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    建筑空調(diào)系統(tǒng)能耗監(jiān)測動態(tài)分析模型與優(yōu)化控制方法

    2012-07-16 08:35:10彭云建鄧飛其邱佰平
    關(guān)鍵詞:濕度能耗建筑物

    彭云建,鄧飛其,邱佰平

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    建筑空調(diào)系統(tǒng)能耗監(jiān)測動態(tài)分析模型與優(yōu)化控制方法

    彭云建1,鄧飛其1,邱佰平2

    (1. 華南理工大學(xué) 自動化科學(xué)與工程學(xué)院,廣東 廣州 510641;2. 深圳達(dá)實(shí)智能股份有限公司,廣東 深圳 518057)

    針對大型建筑空調(diào)系統(tǒng)能耗監(jiān)測與能效優(yōu)化控制問題,通過分析建筑物與外界環(huán)境的能量交換、室內(nèi)溫變過程的動態(tài)特征和變化機(jī)理,考慮隨機(jī)不確定性因素的影響,建立了以溫度、濕度等為變量的建筑物空調(diào)能耗過程隨機(jī)動態(tài)模型,分析了建筑物空調(diào)能耗與室內(nèi)外環(huán)境熱交換的平衡制約關(guān)系. 以建筑物舒適度指標(biāo)作為能耗控制目標(biāo),建立空調(diào)能耗最小的優(yōu)化控制模型,分析了系統(tǒng)優(yōu)化途徑;根據(jù)建筑物實(shí)際監(jiān)測數(shù)據(jù),應(yīng)用動態(tài)回歸方法探討了如何確定建筑空調(diào)能耗模型的結(jié)構(gòu)與參數(shù),通過實(shí)際數(shù)據(jù)分析與模擬仿真結(jié)果的比較驗(yàn)證了模型的正確性.

    建筑空調(diào)系統(tǒng);能耗監(jiān)測;能效優(yōu)化控制;隨機(jī)動態(tài)模型

    近年來,建筑工程界和相關(guān)領(lǐng)域的專家學(xué)者對大型建筑空調(diào)系統(tǒng)的能耗問題進(jìn)行了研究,提出了諸多建筑能耗監(jiān)測、節(jié)能技術(shù)以及能耗控制與管理的方法[1-4]. 建筑運(yùn)行管理節(jié)能涵蓋的關(guān)鍵技術(shù)包括能耗數(shù)據(jù)采集方法、數(shù)據(jù)分析模型與負(fù)荷模擬軟件[5-6]、能效指標(biāo)和審計(jì)標(biāo)準(zhǔn)、能耗控制等,也可將之概括為3類基本理論性問題,即建筑能耗負(fù)荷分析模型[7-9]、能效評價(jià)指標(biāo)與標(biāo)準(zhǔn)、優(yōu)化控制模型與方法. 從已有文獻(xiàn)的研究成果看,建筑能耗負(fù)荷分析主要是建立建筑圍護(hù)材料和結(jié)構(gòu)的熱傳遞模型以及室內(nèi)空間熱環(huán)境變化模型,以得到系列冷/熱負(fù)荷的計(jì)算公式[5-6,8-9]. 但用這些相對孤立的公式來處理建筑能耗過程監(jiān)測數(shù)據(jù),并把分析結(jié)果用作空調(diào)系統(tǒng)負(fù)荷選擇的依據(jù)和節(jié)能控制參數(shù),不能適應(yīng)建筑環(huán)境參數(shù)的變化,且會導(dǎo)致分析或評估結(jié)果存在缺陷. 本文從動態(tài)系統(tǒng)角度分析了建筑物中央空調(diào)能耗參數(shù)變化機(jī)理,探討了熱交換和溫變過程的能耗優(yōu)化控制問題,以溫度、濕度等反映建筑物舒適度的物理指標(biāo)為變量建立了系列動態(tài)方程,確定能耗監(jiān)測的主要參數(shù)和優(yōu)化指標(biāo),根據(jù)動態(tài)系統(tǒng)優(yōu)化控制理論,探討了建筑空調(diào)能耗的優(yōu)化控制方法和途徑.

    1 建筑物室內(nèi)熱環(huán)境分析和空調(diào)能耗動態(tài)模型

    建筑物室內(nèi)熱環(huán)境可以認(rèn)為是一個(gè)多因素影響的開放式動態(tài)系統(tǒng),可以從不同角度描述其變化過程. 本文從建筑能耗監(jiān)測的角度出發(fā),選擇室內(nèi)溫度、濕度等反映建筑舒適度并可以直接測量的物理量為系統(tǒng)狀態(tài)變量,分析引起這些指標(biāo)變化的主要因素和空調(diào)系統(tǒng)能耗的變化因素. 室內(nèi)溫度變化過程具有慢時(shí)變特點(diǎn),且相對于熱交換具有時(shí)間滯后性(時(shí)滯).

