辦公建筑空調(diào)系統(tǒng)用能優(yōu)化研究.pdf

1、持續(xù)增長的空調(diào)能量消耗和電力需求不斷挑戰(zhàn)著空調(diào)用戶和電力供應商。辦公建筑空調(diào)系統(tǒng)存在能效低下及能量浪費嚴重的現(xiàn)象，因此依據(jù)不同的電價機制，對空調(diào)系統(tǒng)能量消耗進行優(yōu)化，實現(xiàn)空調(diào)用戶和電力供應商的雙贏，是本文研究的出發(fā)點。能量利用效率是轉(zhuǎn)換效率、傳輸效率和終端使用效率相乘得到的，終端使用效率的提高，可以減少整個能源轉(zhuǎn)換和傳輸鏈的消耗。而目前常采用的空調(diào)系統(tǒng)能量分析方法，主要注重空調(diào)系統(tǒng)的傳輸轉(zhuǎn)換鏈這一環(huán)節(jié)。因此，尋求一種從使用效率開始，接著

2、逆向分析傳輸轉(zhuǎn)換效率的空調(diào)系統(tǒng)能量使用分析方法，是目前亟待解決的問題。針對該問題，不同電價機制下的室內(nèi)冷負荷的需求優(yōu)化是提高空調(diào)系統(tǒng)使用效率的有效方法。而基于空調(diào)系統(tǒng)能量輸入比的概念，對風機盤管空調(diào)和變風量空調(diào)的傳輸轉(zhuǎn)換鏈進行了優(yōu)化，是提高空調(diào)系統(tǒng)傳輸轉(zhuǎn)換效率的主要手段。
　　 本文對不同電價機制下的辦公建筑空調(diào)系統(tǒng)的優(yōu)化方法進行了深入的研究，主要的研究工作概括如下:
　　 1、針對在不同電價機制下，空調(diào)系統(tǒng)基線冷負荷難

3、以預測的問題，提出一種基于模糊C-均值聚類預處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的空調(diào)系統(tǒng)冷負荷基線預測方法。采用模糊C-均值聚類的方法對預測日各時刻的室外氣象數(shù)據(jù)進行了聚類;在此基礎(chǔ)上，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對大量的訓練樣本進行了網(wǎng)絡(luò)訓練，得到了各時刻的負荷預測模型;實驗結(jié)果表明該預測模型整體預測精度都高于線性模型，對于小時負荷變化較大的時刻，更是顯示了該模型的優(yōu)越性。
　　 2、針對在固定電價下，空調(diào)系統(tǒng)室內(nèi)溫度設(shè)定值常采用固定設(shè)定值的問題，提出一種根

4、據(jù)室外逐時溫度動態(tài)設(shè)定室內(nèi)溫度值的方法。通過獲得的動態(tài)室內(nèi)溫度設(shè)定值，可以得到空調(diào)系統(tǒng)的最小冷負荷需求。首先，以一間典型的辦公房間為例，通過構(gòu)建一個帶有熱物質(zhì)的簡化模型，建立了空調(diào)冷負荷與室內(nèi)溫度設(shè)定值和室外逐時溫度的熱平衡方程;然后，對舒適度指標公式進行了簡化，建立了舒適度指標與室內(nèi)溫度設(shè)定值和熱物質(zhì)內(nèi)表面溫度的關(guān)系模型;最后，基于上述模型，建立了以空調(diào)系統(tǒng)冷負荷需求最小為目標，舒適度指標為約束，室內(nèi)溫度設(shè)定值為決策變量的優(yōu)化模型。實

