风冷热泵-水冷机组双冷源系统运行优化方法研究

赵廷方 邓勤犁 单晓芳 任志刚

（1.武汉理工大学土木工程与建筑学院 武汉 430070；2.武汉理工大学三亚科教创新园 三亚 572000）

0 引言

空调系统在为人们提供舒适、健康的室内环境的同时，也消耗着大量的能源。据统计，中央空调能耗占公共建筑总能耗的30%～50%，其中冷源系统能耗则占中央空调能耗的50%以上[1]。为降低冷源系统能耗，一方面减少能耗需求，另一方面提高清洁及可再生能源在建筑中的使用比重。风冷热泵作为一种安装方便、初投资小且运行效率高的空调形式，受到人们的广泛关注。

风冷热泵与其他热源（如地源热泵、太阳能系统）耦合供暖是目前的研究热点。Scrapa[2]比较直膨式太阳能联合风冷热泵系统和传统的太阳能平板集热器系统的性能，得出双热源系统要比单热源系统热效率更高；PARDO[3]研究得出风冷热泵、地源热泵以及储热器的耦合系统，其能耗只占单纯采用风冷热泵的60%；顾娟[4]在不同控制策略（时间控制、温度控制、温差控制）下，分析夏热冬冷地区地源与风冷热泵联合空调系统的性能，得出优先运行3h、室外空气干球温度为33℃、温差为5℃时的策略是最优的系统控制策略。现有研究对夏季持续时间久、需要持续性供冷的风冷热泵与水冷机组联合供冷的方面资料较少。

对于多冷源系统，设备间的运行是相互耦合且彼此影响联系的，同种负荷需求下，系统可以有多种运行模式来满足，找到最佳的运行模式使系统能效最高，是节能优化的关键[5]。故本文从实际案例出发，以武汉某公共建筑双冷源系统为对象提出一种优化控制方法，该方法以初始运行为基础，依次进行方案优化和参数优化，以提高冷源系统整体能效比。

1 计算方法

1.1 功率模型

1.1.1 水冷机组功率模型

Type225 模拟变频水冷机组，使用半经验模型用于计算部分负荷下水冷机组的输入功率，该模型高精度地考虑了实际运行条件[6]。水冷机组的实际输入功率计算式如下：

根据DOE-2 模型，部分负荷率PLR由式得：

参考刘金平等人的研究结论[7]结合机组实际变工况性能参数，按照夏季冷冻水温度每升高1K，机组功率降低2.5%，则温度修正系数由式（3）得出：

式中，Tlo,o=280.15K 。

根据机组样本可以得到流量修正系数公式：

部分负荷修正系数RPLR由经验公式确定：

式中，A、B、C是拟合系数，分别为0.2726、-0.08413、0.81029。

1.1.2 风冷热泵功率模型

风冷热泵机组使用Type655 模块模拟，运行参数的确定由外部输入文件确定，包括部分负荷数据文件和额定负荷数据文件，均采用TRNSYS 默认文件。其中额定负荷数据文件提供实时制冷量与额定制冷量比值（Capacityratio）以及实时cop与额定cop比值（copratio）随机组出口温度和空气干球温度的变化曲线。额定工况制冷量及额定工况cop由选定的热泵机组提供。该模块根据设定的出水温度和空气干球温度调用动态数据程序，获取copratio和Capacityratio，通过公式（6）和（7）计算实时工况下的制冷量和COP。

当风冷热泵未在额定负荷下运行时，则需要使用部分负荷率（PLR）及能耗与额定功率比值（FFLP），两者之间的关系由部分负荷数据文件提供，算式如下：

式中：Qload为实时冷负荷（已知），kW。

风冷热泵的实际输入功率由式（9）确定：

1.1.3 系统能耗模型

系统整体的性能系数由方程（10）计算得到：

式中：Qload为实时冷负荷（已知）；Wtotal为总输入功率，包括各台机组、水泵和冷却塔的输入功率之和。

1.2 冷源系统参数优化方法

1.2.1 拉丁超立方抽样

由Mckay 等人提出的拉丁超立方抽样方法（LHS）是一种运用在抽样实验中的方法[8]，其想要实现的目标是在工作区内部抽取一组样本点，使得该样本点可以均匀的分布在实验区域中。抽样方法抽取的样本都是具有典型性的样本，减少了重复的没有意义的劳动。

