适于在线应用的空调冷冻站节能预测控制方法

来源 :大连理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:klzvms1
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暖通空调能耗约占建筑能耗的一半以上,水系统占暖通空调系统总能耗比例为30%~80%,节能潜力巨大。本文以空调水系统机电设备集中的冷冻站为对象,对空调系统冷源和系统输送设备相关参数进行直接测量,并应用建筑能源系统物联网(Internet of Building Energy System,iBES)智能管理架构实现参数在线监控,提出一种适于在线应用的冷冻站节能控制方法,在此方法基础上建立了冷冻站系统COP预测模型,进而提出了基于模型的冷冻站在线预测控制方法,开发了相关控制技术。本文引入大连理工大学建筑能源研究所提出的iBES网络架构,以浙江省某医院的空调冷冻站系统为试验及应用平台,搭建了基于扁平化网络、面向特定任务的中央空调控制iBES网络架构。系统架构总体兼容TCP/IP与MODBUS两种通讯协议,其采用了智能控制终端、智能现场链路器、TIA Portal编程软件、SIMATIC WinCC过程监视系统以及与WEINVIEW触摸屏配套的EasyBuilder Pro组态软件等软硬件,实现了在线控制工程应用。为提出冷冻站系统整体节能控制策略,本文首先提取了大量试验系统离线运行数据,对医院空调机房占据主要运行时间的1#离心机组的无控制运行参数进行了相关性分析。充分考虑空调系统末端负荷变化、系统快速响应及安全性需求,本文分别以冷冻水供回水温差和冷凝压力作为冷冻侧与冷却侧的调控参数,提出一种适于在线应用的冷冻站节能控制方法。经过验证,该控制方法既能降低能耗水平,同时可避免系统运行参数突变状况的发生,有助于实现系统设备的高效平稳运行。为更好地提升节能效果,本文尝试在提出的在线控制方法的基础上,进一步考虑负荷变化与冷冻站能效的关系,采用冷冻站总体COP作为节能控制目标,同时引入双聚类T-S模型辨识方法,构建COP预测模型,应用于监控系统的在线节能控制。仿真运行发现,双聚类T-S模型应用的预测正确率可达90%,且基于模型应用的冷冻站在线预测控制方法具有预测准确性高、节能效果好、稳定性高、程序应用简便、系统响应及时等明显优势,适于系统在线应用。
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