Cooling Water Optimal Control Technology Based on Fuzzy Nearal Network

Wu Bin

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Cooling Water Optimal Control Technology Based on Fuzzy Nearal Network

Wu Bin

AbstractAiming at the deficiency of the common control methods used in the market, the control technology of cooling water based on fuzzy neural network algorithm is put forward. Through the data collection, the corresponding cooling water system control strategy under different working conditions and the best temperature of the cooling water are discovered, and the minimum energy consumption of the central air conditioning system is ensured through the mechanical and electrical equipment control device.

Keywordscooling water system， energy saving， fuzzy neural network algorithm， optimal control

0引言

據(jù)統(tǒng)計，建筑用能占一次能源消耗的20%～40%，中央空調系統(tǒng)能耗是建筑能耗的主要組成之一,水系統(tǒng)和冷源主機的能耗構成了空調系統(tǒng)的主要能耗，因此對水系統(tǒng)和冷源主機系統(tǒng)的綜合節(jié)能研究一直是行業(yè)內關注的焦點。

中央空調系統(tǒng)的水系統(tǒng)分為冷卻水系統(tǒng)和冷凍水系統(tǒng)。目前對冷凍水系統(tǒng)的節(jié)能研究主要集中于采用改變冷凍水流量的控制策略，最常見的方式為冷凍水泵通過加裝變頻器控制水流量實現(xiàn)節(jié)能，由于影響冷凍水流量的主要因素是用戶端負荷，冷凍水節(jié)能控制較易實現(xiàn)。冷卻水系統(tǒng)相比冷凍水系統(tǒng)復雜得多，其原因在于通過變流量調節(jié)可以使冷卻水泵或冷卻塔實現(xiàn)節(jié)能，但變流量調節(jié)的同時會影響冷卻水溫度變化，從而引起冷水機組制冷效率的變化，因此必須考慮冷卻水溫度變化對冷水機組的影響。

本文主要闡述冷卻水系統(tǒng)優(yōu)化控制，以達到整個中央空調系統(tǒng)能耗最低的目標。

1冷卻水系統(tǒng)控制現(xiàn)狀

冷卻水系統(tǒng)是空調系統(tǒng)中的重要組成部分，由于開式冷卻水系統(tǒng)在公共建筑中得到了廣泛應用，因此本文以開式冷卻水系統(tǒng)為主要研究對象。

目前冷卻水系統(tǒng)的節(jié)能控制方式以冷卻水變流量和冷卻塔變風量控制方式為主，較常用的方法是采用溫度或溫差控制方式。通過設定的溫度或溫差，改變冷卻水泵變頻器頻率，控制冷卻水流量；改變冷卻塔風機頻率或開啟臺數(shù)，控制冷卻塔風量，以實現(xiàn)節(jié)能控制。

1.1冷卻水流量控制

圖1為常見冷卻水系統(tǒng)圖，下文中所取參數(shù)見圖1所示。目前對中央空調冷卻水的變流量節(jié)能控制大多采用冷卻塔進出水溫差控制法。通常設定ΔTq=Tq1-Tq2=5℃，以此為標準調節(jié)冷卻水流量。其工作原理是在冷卻水供回水總管上各安裝一個溫度傳感器，將實測溫差與設定溫差(一般為5℃)進行比較，控制冷卻水泵變頻運行。

圖1　冷卻水系統(tǒng)圖

此控制方法雖然可以在冷水主機部分負荷工況下實現(xiàn)，并達到一定的節(jié)能效果，但冷凝器中的冷凝熱和冷卻塔中的散熱條件變化都會引起冷卻水溫差的變化，因此，冷卻水溫差的變化往往不能全面反映空調負荷的變化。

1.2冷卻塔風量的控制

冷水機組冷凝器的32℃進水溫度Tq1通常等于冷卻塔的出水溫度Tt2，受冷卻塔風量和冷卻水流量的雙重影響，尤其受冷卻塔風量的影響較大。

目前，有兩種較常用的冷卻塔風量節(jié)能控制方法：

1)以冷卻塔的出水溫度Tt2為被控參量

一般設定Tt2=32℃，以此調節(jié)冷卻塔風機的風量。當實測Tt2值低于32℃時，減少風機運行臺數(shù)或降低風機頻率，以減小風量；反之增大，從而使出水溫度Tt2始終保持在32℃。