该实验假定输入点x=(x,...,xs)∊Cs和输出值y有明确的关系y=f(x)。设定试验区大小为单位立方体Cs=[0,1]s，则y在其上的总均值为：

输出变量y在所试验点上的均值为：

式中，Dn={x1,...,xn}代表n个点的一个设计。

1.2.2 BP 耦合粒子群算法

图1是利用BP 网络耦合粒子群算法进行参数寻优的程序图。将抽样得到的样本输入BP 网络，建立合适的BPNN 模型；再用粒子群算法调用BPNN 模型，经过个体和群体历史最优位置更新、粒子的速度和位置更新之后，判断其是否满足最优解条件，若不满足，则继续循环；若满足，则终止运行，输出最优解以及其对应的参数组合。

图1 BPNN 与粒子群算法耦合程序图Fig.1 Program diagram of BPNN and particle swarm optimization

1.3 空调冷源系统运行优化方法

以初始运行方案为基础，空调冷源系统运行优化方法如图2所示。

图2 空调冷源系统运行优化方法Fig.2 Optimal control method of air conditioning cold source system

2 基于TRNSYS 的冷源系统模型及优化

2.1 研究对象

本文以武汉某公共建筑中央空调多冷源系统为研究对象，该多冷源系统有水冷和风冷两组冷源系统，水冷侧系统主要由2 台水冷机组、2 台冷冻泵、1 台冷却塔和2 台冷却泵组成；风冷侧系统主要由2 台风冷热泵和2 台冷冻泵组成。该系统在冬季使用风冷热泵供暖，夏季以水冷机组为主、风冷热泵为辅联合供冷，系统原理如图3所示。表1给出主要设备参数表。

表1 空调冷源系统设备参数Table 1 Equipment parameters of air conditioning cold source system

图3 空调冷源系统原理图Fig.3 Schematic diagram of air conditioning cold source system

2.2 运行方案优化

在初始运行基础上，进行方案优化（见表2）：一方面改变水冷机组与风冷热泵的启停顺序，另一方面对四台冷冻泵采取定温差控制。通过修改机组群控策略，根据部分负荷信号的递增，优先开启风冷热泵，部分负荷信号超过风冷热泵总额定制冷量的90%时，开启水冷机组补充冷量；修改冷冻泵控制策略，通过控制供回水温差来控制输送流量，根据负荷信号及设定温差信号计算水泵所需流量，然后把该流量输入冷冻泵变频控制器，经过分析计算得到各冷冻泵频率信号，从而实现对冷冻泵的变频控制。

表2 运行方案对比Table 2 Comparison of operation schemes

根据流程图与运行方案建立多冷源系统的TRNSYS 仿真平台，如图4所示。整个模型应用的模块如表3所示。TRNSYS 模块之间通过线连接，实现信号、能量、物质的传递。通过机组群控对水冷机组和风冷热泵进行启停控制；冷冻侧控制系统根据流量信号控制各水泵的启停，改进后则控制供回水温差来控制变频水泵的流量；冷却侧控制系统综合考虑部分负荷信号和流量信号对冷却泵、冷却塔风机的启停进行控制。

图4 双冷源系统TRNSYS 仿真平台Fig.4 TRNSYS simulation model of air conditioning cold source system

表3 多冷源空调系统模型部件列表Table 3 List of model components of multi cooling source air conditioning system

2.3 运行参数优化

在方案优化基础上进行参数优化，本文根据冷源系统特点，选取3 个温度、2 个频率作为待优化参数，表4给出待优化参数的范围。

表4 参数优化范围Table 4 Parameter optimization range

3 结果与分析

考虑到该冷源系统冷冻水泵较多且功率较大，图5给出基本策略下负荷侧供回水温度。整个制冷季节冷冻水平均环路温差为3.22℃，可见制冷季的大部分时间，冷源系统运行在大流量、小温差的运行工况下，使得大量水泵功率浪费，因此通过不同优化对水泵节能有着重大意义。

