基于能耗目标函数的空调新风量寻优控制研究
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摘要：提出了基于能耗目标函数的空调新风量寻优控制方法，建立寻优控制的仿真模块，在TRNSYS仿真平台上对香港某办公楼进行模拟分析。模拟结果表明，与最小新风量控制相比，寻优控制不仅节省了新风机的能耗，而且制冷机、冷冻水泵、冷却水泵的能耗也都有降低，系统全年可节能2.73×105 kWh，节能率17.1%，节能效果显著。尤其在香港过渡季的11月~3月的大部分时间，寻优控制不仅降低了空调系统能耗，而且能很好地改善室内空气品质。
关键词：新风量 能耗 目标函数 寻优控制 模拟分析
An Optimization Control for Fresh Air Rate Based on Objective Function of Energy Consumption
CHEN You-ming†, ZHANG Nan
(College of Civil Engineering，Hunan University，Changsha 410082)
Abstract： An optimization control method for fresh air rate based on the objective function of energy consumption is proposed in this paper. Through establishing the module of optimization control, the simulation analysis is carried for an office building of Hong Kong on TRNSYS platform. The simulation result indicates that compared with minimum fresh air requirement control, the optimization control has not only saved the energy consumption of fresh air fan, the energy consumption of refrigerators, chilled water pumps and cooling water pumps has also been reduced. The air-conditioning system with the optimization control could save 2.73×105kWh in a year and the energy-saving rate reaches 17.1%. Its energy-saving effectiveness is remarkable. Especially in most time from November to March, the optimization control does not only reduce the energy consumption of air-conditioning system, but also greatly improve indoor air quality.
Key Words：fresh air rate; energy consumption; objective function; optimizing control; simulation analysis
引入室外新风是空调系统改善室内环境的重要途径。通常，引入新风量越多则室内空气品质越好，但大多是以消耗更多的能源为代价的[1-4]。由于世界性的能源危机, 对于能耗大的建筑空调系统，其节能势在必行[5]。这就对新风的控制提出了更高的要求。
在传统的新风量控制方法下，空调系统在炎热的夏季和寒冷的冬季以最小新风量模式运行，因为这时处理新风要比回风更耗能，而在凉爽的春秋季节，则大量引入新风对建筑进行自然冷却。这一般是通过温度控制或焓值控制来实现的[6-10]。实际上，新风负荷是制冷机负荷的一部分，新风量的变化影响的不仅是空调风系统的能耗，也对水侧的能耗有影响。一个最优化的新风量，应该是在满足室内环境健康舒适性的前提下，使它所影响到的空调部件的总能耗降到最低。基于这种思想，本文提出了新风量的能耗目标函数寻优控制方法，即以受新风量影响的风机、水泵、冷水机组等的总能耗为目标函数，以良好的室内空气品质为约束条件，以能耗最小作为新风量控制优化目标。
