)險(xiǎn)。為此本文提出一種基于負(fù)荷預(yù)測(cè)和健康評(píng)估技術(shù)的動(dòng)態(tài)控制策略。

3.1 控制目標(biāo)

因地下埋管換熱器換熱性能的變化存在滯后性，故需要提前評(píng)估，提前控制才能保證在全壽命周期內(nèi)（30 年）的健康運(yùn)行。為此，本文利用6 項(xiàng)健康指數(shù)來(lái)評(píng)估埋管換熱器的短期、中期和長(zhǎng)期制熱制冷性能即健康狀況，并以此作為故障判斷依據(jù)，針對(duì)不同類型的故障采取相應(yīng)的控制措施。

具體的健康指數(shù)控制目標(biāo)值，應(yīng)根據(jù)實(shí)際工程中輔助冷熱源的運(yùn)行狀況來(lái)確定。一般地，地源熱泵的運(yùn)行效率應(yīng)該高于輔助冷熱源，此時(shí)為健康狀態(tài)；當(dāng)?shù)卦礋岜眯实陀谳o助冷熱源時(shí)為不健康狀態(tài)。

3.2 控制策略

確定6 項(xiàng)健康指數(shù)的控制目標(biāo)最低值Nc和Nh，兩者的數(shù)值應(yīng)綜合考慮各輔助冷熱源的特性來(lái)確定。以冷卻塔作輔助冷熱源為例，由于濕球溫度是冷卻塔的冷卻極限溫度，因此可以夏季平均濕球溫度值對(duì)應(yīng)的健康指數(shù)值作為控制目標(biāo)。

當(dāng)健康指數(shù)過(guò)低時(shí)，存在故障風(fēng)險(xiǎn)，啟動(dòng)相應(yīng)的輔助冷熱源，控制策略如表3所示。

表3 控制策略Table 3 Control strategy

與常規(guī)控制方法不同，本文提出，當(dāng)中期健康指數(shù)過(guò)低時(shí)，應(yīng)增加當(dāng)季輔助冷源的運(yùn)行時(shí)間，即不僅在高負(fù)荷日啟動(dòng)輔助冷熱源，也在低負(fù)荷日開(kāi)啟輔助冷熱源，最大限度降低埋管換熱器的負(fù)荷。當(dāng)長(zhǎng)期健康指數(shù)過(guò)低時(shí)，應(yīng)采取強(qiáng)制恢復(fù)運(yùn)行，利用輔助冷熱源為埋管換熱器進(jìn)行恢復(fù)性蓄能，以消除地下“熱堆積”。

4 實(shí)例分析

4.1 工程概況

該項(xiàng)目為杭州某酒店類建筑，空調(diào)面積6 000 m2，系統(tǒng)采用單U 型地下埋管160 個(gè)，孔深65 m，主機(jī)為兩臺(tái)水源熱泵機(jī)組，總制冷量618 kW，總制熱量658 kW，選用冷卻塔作為輔助冷源，冷卻塔和埋管換熱器串聯(lián)連接。

4.2 傳統(tǒng)控制方法的運(yùn)行分析

2018 年采用傳統(tǒng)控制法啟停輔助冷源，設(shè)定埋管換熱器的最高出水溫度為32 ℃。當(dāng)溫度超過(guò)設(shè)定值時(shí)，啟動(dòng)冷卻塔，當(dāng)?shù)卦磦?cè)供水溫度低于28 ℃時(shí)，關(guān)閉冷卻塔。冷卻塔和埋管換熱器的負(fù)荷情況如圖5所示。

圖5 中，縱向條紋代表某日埋管換熱器和冷卻塔的平均負(fù)荷。在制冷季初期，負(fù)荷較小，地下溫場(chǎng)溫度較低，埋管換熱器承擔(dān)了所有負(fù)荷。7月初，負(fù)荷增大，地下溫度逐漸升高，冷卻塔承擔(dān)的負(fù)荷逐漸增加。到7月末，冷卻塔承擔(dān)了大部分負(fù)荷。

圖6為埋管換熱器的供回水溫度變化情況，圖6中曲線代表埋管換熱器供水或者回水溫度的日平均值。6月20日前，地埋供回水溫度較低，冷卻塔始終未達(dá)到開(kāi)啟的條件，埋管換熱器的換熱量較大。7月1日以后，埋管換熱器回水溫度在某些時(shí)段高于37 ℃，冷卻塔開(kāi)啟，但以埋管換熱器單獨(dú)運(yùn)行為主。7月20日以后，埋管換熱器回水溫度顯著升高，且埋管換熱器供回水溫差也逐漸變小，以埋管換熱器和冷卻塔聯(lián)合運(yùn)行為主。

由圖5、圖6 可以看出，在制冷季前期埋管換熱器換熱能力強(qiáng)，供水溫度低；而在中期和后期，換熱能力差，供水溫度高，主機(jī)的運(yùn)行條件非常不利。

圖5 2018年夏季負(fù)荷分配Fig.5 Load distribution in the summer of 2018

圖6 2018年夏季埋管換熱器供回水日均溫度Fig.6 Average temperature of supply and return water in the summer of 2018