图5 基本策略下负荷侧供回水温度Fig.5 Temperature of chilled water supply and return water at load side under basic control

不同优化下冷源系统运行参数与系统COP 由表5与图6给出：

表5 不同控制下运行参数和系统COPTable 5 Operating parameters and COP of system under different control

图6 冷源系统在不同优化下的系统COPFig.6 COP of cold source system under different control

算法预测的系统COP 与TRNSYS 模拟的系统COP 误差为0.5%，验证了BP 耦合粒子群算法进行优化的可靠性。

基本控制下系统COP 为3.32，通过改变风冷热泵和水冷机组的启停顺序以及所有冷冻水泵的变频，使得系统COP 提高16%，达到3.85。在运行方案优化的基础上，通过算法进行参数寻优，进一步使系统COP 提高9.1%，达到4.20。

由优化后的运行参数可以看出，在最优系统COP 条件下，阶段1 和2 的冷冻水供水温度均高于设定值7℃，且风冷侧和水冷侧的冷冻水供回水温差均超过5℃。

图7和图8给出不同优化下系统总能耗和各部件能耗的变化趋势：

图7 冷源系统在不同优化下的总能耗Fig.7 Total energy consumption under different control

图8 冷源系统在不同优化下的各设备能耗Fig.8 Energy consumption of each equipment of cold source system under different control

（1）随着控制方式的不断改进，系统总能耗逐渐降低。与基本控制相比，参数优化后的能耗仅为前者的78.4%，可见经过层层优化，总体的节能效果显著。

（2）方案优化的节能效果主要体现在除风冷热泵和水冷机组外的其它部件。经过方案优化，风冷热泵能耗大幅增加，水冷机组能耗大幅降低，两者能耗之和基本相同；水冷侧的各台冷冻泵、冷却泵以及风机均有所降低，且降低幅度超过50%。方案优化相对于基本控制可节能14.4%。

（3）与方案优化相比，参数优化后，风冷热泵、冷冻泵、冷却泵和冷却塔风机能耗均进一步降低，四者总体降低幅度为11%；水冷机组能耗略微增加，增加幅度为2.6%这是由于参数优化后水冷侧冷冻水供回水温差超过5℃，导致水冷侧冷冻水流量减小，冷水机组运行能耗随之增加。因此，就系统整体而言，参数优化相对于方案优化可进一步节能8.4%。

图9给出系统COP 随阶段1 和阶段2 供水温度的变化（其他参数为优化后的数值），观察到系统COP 均随冷冻水供水温度的增加呈现先升高，后降低的趋势。当阶段1 冷冻水供水温度在8.5℃～9℃之间以及阶段2 供水温度在9℃～9.5℃之间时，系统COP 达到最大值。

图9 系统COP 随阶段1（2）供水温度变化Fig.9 Variation of cop with water supply temperature in stage 1（2）

4 结论

本文搭建某冷源系统的TRNSYS 模型，在初始运行方案基础上依次进行方案优化和参数优化，结果表明：

（1）水冷为主、风冷为辅且定水量的初始运行方案会浪费大量能量，大量冷冻水泵的电能被浪费，其系统能效比偏低（系统COP=3.32）。

（2）方案优化后，风冷和水冷各台机组能耗之和变化不大，水泵、风机等辅助设备能耗降低幅度均超过50%，系统能效比显著升高（系统COP=3.85）；参数优化后，水冷机组能耗略有升高，其它设备能耗均进一步降低，系统COP 升至4.20。通过该冷源系统优化控制方法优化后，系统各设备和系统的能耗明显降低，整体运行效率明显提高，节能显著。

（3）冷源系统最优参数组合为：阶段1 供水温度8.87℃，阶段2 供水温度9.46℃，冷冻水回水温度14.88℃，冷却泵频率31.88Hz，冷却塔风机频率37.92Hz。