An Overview of the Key Technologies in International Building Energy Management System

2016-07-14 10:34
智能建筑电气技术 2016年3期
关键词:制冷机楼宇风量



An Overview of the Key Technologies in International Building Energy Management System

AbstractIntroduces the basic technical framework of the international mainstream Building Automation Control System (BACS), summarizes the front key technologies in Building Energy Management System (BEMS), include advanced control strategy, automated fault detection and diagnostic (AFDD), energy forecasting, and system optimization.The current status and application of these technologies are discussed. The developing trend in our country in the future is also analyzed.

Keywordsbuilding energy management system,advanced control strategy,automated fault detection and diagnostic,energy forecasting,system optimization

0概述

一个完善的智能楼宇系统需要两类供应商的共同介入:楼宇自动控制和建筑能源管理。目前全球制造楼宇自控平台的大公司主要有四家:Honeywell(霍尼韦尔)、Johnson Controls(江森自控)、Schneider Electric(施耐德电气)、Siemens(西门子)。另外,一些很有规模的控制公司在欧美也比较常见,比如Automated Logic、ABB、Delta Controls、Distech Controls等。这些公司代表了当今楼宇自控领域的市场主流,主要核心技术体现在基于物联网的控制平台、智能控制器和传感器、对控制参数的自动调整、高效的信息传输、开放的通信协议等。在建筑能源管理方面,技术比较成熟的公司有Building IQ、C3 Energy、Ener NOC、Grid Point、Optimum Energy、Opower等,这些公司的技术优势体现在对建筑能源系统的整体优化、自动故障检测诊断、对能耗的预测和需求响应以及对大数据的分析学习。

图1 楼宇控制和能源管理系统基本架构和主要功能

建筑能源系统是个复杂的系统,暖通空调、照明、电梯、安防等各系统的运行都会影响整体能耗水平,而暖通空调系统的复杂程度和能耗水平在各系统中都是最高的,所以无论是楼宇自控技术还是能源管理技术都把暖通空调系统放在最重要的位置。图1所示是一个完善的楼宇自控和能源管理系统的总体架构和应该具备的功能。本文将介绍楼宇自控系统的基本技术架构及建筑能源系统的一些前沿关键技术。

1楼宇自控基本架构

目前的楼宇自控领域以直接数字控制方式(DDC)为主,相对于工业界常用的可编程逻辑控制方式(PLC)来说,DDC具有简便、实用且成本低的特点,可满足暖通空调控制的绝大部分要求。如图1所示,控制网络的最底层是传感器、执行器等,传感器是控制系统信号输入的媒介,用来测量环境中各种物理参量(如温度、湿度、流量等);执行器是信号输出的媒介,用来控制暖通空调设备的开关以及连续运转。传感器、执行器连接到局域控制器上(局域控制器是收集信息、执行控制命令的第一线),传感器的模拟输入信号在局域控制器中转为数字信号并向上传递。核心的DDC程序下载到局域控制器上,局域控制器根据程序的逻辑以及来自人机交互层面的指令做出控制反应并传递给执行器。一般来说,中央空调系统每个环节或者设备都应该配备一个局域控制器(如一个风机盘管末端或一个制冷机组应该配备一个独立的局域控制器)。局域控制器之上为网络控制器,是承上启下的交通枢纽,向下连接多个局域控制器,向上连接人机交互层面,传感器读数以及控制中间参数都由网络控制器向上传递到控制界面,操作者和程序员发出的指令也由网络控制器向下传递到局域控制器。网络控制器以下的设备组成基于楼宇自控通信协议的控制网络,网络控制器的人机交互层面一般为基于TCP/IP的互联网连接模式。控制网络的最顶层是人机交互层面,目前的流行模式是由一台服务器装载控制程序和存贮历史数据,由多个网络终端进行登录管理。用户和程序员只需要网络浏览器和互联网就可以登录并管理控制平台(电脑和移动终端均可以使用)。

控制系统的操作用户需要通过定制的操作界面对暖通空调系统进行监视与控制。界面中显示各个关键环节的传感器读数(如温度、湿度、风量等)以及被控制设备的参数(如风机开关状态和水阀开度等),用户可以读取数值也可以发出指令,且控制界面也可以链接到其他控制系统或设备。另外,系统故障报警、设置用户权限、查找历史数据等操作也在用户操作界面中完成。编写DDC程序、将逻辑运算法则植入控制系统则需要编程工具,目前多数暖通空调控制公司采用的都是图形化的编程语言,它可将各种逻辑、数学运算以及PID控制工具等进行模块化设计,程序员根据需要将各个模块进行组合连接即可,这类编程语言简单易用,为现场排查故障节省大量时间。有些控制公司采用C语言编程,这种模式虽可使控制更为灵活,但对程序员的要求较高,现场调试的时间也较长,因此各大控制公司都有将用户操作界面与DDC编程界面统一整合的趋势,这将整合操作、编程、管理和故障排查纠错的一系列流程,且对控制系统的网络安全性有很高的要求。

