暖通空调优化控制技术发展

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  摘 要:近年来,暖通空调在人们日常生活和社会工作中的应用不断扩大,在生态节约理念下,对其优化控制技术的应用和发展提出了更高的要求。本文分析了太阳能节能技术、地源热泵技术两种主要技术的应用及对其优化措施进行分析,并探讨了暖通空调优化控制技术的主要发展策略。
  关键词:暖通空调;优化控制技术;发展策略
  引言: 现下暖通空调系统在运行中的能量耗量几乎是整个建筑耗能量的一半以上,尤其是当前国内多数暖通空调的低效率使用,严重造成了资源浪费大、空调环境质量低、控制技术效率不高等问题。而优化控制技术是解决上述问题的重要手段,探讨其发展策略和趋势是当前建筑行业面临的重要课题。
  一、暖通空调优化控制技术及优化措施
  (一)太阳能节能技术。太阳能作为一种新型能源,能远远不断的为暖通空调提供其所需的能量,因此,可以充分利用太阳能节能技术。工作人员可以安装包括循环控制系统和集热器在内的太阳能供暖系统,安装包括生活热水体系、温度控制器以及地板采暖在内的循环控制系统[1]。这样一来,在有太阳的情况下能直接利用太阳光来提供暖通空调所需要的能量,而在阴天或无阳光的情况下,也可以借助控制系统自动转换成燃气设备进行辅助加热。可见,在暖通空调系统中应用太阳能节能技术能大大降低能耗,节约成本,促进暖通空调的生态化发展。
  (二)地源热泵技术。与空气热泵相比,在地源热泵中合理利用好热源热泵技术能更好的推动暖通空调系统的节能环保发展。地源热泵系统仅仅对土壤的温度有一定影响,但是并不会影响地面下沉、地下水下降以及水源质量。可以说,地源热泵技术是当前对环境影响最小的散热和取热手段。针对高热和高寒地区,需要采取相应的措施进行解决。在高热区域,可以使用冷却塔达到供冷效果,联合地源热泵来分担一定的负荷,这样一来在夜间就能冲散土壤中的热量,达到降温的目的。在高冷区域,可以设置一个辅助设备来获得热量,也可以采用并联或串联的方法联合运行太阳能和地源热泵,达到供暖的目的。
  (三)科学利用有价值的暖通空调动态模型。为了不断优化暖通空调控制技术,在对其预测过程中,必须要科学利用好有价值的暖通控制动态模型,如RBF模糊神经网络动态模型。和暖通空调运行相关的一切关键参数都要进行合理设置,并利用设立好的动态模型进行计算,对各种情况和各种干扰因素都要合理预测,以更好的、系统优化暖通空调系统,科学预测室内未来温度参数。同时,要不断优化暖通空调控制器的在线滚动。要使用数学模型,或者将目标函数纳入优化方法中,并利用模型的辨识度滚动优化,以预测信息,最大程度的降低误差。
  二、暖通空调优化控制技术的发展策略
  (一)选择与设备运行相适应的设定值。选择和寻找与设备运行相适应的设定值是推荐我国暖通空调优化控制技术合理发展的重要策略,具体可以采取定工作点的放松进行,以更好的控制设备在运行中的流量、温度等参数。不过,定工作点的方法也存在一定局限性,即不能确保整个空调系统始终处于最佳的运行状态[2]。所以,在不同运行环境下,要将暖通空调系统能耗最低当作缓解和寻找设备的最佳设定值为主要参照,以达到最大程度降低暖通空调系统运行能耗的目的。
  (二)不断提高控制技术的自动化水平。暖通控制优化控制技术的一项重要内容是提高暖通空调控制技术的自动化水平,传统的提高自动化水平的方法是使用常规的PID作为控制策略的控制单元器,而控制单元器的基础选取设备顺序、回路控制、逻辑控制开关量,作为核心处理工具的中央处理器使用8位单机片。不过这种方法仍然是存在一定局限性,高于16位的嵌入式微处理器系统被广泛应用,对控制策略也有一定程度的升级,单元控制器的发展趋势也朝着自动学习和自动适应等方向。这种方法能更好的控制回路,确保系统设备的每个环节都能维持在最佳控制状态。
  (三)将能量管理纳入系统管理中。当前国内暖通空调系统的管理主要停留在对基础控制单元的管理和控制,如集中处理信息、调度状态检测的设备,往往忽视了对能量的管理,这是导致暖通控制能耗过高的一个重要原因。因此,设计人员必须要在常规管理功能的前提上加入能量管理功能,提高对末端用户能量使用情况的监控。同时,在暖通控制优化控制技术的发展中不断应用科学有效的网络技术。企业信息管理系统也要不断延伸到暖通空调系统运行中的各项管理指标和数据,进而实现不同企业间数据和信息的交流及共享。
  结语:总之,暖通空调优化控制技术是在建筑项目施工中提高采暖通风施工质量的一个主要技术,选择科学合理的技术,推动其可持续发展是至关重要的。技术人员和设计人员必须要合理使用太阳能技术和地源热泵技术,选择与设备运行相适应的设定值,提高控制技术的自动化水平,增强能量管理水平,以达到节能降耗的目的,真正优化暖通空调的控制。
  参考文献:
  [1]杨珊珊.浅谈暖通空调优化控制技术分析[J].科技资讯,2014,27(15):20-21.
  [2] 赵延东.暖通空调优化控制技术研究[J].科技创新与应用,2015,11(19):34-35.
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