4.3 健康評(píng)估控制方法的運(yùn)行分析

2019年采用基于健康評(píng)估技術(shù)的控制方法，以制冷工況為例，如表4所示。

表4 改進(jìn)的控制方法Table 4 Improved control methods

杭州地區(qū)夏季濕球溫度的平均值為23.6 ℃，濕球溫度是冷卻塔的冷卻極限溫度，因此當(dāng)?shù)卦磦?cè)出水溫度高于23.6 ℃時(shí)，可能存在故障風(fēng)險(xiǎn)，故設(shè)置系統(tǒng)健康指數(shù)控制目標(biāo)Nc為60分。輔助冷熱源開(kāi)啟時(shí)間t=max{1.1ts，1.1tm，1.1tl}，其中ts、tm、tl分別為前1天的開(kāi)啟時(shí)間，前90天的平均開(kāi)啟時(shí)間，前365天的平均開(kāi)啟時(shí)間。冬季埋管換熱器能夠滿足熱負(fù)荷，無(wú)須切換輔助熱源。

4.3.1 負(fù)荷預(yù)測(cè)

根據(jù)天氣預(yù)報(bào)及歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)出短期、中期和長(zhǎng)期負(fù)荷。負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果顯示輸出值（即預(yù)測(cè)值）能較好地跟蹤實(shí)測(cè)值，其中，短期預(yù)測(cè)結(jié)果R2 為0.931，中期和長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果的R2 分別為0.946和0.952，說(shuō)明本方法預(yù)測(cè)空調(diào)負(fù)荷是可靠的。

圖7為改進(jìn)的控制方法。由圖7可以看出，采用新控制方法后，冷卻塔提前40天啟動(dòng)，這是由于5月11日短期健康指數(shù)低于設(shè)定值，為了保證高效運(yùn)行啟動(dòng)輔助冷源。2019年夏季，冷卻塔運(yùn)行時(shí)基本避開(kāi)了室外溫度較高時(shí)段，且承擔(dān)的負(fù)荷平均比2018年增加了23.9%，主要是通過(guò)準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè)，合理分配負(fù)荷，實(shí)現(xiàn)了主動(dòng)控制。

圖7 2019年夏季負(fù)荷分配Fig.7 Load distribution in the summer of 2019

4.3.2 健康評(píng)估及運(yùn)行控制

為分析健康評(píng)估方法的合理性及控制方法的有效性，統(tǒng)計(jì)了2019年夏季埋管換熱器供回水溫度和短期、中期和長(zhǎng)期健康指數(shù)，如圖8 所示，能耗對(duì)比如表5所示。

圖8 2019年夏季埋管換熱器供回水日均溫度Fig 8 Average temperature of supply and return water in the summer of 2019

表5 能耗對(duì)比Table 5 Energy consumption comparison

短期健康指數(shù)總體呈逐漸下降趨勢(shì)，從5 月1日最高值100分降至5月11日60分，表示埋管換熱主機(jī)功耗比例一般在2%～4%，耗電量一般占總耗電量的3%以內(nèi)，過(guò)渡季節(jié)一般采用變頻調(diào)節(jié)可實(shí)現(xiàn)冷卻塔超低功耗運(yùn)行，故相應(yīng)的變化可忽略不計(jì)。

由表5可知，對(duì)比傳統(tǒng)控制，本文所提方法總耗電量較低。且通過(guò)提前啟動(dòng)輔助冷熱源，有效降低了電網(wǎng)高峰時(shí)段的負(fù)荷，實(shí)現(xiàn)了移峰填谷。從長(zhǎng)期來(lái)看，由于冷熱負(fù)荷不平衡，采用傳統(tǒng)的水溫控制方法，埋管換熱器往往會(huì)超負(fù)荷運(yùn)行，導(dǎo)致地下土壤溫度逐年升高，主機(jī)性能系數(shù)逐年降低。因此，采用基于健康評(píng)估技術(shù)的控制方法對(duì)于長(zhǎng)期穩(wěn)定高效運(yùn)行是非常必要的。

5 結(jié)束語(yǔ)

本文主要貢獻(xiàn)如下:

（1）采用改進(jìn)的DBN網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)短期、中期和長(zhǎng)期冷熱負(fù)荷預(yù)測(cè)負(fù)荷，并通過(guò)實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了模型的準(zhǔn)確性。實(shí)現(xiàn)了對(duì)空調(diào)需求的提前判斷，尤其是中期和長(zhǎng)期冷熱負(fù)荷的預(yù)測(cè)，有助于冷熱源的合理調(diào)配，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)控制。

（2）提出了混合式制冷制熱系統(tǒng)埋管換熱器的健康評(píng)估技術(shù)，分別對(duì)短期、中期和長(zhǎng)期運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行量化評(píng)估，并根據(jù)評(píng)估結(jié)果確定輔助冷熱源開(kāi)啟時(shí)間，保證了系統(tǒng)的長(zhǎng)期穩(wěn)定高效運(yùn)行，計(jì)算更方便，結(jié)果更精確。

（3）對(duì)比了兩種不同控制方法的運(yùn)行情況，表明采用健康指數(shù)的評(píng)估方法，能提前診斷系統(tǒng)的潛在故障，充分利用冷卻塔的高效運(yùn)行區(qū)間，延緩地下溫度的持續(xù)升高，實(shí)現(xiàn)了混合式制冷制熱系統(tǒng)的高效運(yùn)行。D