    1.1 建筑物室內(nèi)溫變模型

    1.1.1 自然熱交換

    1.1.2 無空調(diào)但有不確定性吸熱

    1.1.3 空調(diào)控溫

    1.2 室內(nèi)濕度和空氣清潔度動態(tài)模型

    1.3 建筑空調(diào)系統(tǒng)的動態(tài)能耗模型

    根據(jù)式(3~6),選擇狀態(tài)變量:

    則可以得到一般動態(tài)方程形式

    綜上所述,建筑物能耗過程是一個(gè)多變量、隨機(jī)不確定性的動態(tài)過程,式(1~7)反映了建筑物能耗的如下特點(diǎn):

    1)建筑能耗負(fù)荷受環(huán)境參數(shù)的影響(如日照、風(fēng)速與風(fēng)向、溫度、濕度等),外環(huán)境的這些參數(shù)決定了舒適度的相對值和溫差;

    2)建筑物能耗與建筑材料的隔熱能力、圍護(hù)結(jié)構(gòu)封閉性等直接相關(guān);

    3)建筑物內(nèi)部的人員數(shù)量、耗電設(shè)備對室內(nèi)熱環(huán)境和空氣品質(zhì)具有不確定性影響,統(tǒng)計(jì)分析監(jiān)測數(shù)據(jù)可確定相關(guān)隨機(jī)變量的概率特征;

    4)建筑物空調(diào)系統(tǒng)的能效與各功能設(shè)備(制冷主機(jī)、水泵、冷卻塔等)本身的效率有關(guān),反映了各設(shè)備的主要運(yùn)行參數(shù)是否合理;

    建立式(1~7)描述的動態(tài)監(jiān)測模型,可以解決如下幾個(gè)關(guān)鍵性問題:

    1)確定需采集的參數(shù),給出定量指標(biāo)確定數(shù)據(jù)采集點(diǎn)的數(shù)量和理想的部署位置;

    2)實(shí)現(xiàn)監(jiān)控功能需要的最小數(shù)據(jù)量和采樣頻率/速度;

    3)基于模型的監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行在線估計(jì),剔除異?;蝈e誤數(shù)據(jù);

    4)應(yīng)用分布式傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集時(shí),為提高數(shù)據(jù)融合效率和準(zhǔn)確性提供定量依據(jù).

    2 建筑空調(diào)能耗優(yōu)化控制指標(biāo)與方法

    目前,一些建筑能耗數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)通過對中央空調(diào)系統(tǒng)、室內(nèi)環(huán)境參數(shù)的采集和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析,為能耗在線監(jiān)測和控制管理提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐. 根據(jù)建筑空調(diào)能耗監(jiān)測動態(tài)分析模型,建筑空調(diào)能耗優(yōu)化控制可以歸納為參數(shù)優(yōu)化和運(yùn)行過程優(yōu)化.

    2.1 參數(shù)優(yōu)化

    空調(diào)系統(tǒng)對每個(gè)具體工況而言,都有一條最佳的特性曲線,在這條曲線上主機(jī)效率最高而能耗最小,因此,控制主機(jī)滿足該工況的特性曲線可以達(dá)到節(jié)能的目的. 合理選擇或配置空調(diào)的性能參數(shù)和運(yùn)行參數(shù),如送風(fēng)溫度、濕度、風(fēng)量和風(fēng)速,根據(jù)空調(diào)實(shí)際負(fù)荷調(diào)節(jié)主機(jī)臺數(shù)或選擇主機(jī)功率,使空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行在節(jié)能工況中,可以減少式(3~6)中因空氣置換、制冷/加熱、冷卻水循環(huán)等產(chǎn)生的能耗.

    2.2 運(yùn)行過程優(yōu)化

    3 建筑能耗監(jiān)測動態(tài)分析模型實(shí)例

    根據(jù)已經(jīng)采集到的建筑空調(diào)系統(tǒng)能耗數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù),針對理論模型(1~7),應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析和隨機(jī)逼近方法,確定各類變量的函數(shù)關(guān)系和待定參數(shù),從而得到能夠描述實(shí)際建筑空調(diào)能耗過程的模型. 其中,空調(diào)系統(tǒng)的能耗計(jì)算和負(fù)荷預(yù)測函數(shù)可以參考文獻(xiàn)[2~4].

    深圳達(dá)實(shí)智能股份有限公司的CEMP系統(tǒng)(City Energy Management Platform)對深圳某商業(yè)大廈近兩年的能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行了采集,統(tǒng)計(jì)處理綜合數(shù)據(jù),選取2010年6月下旬的測量數(shù)據(jù),繪制室內(nèi)外溫度和濕度變化曲線如圖1~2所示. 利用最小二乘法建立溫差和濕度差的擬合曲線如圖3所示.