2高等控制策略

暖通空调系统中一个重要的节能措施是高等控制策略,控制策略是根据供热、供冷负荷的变化合理调整风阀/水阀开度、风机转速以及各类设备的运转与停滞以达到节能的目的,而高等控制策略就是将中央空调各组成部分联动起来进行整体控制、相互配合,按需实时调整各组成部分的压强、温度等参数的设定点,以实现楼宇系统的深度节能。下面以变风量VAV中央空调系统为例,具体阐述高等控制策略在VAV系统中各组成部分的应用。

VAV系统主要由三部分组成,即VAV空调末端、空气处理机组AHU及供冷供热设备(制冷机组、冷却塔、锅炉)(如图2所示)。制冷机组和锅炉根据需要向AHU提供冷冻水或热水,AHU对新风回风量进行调配并对供风进行制冷或加热处理(一般AHU以制冷为主),然后送风至各个VAV末端。VAV末端跟据负荷进行风阀和水阀调节以实现每个房间的制冷或加热。房间的回风返回AHU进行排出与内循环的配比。

图2 VAV系统的基本组成

传统的AHU运行策略是设定固定的风压和温度设定点,当VAV末端风阀变化时,AHU调整风机转速使风压保持在设定点。调节风机转速虽是一种节能措施,但固定的风压设定点往往是根据VAV末端最大风量设计的,在低负荷条件下末端风量远不及设计最大风量,因为保持较高的风压就是对风机电能的浪费。同理,供风温度设定点也是按最大制冷负荷设计的,在低制冷负荷条件下保持较低的供风温度会增大制冷机和VAV末端再热的能耗。在高等控制策略下,供风温度和风压设定点可根据末端负荷进行实时调整(目前比较新兴而实用的控制方式是修剪与相应)。以风压控制为例,风压设定点根据末端的需求信号不断做出调整,当末端风阀开到某一个位置时(比如80% 打开)就会发出需求信号,当风阀位置更高或其他VAV末端也有制冷要求时,便会向AHU发出更多需求信号,AHU根据需求数量不断向上增大风压设定点,增长速度也随着需求数量的增长而加强,当需求信号降低时,风压设定点不断降低直到需求的再次出现,如此往复便可节省大量的风机能耗。控制系统需要对一定范围内的需求数量忽略不计,这样可避免对设备控制的频繁变化。在这个控制逻辑中,每次调整的时间、范围、单次调整数量、忽略数量均可以做出调整优化。此种方法可以节约30%~50%的风机能耗,同样的方法也可以用于对温度设定点的控制以及其他的空调系统中(如风机盘管系统)。

对于供风温度的调整,可根据室外温度的变化设定大致的控制范围,再根据实际需要进行实时调整。一般情况下,室外温度在20℃以上时,可将供风温度设在最低值12℃左右;当室外温度降低到16℃后,供风温度可根据需求在13~18℃之间调整,修剪与响应的方法同样适用。这样的调整可减少大量制冷机和VAV末端的再热能耗。

当外界温度足够低(一般15℃以下)且室内仍有制冷负荷时,也可以关闭制冷机组同时引入新风进行供冷。具体的控制顺序是:随着制冷需求信号的加强,控制系统先将热水阀门关至最小,然后逐渐打开新风阀,当新风量达到最大时,开始调低回风阀以降低回风在供风中的比例,最后在新风全开和回风全关的情况下若仍不能满足要求再打开冷冻水阀,制冷机组运转。

对于VAV空调末端,可以将传统模式的单一最大风量改为双高风量设定点控制。VAV末端需根据制冷的需要调整风量以达到最大风量设定点,而在低风量区,VAV要保持一个最低风量设定点以满足新风量和再热的要求。为保证最大加热负荷的需要,最低风量一般比新风量的要求高很多,而在无需加热和制冷的停滞区间内,这样的高风量会耗费额外的风机能耗,因此在高等控制策略中,要设定一个最大制冷风量与最大加热风量,在停滞区间只需保证新风的要求而把风量设定点降低即可;在制热的情况下根据负荷逐渐升高风量设定点,这样就可减少大量风机和再加热的能耗。

对于制冷机组和水系统的控制,可采用水压和水温控制相结合的控制方式。当需求信号增强时,可先增大冷冻水压差设定点以加大流量,此时只增大水泵能耗:如不能满足要求再调低出水温度使制冷机加大运转。当制冷需求降低时先增大水温设定点以减少制冷机的运转,随后再降低压差设定。如果制冷机采用水冷制冷方式,也可以对冷却塔关闭制冷机组加以控制出水温度、水压等参数。当外界温度足够低时也可以采用冷却塔供冷的方式,即关闭制冷机组,让冷却水和冷冻水在独立的换热器中直接进行热交换,以此降低制冷机组能耗。

综上所述,在中央空调系统中每个设备、每个环节都施加节能控制策略后,再将整个系统联动起来相互配合,就可以在保证舒适度的基础上实现深度节能。细化控制策略将是暖通空调控制的未来发展方向。