此方法直觀、簡便，但不能全面地反映系統(tǒng)真實的運行情況，在室外濕球溫度較低時保持32℃的冷卻水溫，不利于提升冷水機組的制冷效率。

2)以室外空氣濕球溫度為被控參量

根據(jù)室外濕球溫度直接控制冷卻塔風機的啟/停和風機頻率設定，這種控制屬于開環(huán)控制，沒有反饋功能，因此一般根據(jù)冷卻塔的出水溫度Tt2和室外空氣濕球溫度Tv之差(過余溫度ΔTv=Tt2-Tv)來控制冷卻塔風機運行，實現(xiàn)閉環(huán)控制。通常設定過余溫度ΔTv=4℃，以此為標準調節(jié)冷卻塔風機的風量。

當檢測到ΔTv低于4℃時，減少風機運行臺數(shù)或降低頻率，以減小風量；反之增大，從而使ΔTv始終保持在4℃運行。

在室外濕球溫度較低時，冷水機組的冷卻水溫度也相應較低，有利于提升冷水機組的制冷效率。運行良好的冷卻塔ΔTv可以達到2.8℃，因此ΔTv的設定非常重要，又由于冷卻塔風機功率與制冷機組和冷卻水泵功率相比有1～2個數(shù)量級的差距，所以冷卻塔風機節(jié)能不能對冷水機組效率產生太大的影響。

2基于模糊神經網絡算法的冷卻水優(yōu)化控制技術

目前常規(guī)的冷卻水系統(tǒng)節(jié)能控制策略存在一些缺陷，基于模糊神經網絡算法的冷卻水系統(tǒng)優(yōu)化控制技術則較好地解決了上述問題，本技術提出了基于系統(tǒng)辨識和神經網絡的整體能耗優(yōu)化控制算法，算法以中央空調系統(tǒng)主要設備總耗能最低為目標，實現(xiàn)了冷卻水系統(tǒng)的整體能耗節(jié)能控制。

2.1模糊神經網絡算法介紹

1)模糊控制技術

根據(jù)模糊集合論、模糊語言變量和模糊邏輯的規(guī)則推理，結合計算機技術組成一種。冷卻水系統(tǒng)的模糊控制，依靠傳感器采集到的溫濕度和壓差等參數(shù)，采用模糊算法控制中央空調冷卻水的運行狀態(tài)，從而控制冷卻水泵和冷卻塔風機等設備的運行。

2)神經網絡控制

模仿人類大腦的神經系統(tǒng)，建立類似于以單個神經細胞為基礎的網絡模型，系統(tǒng)為網絡拓撲結構，且可以實現(xiàn)與非線性映射的對映。

在中央空調冷卻系統(tǒng)節(jié)能控制中應用神經網絡算法，通過傳感器得到室外溫/濕度、冷卻水流量、冷卻水供/回水溫度等信息，將其輸入神經網絡控制系統(tǒng)中，通過相關程序計算出系統(tǒng)所需冷卻水流量和溫度，通過反饋與計算實現(xiàn)最優(yōu)化控制。

3)節(jié)能控制方法

提出了基于系統(tǒng)辨識和神經網絡的整體能耗優(yōu)化控制算法，算法以中央空調系統(tǒng)主要設備耗能最低為目標，解決了冷卻水系統(tǒng)整體能耗的節(jié)能控制問題。該方法通過尋找冷卻水系統(tǒng)中總能耗最低的工況點，從而確定當前工況下的冷卻水系統(tǒng)控制策略，根據(jù)對應策略下得到的最佳冷卻水溫度，確定冷卻水泵控制頻率和冷卻塔風機控制頻率。

