夏热冬冷地区医院建筑空调系统冷负荷预测与供冷季运行优化

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暖通空调系统能耗在建筑总能耗中往往占比最高,而医院建筑因其24小时运行且具有多种功能的特殊性,能耗相比于一般公共建筑更高,因此,对医院建筑暖通空调系统进行节能优化具有重要意义。本文以武汉某医院大楼中央空调系统为研究对象,通过对多种负荷预测模型的对比与研究,构建了适用于夏热冬冷地区医院类建筑的负荷预测模型,并基于该负荷预测模型对传统的中央空调系统运行策略进行了优化。本文使用DeST负荷模拟软件模拟了武汉市某医院建筑的全年冷负荷,并使用SPSS软件对冷负荷进行了聚类分析,在典型气象年中,该建筑仅有18.76%的时刻处于较大冷负荷下,处于小负荷区间的时间最长,约占42.46%,而处于中等负荷区间的时间约为38.78%。基于该建筑负荷模拟结果,选用反馈神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、支持向量回归、长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory,LSTM)等模型进行对比研究,将BPNN预测模型与添加影响因素的LSTM预测模型(AIF-LSTM)相结合对冷负荷的预测效果最好,对测试集预测的平均绝对误差为5.58%。基于TRNSYS仿真软件建立了该医院中央空调系统仿真模型,采用BPNN+AIFLSTM模型的预测负荷,对系统运行参数进行调节,通过水泵变频运行、冷水机组与水泵启停策略优化、冷冻水动态调节实现系统节能运行。采用水泵变频调节以后,相对于定频运行整个空调系统可节能22.03%,在此基础上优化机组和水泵的启停策略后,可进一步节能5.29%,最后加入冷冻水的动态调节措施,系统制冷季能耗再次降低约5.45%,采用本文优化后的运行策略,相比于原始系统运行策略,总计能耗降低约30.18%。本文研究结果可为夏热冬冷地区的医院中央空调系统节能运行提供参考。
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