    選擇該商業(yè)大廈在相同氣候環(huán)境下進(jìn)行節(jié)能改造前后的空調(diào)能耗繪制棒圖,并基于溫度濕度變化值和能效優(yōu)化控制模型進(jìn)行數(shù)值模擬,三類能耗情況對照如圖4所示.

    從圖4短期能耗曲線可以看出,實(shí)施能效優(yōu)化運(yùn)行管理能夠在保證建筑物舒適度的條件下降低空調(diào)的能耗. 能效優(yōu)化模型模擬結(jié)果雖然不能完全跟蹤實(shí)際優(yōu)化曲線,但能夠?yàn)楸O(jiān)控系統(tǒng)提供數(shù)值分析方法和參考依據(jù).

    4 結(jié)語

    本文對建筑空調(diào)系統(tǒng)管理節(jié)能中的能耗過程監(jiān)測與優(yōu)化運(yùn)行的理論模型進(jìn)行了探討,通過對建筑空調(diào)系統(tǒng)能耗過程中主要參數(shù)量變機(jī)理的分析,建立了帶隨機(jī)項(xiàng)的能耗動態(tài)監(jiān)測模型,確立了主要優(yōu)化目標(biāo),并在能耗過程動態(tài)模型的基礎(chǔ)上探討了建筑空調(diào)運(yùn)行過程優(yōu)化問題的數(shù)學(xué)模型和求解方法. 應(yīng)用這些模型和方法對實(shí)際能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,可為建筑空調(diào)系統(tǒng)節(jié)能方案的設(shè)計(jì)和控制決策提供依據(jù).

    圖1 6月19-28日10天室內(nèi)外溫度曲線

    圖2 6月19-28日10天室內(nèi)外濕度曲線

    圖3 6月19-28日10天室內(nèi)外溫差和濕度差曲線

    圖4 6月19-28日10天的能耗對照曲線

    [1] 劉洋. 居住建筑能耗動態(tài)模擬研究與能耗計(jì)算軟件的開發(fā)[D]. 天津:天津大學(xué),2004.

    [2] 唐娟,魏兵,石舒健. 基于Matlab/Simulink的某空調(diào)系統(tǒng)能耗仿真分析[J]. 建筑熱能通風(fēng)空調(diào),2004, 29(2):153-57.

    [3] 羅智特,杜雁霞,賈代勇. 空調(diào)動態(tài)負(fù)荷計(jì)算方法及其比較[J]. 制冷與空調(diào),2005, 5(2): 57-61.

    [4] 孫萍. 節(jié)能住宅建筑能耗模擬研究[D]. 北京:北京工業(yè)大學(xué),2005.

    [5] 劉洋,劉俊杰,朱能. 住宅建筑能耗的動態(tài)模擬[J]. 煤氣與動力,2004, 24(1): 17-20.

    [6] 方洋旺. 隨機(jī)系統(tǒng)最優(yōu)控制[M]. 北京:清華大學(xué)出版社,2005.

    A Dynamic Analysis Model and an Optimal Control Method for Monitoring Energy-consumption of Air-conditioning Systems in Large Buildings

    PENGYun-Jian1, DENGFei-Qi1, QIUBai-ping2

    (1. College of Automation Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510641, China; 2. Shenzhen Dashi Intelligence Tech. Co. Ltd., Shenzhen 518057, China)

    The paper explores problems on monitoring energy-consumption of air-conditioning systems in large buildings and the optimal control of energy-consumption efficiency. By probing into dynamic characteristics and mechanism of heat exchange between buildings and their environment, indoor temperature variation and the like, and also taking into account the effect of uncertain factors in the dynamic process, the paper proposes a stochastic dynamic model for energy consuming systems. The model takes indoor air temperature and humidity inside buildings as variables in describing equations, which offer quantitative analysis of equilibrium and constraint relationship between air-conditioning systems’ energy-consumption and heat exchange. Secondly, comfort level in buildings is selected as optimization index of control scheme, and an optimal control model and the strategy for minimizing energy-consumption are suggested. Lastly, with data collected by buildings monitoring systems, the paper discusses how to decide structures and parameters of the air-conditioning systems’ energy-consuming model based on a dynamic regression method, and verifies the model’s validity by running data analysis and comparison of simulation results.

    air-conditioning systems in buildings; energy-consumption monitoring; optimal control of energy-consumption’s efficiency; stochastic dynamic model

    1006-7302(2012)01-0037-06

    TU831

    A

    2011-07-20

    彭云建(1974—),男,湖南邵陽人,講師,博士,主要研究方向?yàn)殡S機(jī)動態(tài)系統(tǒng)建模、分析與控制及其應(yīng)用.

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