2.2冷卻水系統(tǒng)變速調節(jié)控制策略

除了前文中提到的冷卻塔進/出口溫差控制方法以外，還有兩種控制策略可以實現(xiàn)冷卻水泵變速調節(jié)控制。

1)過余溫度控制法

冷卻塔的出水溫度Tt2和室外空氣濕球溫度Tv之差(過余溫度ΔTv)作為被控變量，與前文提到的冷卻塔風機控制策略類似，但由于ΔTv非恒定值，它的變化與冷卻塔性能等參數(shù)有直接關系，而與系統(tǒng)負荷關系不大，理論研究表明ΔTv一般為2.8～5℃。在整個空調季節(jié)，可將室外濕球溫度分為10～20個區(qū)間，分別設定對應的過余溫度ΔTv的給定值，實現(xiàn)冷卻水泵的變速調節(jié)。

2)冷凝溫度控制法

冷凝器出水溫度Tq2作為被控變量，間接地控制冷凝溫度。其控制原理是通過溫度傳感器實測值與設定值(一般為35℃或37℃)比較，當系統(tǒng)部分負荷冷卻水流量不變時，冷凝器出水溫度降低，偏離設定值，根據(jù)偏差信號控制水泵減速運行，以維持出水溫度設定值不變。

2.3冷卻水系統(tǒng)變速調節(jié)控制策略選擇分析

由于冷卻水系統(tǒng)的控制策略有多種選擇，各種不同工況下，節(jié)能控制策略的節(jié)能效果相差甚遠。對不同外部條件下各種控制策略的節(jié)能效果進行簡單分析：

1)空調負荷率的影響

根據(jù)冷卻水泵與冷水機組的對應形式，其允許的最低流量值取決于水泵和主機的最低流量下限值中的較大者。因此不論采用何種策略進行變速控制，其差別只有響應時間不同。三種節(jié)能控制策略的差別主要在于冷卻水泵工作點在管路阻抗特性曲線上移動的速度不同。當空調負荷率改變時，溫差控制法流量減小幅度最小，冷卻水泵工作點在管路阻抗特性曲線上移動速度最慢，節(jié)能效果最差；過余溫度控制法在管路阻抗特性曲線上移動速度居中，節(jié)能效果居中；冷凝溫度控制法在管路阻抗特性曲線上移動速度最快，節(jié)能效果最好。

2)室外濕球溫度的影響

室外濕球溫度一定時，冷卻水流量減小使換熱更加充分，不同冷卻水流量下的冷卻塔出水溫度大致相同。由于冷凝溫度控制法所需流量<過余溫度控制法所需流量<溫差控制法所需流量，因此，冷凝溫度控制法的冷凝器出水溫度>過余溫度控制法的冷凝器出水溫度>溫差控制法的冷凝器出水溫度。所以，這三種控制方法對主機效率影響的順序依次為：冷凝溫度控制法>過余溫度控制法>溫差控制法。

當室外濕球溫度下降時，冷機、冷卻水泵、冷卻塔風機都有可能受益，冷凝溫度控制法控制冷凝器出口水溫不變，將節(jié)能受益全部交給水泵，冷機獲益很少；溫差控制法恰恰相反，將節(jié)能受益全部交給冷機，水泵收益很小。由此可以推斷，最優(yōu)的工況點一定介于兩種控制模式之間，即為過余溫度控制法。

3)水泵功率與冷機功率比值變化的影響

冷卻水變流量的節(jié)能效果主要受到冷機負荷率、冷機變流量性能和水泵為冷機提供電功率的影響。當冷卻水泵功率與冷機功率比值較大時，冷卻水泵節(jié)能量大于因冷凝溫度升高而增加的壓縮機能耗，此時冷凝溫度控制法節(jié)能效果最明顯；冷卻水泵功率與冷機功率比值較小時，溫差控制法節(jié)能效果最明顯。當功率比為10%以上時，冷凝溫度控制法節(jié)能效果更好；當功率比為10%時，冷凝溫度控制法與溫差控制法節(jié)能效果相當；當功率比小于10%時，溫差控制法節(jié)能效果更好；當功率比小于7%時，冷凝溫度控制法不僅不能節(jié)能，反而耗能更多。

綜合對比上述情況，為追尋系統(tǒng)能耗最低的目標，基于模糊神經網絡算法的優(yōu)化控制方法根據(jù)不同的空調負荷率、室外濕球溫度和冷卻水泵與冷機功率比值等條件，從計算機控制中心優(yōu)先選取節(jié)能效果最好的控制策略，并由機電控制裝置執(zhí)行。