3自动故障检测与诊断

图3 双管VAV在故障中的温度数据

楼宇能源系统是一个复杂系统,在长期运行过程中难免出现问题,各种问题的积累可能会造成能源浪费、舒适度下降以及设备损坏。自动故障检测与诊断(AFDD)就是要在问题出现的第一时间及时发现问题并分析问题的起因,让运维人员及早介入并全方位协助解决问题,将损失降低到最小。对于暖通空调系统来说,常见的故障一般有四种:设备故障、传感器故障、电动阀门故障、控制故障。对于各种故障而言,发现问题并进行故障报警相对比较容易,而正确诊断问题的来源则需要智能的模型和对大数据的分析。初级的AFDD模型是基于一般控制规则的,如室内温度在过去的1h内一直高于温度设定点5℃,则判定为一个故障问题,起因可能是末端风机、水系统压强控制或制冷机组启/停的问题;而更智能的AFDD模型是基于对大数据的分析,实时对系统各数据走势进行判断,动态分析故障原因,甚至在故障出现以前就做出报警。

下面举例说明AFDD的实际应用。图3是双管VAV故障中的温度走势。双管VAV由两个独立管道分别供应冷风和热风,在末端混合后吹入房间以维持室内温度。在上午10:30左右,除热风管供风温度外,其他温度均上升,室内温度已经超出制冷与制热设定点的范围区间,从而出现问题。进一步分析,冷风管供风出现故障、末端冷管风阀关闭或处理冷风的AHU风机停滞、水系统流量不够或制冷机组不制冷等都可能是问题出现的原因,具体诊断就需要对其他的数据进行分析以确定问题的来源。如果这样的问题长期存在,室内一直保持30℃的高温,会对人体造成不利影响,自动检测与诊断则可以及早发现并协助解决问题。

4能耗预测

建筑能源系统正在向着越来越智能化的方向发展,一项重要的技术就是对建筑能耗的预测并做出需求响应。根据楼宇系统中各系统包括暖通空调、照明等历史数据的分析,可以对能耗未来的发展趋势做出预测,这样可以根据需要提前做出规划和调整。一个典型的市场应用是在供电高峰时段发电厂根据楼宇的用电功率征收费用,而楼宇的突然增容会造成电厂发电机组的额外运转从而产生高额的罚款。通过对能耗的预测便可以在增容之前做出调整,降低空调系统的运转以避免增容,或利用智能电网切换到更便宜的供电来源。能耗预测也可以对楼宇系统进行“超前控制”以减少传统“跟随控制”中各设备的滞后效应。

对能耗预测的技术核心是机器学习,常用技术是人工神经网络,即模仿人的神经元节点互相交互信息并学习问题的一种智能控制模型。无数个神经网络节点之间相互建立联系、传递信息并学习规律,经过一定数据量的机器学习后便可对发展趋势做出预测。将楼宇系统的各个历史数据(如室内温湿度、冷冻水流量、风机转速、室外温湿度、太阳辐射等数据)代入神经网络模型,经过学习分析便可以找到能耗与各参量之间的变化规律,从而预测在未来的时间段内楼宇系统的能耗水平。

5系统优化

建筑能源系统中除了对单一设备、环节上进行节能控制外,还应该在整个系统层面通盘考虑,找到最优化的节能方案。例如,当某一房间制冷负荷提高后,可有多种控制案择可选:增大风机盘管末端风机转速、增大冷冻水流量、降低冷机供水温度。而系统优化则是计算各种方案的能耗水平,智能选择最节能的解决方案,并且不间断地对整个系统进行优化调整。目前实际应用的优化算法有很多,涉及面也很广,随着人工智能技术的发展,越来越多的人工智能理念也引入智能楼宇领域中,将系统优化提升到新的高度,智能主体就是其中之一。智能主体是人工智能技术中强化学习的概念,它假设一个复杂的大系统由若干个相对独立的智能主体组成,每个智能主体都可以感知环境变化对自己的影响,也可以判断自己的变化对环境的影响,再根据需要将不同主体相互组合便可以做出智能的控制。对于一个楼宇系统来说,一个水泵、一个空调末端、一个控制器、甚至一个人都可以是一个智能主体,将不同主体根据制定的规则进行组合便可以实现对节能的控制、对室内环境的优化以及对人的行为习惯的监控。

6结束语

本文主要介绍了国外建筑能源管理系统的一些关键技术,包括高等控制策略、自动故障检测诊断、能耗预测和系统优化。目前,我国在这些领域技术还相对落后,尤其是自动故障检测诊断、能耗预测和系统优化的应用还比较少,随着智能楼宇系统的不断普及和节能需求的不断提高,这些技术将在我国建筑节能领域有广阔的发展空间。

国际建筑能源管理关键技术发展现状概论

刘然

(中国建筑设计咨询有限公司,北京 100120)

摘要介绍了国际主流楼宇自动控制系统的基本技术架构,着重讲解在建筑能源管理方面一些前沿的关键技术,包括高等控制策略、自动故障检测与诊断、能耗预测以及系统优化。分析了几项技术的发展现状和具体应用,并提出了我国在相关领域的不足之处。

关键词建筑能源管理高等控制策略自动故障检测诊断能耗预测系统优化

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