1基于能耗目标函数的新风量寻优控制
图1为基于能耗目标函数寻优控制方法的空调风系统原理图。首先，能耗目标函数优化模块根据输入的系统运行参数，经过计算确定新风量优化值，然后将其送入到PID控制器，PID控制器根据实际测得的新风量与新风量优化值之间的偏差，调节新、回、排风的风门开度，最终实现对新风量优化控制。
由于VAV空调系统的送风量是由建筑物的冷负荷和回风与送风的焓差确定的，与新风量的大小无关，因此新风量优化并不影响送风机的能耗。但是，新风量与新风负荷密切相关，而新风负荷又是制冷机负荷的一部分，因此水侧制冷机、冷冻水泵、冷却水泵能耗都受到新风量优化的影响。
能耗目标函数寻优控制就是要建立一个新风量与制冷机、冷冻水泵及冷却水泵等空调部件总能耗关系的函数，在保证良好室内空气品质要求的前提下，寻找到一个使总能耗最小的新风量，即为最优新风量，其目标函数为：
(1)
式中， ―总能耗，kW； ―新风量，m3/s；―冷冻水泵能耗，kW； ―冷却水泵能耗，kW； ―制冷机能耗，kW。
新风是空调系统改善室内空气品质的主要途径。空调房间是一个封闭的空间，其内部有很多散发有害气体的污染源，比如建筑装修装饰材料、家具、人员，甚至空调系统本身，若不引入污染物浓度比较低的室外新风对室内空气进行稀释，这些污染物的浓度将不断升高，影响人体健康，诱发“病态建筑综合症”等疾病[1]。因此，空调系统必须要引入一个最基本的新风量，这个基本的新风量我们称为最小新风量。而另一方面空调系统的送风包括新风和回风，因此新风量又不能大于空调的送风量。因此，新风量优化的约束条件为：
(2)
式中： 为最小新风量，m3/s;为送风量，m3/s。
2 能耗模型
2.1水泵的能耗
水泵的流量与功率关系可用公式(3)计算[11]：
(3)
式中， ―水泵的轴功率，W； ―全压，Pa； ―流量，m3/s； ―全压效率。
从公式(3)可知，必须已知水泵的流量、全压和全压效率才能求得其轴功率，而通常生产厂家提供的水泵样本都是采用性能表或选择性性能曲线表示水泵的流量与压力、功率和效率之间的关系，即只确定了一些离散型值点的性能值，而型值点之外的性能值只能由它们连接成的曲线来估计。
目前水泵行业一般用最小二乘多项式来拟合性能曲线[12]，因为所有的测量结果都不可避免地存在误差，而由最小二乘法所确定的函数能将误差的平方和最小化，从而最大化地消除误差的影响。
2.2 并联水泵分流模型
水泵的并联
Fig.2 Parallel connection of water pump
以图2中3台水泵并联运行为例，A，B两点的压头是相同的，其差值的绝对值即为各台水泵的扬程分别减去其所在分支的沿程与局部阻力损失。若忽略A，B间各分支的阻力损失，则3台水泵的扬程相同，联立其扬程(H)―流量(Q)关系式。2.3 冷水机组的能耗
已知制冷机提供的冷量和其性能系数 （Coefficient Of Performance）， 可由公式(11)求得其能耗[13]：
(11)
式中, ―冷水机组的能耗，kW； ―冷水机组实际提供的冷量，kW； ―冷水机组的性能系数。
参照美国空调与制冷学会ARI于1998年推出的标准ARI-550/590 98[14]，蒸汽压缩式制冷循环的冷水机组综合部分负荷性能系数IPLV（Integrate Partial Load Value）可以由公式(12)计算：
(12)
分别是冷水机组在负荷率100%，75%，50%，25%下的 。
2.4 寻优控制模块
首先根据建筑物的实际情况，确定新风量寻优的范围，即计算空调系统的最小新风量和送风量，在此范围内设置一个新风量寻优迭代的步长，从最小新风量开始，每次增加一个步长，直至新风量达到送风量，计算新风机能耗和新风负荷，进而确定制冷机负荷，然后依据制冷机组的开启控制序定开启的制冷机和冷冻水泵、冷却水泵组合，计算制冷机和水泵的能耗，最后得到该新风量下的总能耗。将新风量寻优范围内各迭代取值下的总能耗进行对比，最低的能耗值所对应的新风量即是最优的新风量设定值。其优化计算流程如图3所示。
能耗目标函数寻优控制模块的计算流程
3 模拟实例
3.1 建筑概况
所研究的建筑属于办公建筑，位于香港英皇道，共36层，采用多区域变风量全空气系统。其原有新风系统由3个新风机及和新风风管组成。新风机按最小新风量向各楼层的AHU机房输送新风。正常上班时间为9:00-18:00，全年共计运行2349小时。实例建筑制冷机房配置的冷水机组有三台，单台制冷量分别为：2989kW、1161kW、1161kW，各自对应有一台冷冻水泵和冷却水泵联锁启停。