5、驗結(jié)果表明建筑熱物質(zhì)能夠延遲冷負荷峰值的產(chǎn)生時間，具有削峰填谷的作用。動態(tài)溫度設(shè)定值相比于26℃固定溫度設(shè)定值，不僅空調(diào)冷負荷需求減少了7％，而且還能改善PMV的指標。優(yōu)化后的固定電價室內(nèi)冷負荷與基線冷負荷相比，削減了11.2％。
　　 3、針對在分時電價下，采用預冷控制策略時，室內(nèi)冷負荷需求難以預測的問題，提出一種以空調(diào)系統(tǒng)電費最省為目標的室內(nèi)溫度值優(yōu)化設(shè)定方法。通過優(yōu)化后獲得的室內(nèi)溫度設(shè)定值，可以得到空調(diào)系統(tǒng)的冷負荷需求。以

6、一間典型的辦公房間為例，通過構(gòu)建一個帶有熱物質(zhì)的簡化模型，建立了工作期間和預冷期間的室內(nèi)溫度設(shè)定值與空調(diào)冷負荷的熱平衡方程;通過分析建筑熱物質(zhì)模型中各參數(shù)對冷負荷的影響，建立了以空調(diào)系統(tǒng)電費最省為目標，舒適度指標為約束，室內(nèi)溫度設(shè)定值和預冷時間為決策變量的優(yōu)化模型。實驗結(jié)果表明在兩階段分時電價下，利用建筑熱物質(zhì)的蓄熱功能，提前兩小時采用預冷控制策略，相對于沒有采用預冷策略的空調(diào)系統(tǒng)，在保證室內(nèi)舒適度的前提下，可以節(jié)省9％的空調(diào)電費。優(yōu)化

7、后的分時電價室內(nèi)冷負荷與基線冷負荷相比，削減了25.5％。由此可見，采用分時電價機制可以起到移峰填谷的作用。
　　 4、針對風機盤管空調(diào)水泵控制常采用固定最不利支路位置和固定壓差的問題，提出一種最不利支路位置和壓差可變的優(yōu)化方法。首先，從水力失調(diào)度的定義出發(fā)，以固定電價下得到的室內(nèi)冷負荷需求為前提，提出了一種根據(jù)水力失調(diào)度來確定最不利支路位置的判定方法;然后，根據(jù)判定的最不利支路位置，對水系統(tǒng)進行了系統(tǒng)流量調(diào)節(jié);最后，在固定電價

8、下，以水泵能量輸入比最小為目標函數(shù)，對各管路阻力特性系數(shù)和水泵揚程進行了優(yōu)化控制;實驗結(jié)果表明該優(yōu)化方法相比于末端壓差控制方法而言，水泵能耗不僅降低了20％左右，而且還能改善水力失調(diào)的現(xiàn)象。
　　 5、針對變風量空調(diào)系統(tǒng)，從空調(diào)系統(tǒng)傳輸轉(zhuǎn)換效率的角度出發(fā)，以第二、三章得到的空調(diào)冷負荷需求為基礎(chǔ)，提出一種基于系統(tǒng)能量輸入比的空調(diào)系統(tǒng)優(yōu)化模型。首先根據(jù)空調(diào)系統(tǒng)各設(shè)備的特性，建立了各設(shè)備功率的性能曲線模型，并根據(jù)各設(shè)備的性能曲線模型，

9、建立了空調(diào)系統(tǒng)能耗的性能曲線模型;然后根據(jù)空調(diào)系統(tǒng)的能量守恒約束、各設(shè)備的性能約束和各設(shè)備之間的耦合約束建立了空調(diào)系統(tǒng)的約束模型;最后對模型參數(shù)進行了簡化，以空調(diào)系統(tǒng)能量輸入比最小為目標，建立了空調(diào)系統(tǒng)各設(shè)備輸出設(shè)定值優(yōu)化模型;實驗結(jié)果表明，該方法與以系統(tǒng)能耗比最小為目標的優(yōu)化方法相比，固定電價下的系統(tǒng)功率提高了6.89％，分時電價下的系統(tǒng)功率提高了7.28％。因此，該方法具有更好的節(jié)能效果。
　　 本文最后在總結(jié)全文工作的基礎(chǔ)