中央空调主机能耗分析及其水系统节能控制研究

【摘要】：现今社会正面临着越来越严重的能源危机,节能也越来越受到重视。随着经济的发展,建筑能耗越来越大,而中央空调系统是现代建筑中不可缺少的能耗系统,约占建筑能耗的70%,水系统是中央空调系统的重要组成部分,水系统能耗大约能占到空调系统能耗的60%-70%。空调系统在设计时是按最大负荷设计的,但在实际运行时,绝大部分时间是在部分负荷下运行,因此研究水系统的节能优化控制具有重要意义。 水系统作为中央空调系统中主要的能耗系统,国内外对其进行的研究也较多,但是主要进行的都是单一控制参数的研究,没有考虑系统节能的综合性研究。而系统参数间存在一定的关联,单一参数优化不一定能降低系统总能耗,因此有必要对水系统的整体运行能耗进行研究。首先,本文在对空调水系统的效率特性以及节能方法进行分析的基础上,建立了水系统各部件的能耗模型,以及系统总的能耗模型。根据建立的能耗模型,研究了使机组能耗和水泵能耗最小的最佳冷冻水或最佳冷却水流量,针对不同负荷条件,提出了使能耗最小的最佳冷冻水或冷却水相对流量。鉴于实际工况下,冷冻水、冷却水流量都是在变化的,提出了基于最小能耗的变冷冻水流量和变冷却水流量的节能优化控制方案,该方法能根据采集的信息对优化参数进行在线优化。根据建立的水系统的节能优化数学模型以及相应的约束条件,对该控制方案进行了仿真研究,得到不同负荷下的最佳冷冻水和冷却水流量,结果表明,该方法能减少系统总能耗,提高系统的综合性能系数,对实际工程提供了一定的参考价值。 其次,针对不等额联合运行的冷水机组,提出了部分负荷下,基于最小能耗的负荷分配优化策略,并利用改进PSO算法进行优化仿真研究,结果表明,该方法能有效减少系统的总能耗,对工程具有实际参考价值。最后针对传统PID控制参数整定困难,控制效果不理想的特点,提出了基于混沌优化的PSO-BP神经网络预测控制用于水系统的控制,在MATLAB上的仿真研究表明该方法的动态性能优于PID控制。 【关键词】：节能控制 综合性能系数 负荷分配优化 变流量 PSO-BP预测控制
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TU831.3
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 绪论8-14
• 1.1 课题背景及研究意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-12
• 1.2.1 中央空调优化控制的研究现状9-10
• 1.2.2 中央空调水系统流量优化的研究现状10-11
• 1.2.3 优化相关技术的研究现状11-12
• 1.3 本文的主要研究内容12-14
• 2 中央空调系统效率和节能分析14-24
• 2.1 中央空调系统的构成14-15
• 2.2 制冷效率15-18
• 2.3 水力效率18-21
• 2.3.1 泵的基本理论18-20
• 2.3.2 泵的运行特性20-21
• 2.4 中央空调系统的节能分析21-23
• 2.5 本章小结23-24
• 3 中央空调水系统能耗模型的建立24-34
• 3.1 制冷主机模型24-29
• 3.1.1 冷水机组的性能24-25
• 3.1.2 制冷主机模型25-29
• 3.2 冷冻水泵模型29-31
• 3.2.1 模型的建立29
• 3.2.2 模型拟合实例29-31
• 3.3 冷却水泵模型31
• 3.4 系统能耗模型31-32
• 3.5 本章小结32-34
• 4 水系统能耗分析及其节能控制研究34-64
• 4.1 节能控制方案34-37
• 4.1.1 中央空调系统控制的特点34-35
• 4.1.2 节能控制方案的提出35-37
• 4.2 冷冻水、冷却水流量节能分析37-42
• 4.2.1 冷冻水流量对系统能耗的影响37-39
• 4.2.2 冷却水流量对系统能耗的影响39-40
• 4.2.3 冷冻水、冷却水的流量节能方案40
• 4.2.4 系统节能分析40-42
• 4.3 系统流量节能优化42-50
• 4.3.1 目标函数的确定42-44
• 4.3.2 优化变量的选择及约束条件44-45
• 4.3.3 优化计算方法45-47
• 4.3.4 节能优化分析47-50
• 4.4 联合运行的冷水机组负荷优化分配50-54
• 4.4.1 冷水机组运行负荷的优化分配50-52
• 4.4.2 优化方法的选择52
• 4.4.3 负荷优化分配方案仿真分析52-54
• 4.5 冷冻水、冷却水系统的控制算法54-62
• 4.5.1 PSO-BP 神经网络预测模型54-59
• 4.5.2 基于混沌优化算法的滚动优化59-61
• 4.5.3 基于混沌优化的PSO-BP 预测控制仿真实验分析61-62
• 4.6 本章小结62-64
• 5 总结与展望64-66
• 5.1 全文总结64
• 5.2 进一步的工作展望64-66
• 致谢66-68
• 参考文献68-72
• 附录72-78
• A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录72
• B. PSO负荷分配程序72-78

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