由于实例建筑新风机和新风风道都是按最小新风量选型和设计的，定转速定流量运行，因此新风机功率是一个定值。在能耗目标函数寻优控制模式下，系统的最大新风量可能为送风量，建筑原有新风系统显然不能满足这么大的新风量的要求。因此，新风量寻优控制模拟分析中将各层新风系统改造为与图1相同的新风系统。这是一种常见的空调风系统形式，没有新风机，从AHU机房的外墙开新风口，依靠AHU风机产生的负压直接引入新风。新风量通过调节新风、回风、混合风的风阀来控制。下面研究分析这种形式的新风系统在新风量寻优控制模式下的节能潜力。
3.2 模拟条件与结果
模拟的各项条件基于该建筑BMS系统记录的2008年历史运行数据。根据冷冻水流量、供回水温差，新风量，室外空气、回风温度及相对湿度，可计算出全年的建筑冷负荷。空调设计室内温度取为23℃，相对湿度65%，设计送风温度16℃，相对湿度90%。各层的设计最小新风量均为0.65 m3/s，空调系统总的最小新风量为21.45m3/s。冷冻水和冷却水供回水温差分别控制为5.5℃和5℃。
使用最小二乘法拟合水泵的性能曲线，以冷却水泵CWP-2为例，拟合出的公式和曲线见公式(13)、(14)与图4、5。
(13)
(14)
冷却水泵CWP-2的H-Q曲线
Fig.4 H-Q curve for cooling water pump CWP-2
以TRNSYS[15]为仿真平台，用Fortran语言编写能耗目标函数寻优控制器的模块程序进行模拟。仿真时间为1～8784小时（即全年），步长为1小时。
图6为能耗目标函数寻优控下全年的新风量。从图6可以看出：1）在1～3月份，11、12月份的大部分时间引入的新风量明显大于最小新风量，统计达到了968小时，占空调运行时间的34.7%；2）在4～10月份，空调系统在绝大部分时间都以最小新风量模式运行。图6为能耗目标函数寻优控下全年的新风量。从图6可以看出：1）在1～3月份，11、12月份的大部分时间引入的新风量明显大于最小新风量，统计达到了968小时，占空调运行时间的34.7%；2）在4～10月份，空调系统在绝大部分时间都以最小新风量模式运行。
冷却水泵CWP-2的N-Q曲线
Fig.5 N-Q curve for cooling water pump CWP-2
能耗目标函数寻优控制全年新风量
Fig.6 Fresh air volume of optimal control based on energy consumption objective function
为最小新风量控制与能耗目标函数寻优控制下全年的能耗比较情况。从表1可以看出，采用能耗目标函数寻优控制，不仅节省了新风机的能耗，而且制冷机、冷冻水泵、冷却水泵的能耗都有所下降。经模拟计算，水侧（制冷机、冷冻水泵和冷却水泵）能耗降低2.08 ×105kWh，节能率13.6%，全年降低总能耗2.73×105 kWh，节能率17.1%。
3.3 模拟结果分析
分别为最小新风量与能耗目标函数寻优控制下全年的制冷机负荷。图9为室内温度23℃，相对湿度65%时全年的室内外空气焓值比较图。
Fig.8 Cooling load of optimal control based on energy consumption objective function
可知，在1～3月份以及11、12月份，能耗目标函数寻优控制能显著地降低空调制冷机的负荷。对比图9发现，在这段时间内，室外空气的焓值小于室内空气焓值，大量引入新风对建筑进行自然冷却，可以降低空调制冷机负荷，从而降低制冷机、冷冻水泵、冷却水泵的能耗。在4～10月份，由于大部分时间内室外空气的焓值大于室内空气焓值，处理新风要比处理回风消耗更多的冷量，大量引入新风增加新风负荷和制冷机负荷，导致制冷机、冷冻水泵和冷却水泵的能耗也会增加，因此这种情况下以最小新风量模式运行才是最节能的。
4 结论
应用本文提出的基于能耗目标函数新风量寻优控制，以香港的某办公楼为研究对象，在TRNSYS仿真平台上进行模拟分析，得出了以下结论：
1）在11月～3月份，基于能耗目标函数的新风量寻优控制可以实现节能的同时，能大大改善室内空气品质；而在4～10月份的大部分时间，以最小新风量模式运行是最节能的。
2）与最小新风量控制相比，应用基于能耗目标函数的新风量寻优控制对建筑已有的新风系统进行改造，不仅节省了新风机的能耗，而且降低水侧的能耗2.08×105kWh，全年可减少能耗2.73×105 kWh，节能率17.1%。
3）基于能耗目标函数的新风量寻优控制能根据室内外的空气状态和系统的运行条件，寻找到使制冷机、冷冻水泵和冷却水泵的总能耗最低的新风量值，节能潜力显著。
参考文献
[1] 朱颖心. 建筑环境学[M]. 2版. 北京：中国建筑工业出版社，2005.
ZHU Ying-xin. Building environment[M]. 2nd ed. Beijing: China Architecture and Building Press, 2005. (In Chinese)
[2] KUSUDA T.Control of ventilation to conserve energy while maintaining acceptable indoor air quality[J]. ASHRAE Transactions, 1976, 82(1): 1169-1181.
[3] HAGHIGHAT F,DONNINI G. IAQ and energy management by demand controlled ventilation[J]. Environment Technology, 1992, 13(4): 351-359.
[4] EMMERICH S J, MITCHELL J W and BECKMAN W A. Demand-Controlled Ventilation in A Multi-zone Office Building [J]. Indoor Environment, 1994, 3(6): 331-340.
[5] 江亿. 我国建筑耗能状况及有效的节能途径[J]. 暖通空调，2005，35(5)：30-40.
JIANG Yi. Current building energy consumption in China and effective energy efficiency measures[J]. Journal of HV&AC, 2005, 35(5): 30-40. (In Chinese)
[6] 叶大法，杨国荣，董涛. 变风量空调自然冷却节能设计[J]. 暖通空调，2007，37(1)：68-72.
YE Da-fa, YANG Guo-rong, DONG Tao. Energy saving design of natural cooling for VAV air conditioning systems[J]. Journal of HV&AC, 2007, 37 (1): 68-72. (In Chinese)
[7] CHU C M,JONG T L. Enthalpy estimation for thermal comfort and energy saving in air conditioning system[J]. Energy Conversion and Management, 2008, 49: 1620-1628.
[8] WANG S W,XU X H. Optimal and robust control of outdoor ventilation airflow rate for improving energy efficiency and IAQ[J]. Building and Environment, 2004, 39: 763-773.
[9] 晋欣桥. 变风量空调系统的仿真及其实时优化控制研究[D]. 上海：上海交通大学机械与动力工程学院，1999，95-120 .
JIN Xin-qiao. Study on simulation of VAV air-conditioning system and on-line optimal control [D]. Shanghai: School of mechanical engineering, Shanghai Jiao tong University, 1999, 95-120. (In Chinese)
[10] 燕飞，梁毅，韩宁. 最小焓差在空调节能控制系统中的应用及仿真. 土木建筑与环境工程， 2010， 2(5)：65-70.
YAN Fei, LIANG Yi, HANG Ning. Application and simulation of HVAC energy-saving control system by least enthalpy difference[J]. Journal of civil, architectural & environmental engineering, 2010, 32 (5): 65-70. (In Chinese)
[11] 付祥钊. 流体输配管网[M]. 2版. 北京：中国建筑工业出版社，2005.
FU Xiang-zhao. Fluid Transporting and pipeing network [M]. 2nd ed. Beijing: China Architecture and Building Press, 2005. (In Chinese)
[12] 左行涛，朱蒙生，丁立群等. Matlab在循环水泵性能曲线拟合中的应用[J]. 哈尔滨商业大学学报:自然科学版，2007，23(3)：307-310 .
ZUO Xing-tao, ZHU Meng-sheng, DING Li-qun et al. Matlab applic-ation on characteristic curve fit of circulation pumps[J]. Journal of Har-bin University of commerce:Natural Sciences Edition, 2007, 23(3): 307-310.(In Chinese).
[13] 彦启森,石文星,田长青. 空气调节用制冷技术[M]. 3版. 北京：中国建筑工业出版社，2004.
YAN Qi-sen, SHI Wen-xing, TIAN Chang-qing. Refrigeration technology for air-conditioning [M]. 3rd ed. Beijing: China Architecture and Building Press, 2004. (In Chinese)
[14] ARI White Paper. ARI Standard 550/590-98 Standard for Water Chilling Packages Using the Vapor Compression Cycle. USA: Air-Conditioning and Refrigeration Institute, 1998.
[15] KLEIN S A, et al. TRNSYS: A Transient System Simulation Program, Version 16. USA: University of Wisconsin-Madison, 1990.