2.4基于模糊神經網絡算法的優(yōu)化控制

由于冷卻水溫度Tq過高或過低都不利于冷水機組運行。所以，在冷卻水允許的最高溫度與最低溫度之間，一定存在一個使系統(tǒng)性能最佳、能耗最低的溫度，即冷卻水的最佳溫度Tqm。冷卻水溫度與系統(tǒng)功率關系見圖2。

圖2　冷卻水溫度與系統(tǒng)功率關系圖

空調制冷系統(tǒng)消耗的總功率：

N=N1+N2+N3

式中，N1為冷水機組壓縮機消耗的功率；N2為冷凍水泵消耗的功率；N3為冷卻水泵和冷卻塔風機消耗的功率。

冷凍水泵消耗的功率N2一般取決于空調負荷和服務質量控制，與冷卻水溫度無關，因此，(N1 +N3)的最小點就是系統(tǒng)總功率N的最低點。

由圖2可知，隨著室外氣象參數(shù)和冷水機組負荷的變化，冷卻水的最佳溫度Tqm也在改變。冷卻水系統(tǒng)優(yōu)化控制的目標是在變負荷工況下尋找最佳溫度Tqm，并以此調節(jié)冷卻水泵流量和冷卻塔風機風量，使冷卻水系統(tǒng)運行于該溫度值，從而使整個空調系統(tǒng)能效比COPs最高、總能耗最低。

2.5技術實現(xiàn)方法

基于模糊神經網絡算法的冷卻水優(yōu)化控制技術，是實現(xiàn)系統(tǒng)能耗最低的一種控制手段。將各種采集數(shù)據(jù)匯總至計算機控制中心，由控制中心對實時工況進行對比分析，找出冷卻水系統(tǒng)和冷卻塔風機的控制策略，在此策略下尋找系統(tǒng)總能耗最低點對應的冷卻水溫度Tqm。

控制系統(tǒng)由采集裝置、能耗計量裝置、計算機控制中心和機電設備控制裝置構成。具體的控制方法為：

1)采集裝置：通過數(shù)據(jù)采集裝置中的傳感器，將采集到的室外溫/濕度、冷卻水供/回水溫度、冷卻水流量、供回水壓差等數(shù)值定時上傳至計算機控制中心。

2)能耗計量裝置：實時采集系統(tǒng)中冷水機組、冷凍水泵、冷卻水泵和冷卻塔風機的運行狀態(tài)(包括實時電流、實時電壓、實時功率等數(shù)值)，定時上傳至計算機控制中心。

3)計算機控制中心：所有模糊神經網絡算法以及控制策略的選擇，都已編入計算機控制中心軟件中，根據(jù)采集到的各種數(shù)據(jù)，建立能耗數(shù)據(jù)模型，再通過各種溫/濕度、壓力、流量和能耗數(shù)據(jù)對系統(tǒng)整體能耗數(shù)據(jù)進行優(yōu)化，得到最優(yōu)的冷卻水控制策略，并按照不同情況選用對應的控制策略。

4)機電設備控制裝置：根據(jù)能耗計量分析裝置采集到的實時能耗數(shù)據(jù)和計算機控制中心給出的冷卻水控制策略，找出系統(tǒng)能耗最低時對應的冷卻水泵和冷卻塔控制頻率，對機電設備進行實時控制。

3結束語

本文通過對冷卻水系統(tǒng)進行節(jié)能控制現(xiàn)狀分析，期望提升行業(yè)人員關注冷卻水系統(tǒng)對整個中央空調系統(tǒng)能耗影響的重要性，并介紹了一種基于模糊神經網絡算法的冷卻水優(yōu)化控制技術，該技術對原有控制系統(tǒng)節(jié)能改造和新系統(tǒng)節(jié)能優(yōu)化設計都帶來了新突破。

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基于模糊神經網絡算法的冷卻水優(yōu)化控制技術

吳斌

(上海信業(yè)智能科技股份有限公司，上海 201203)

摘要針對目前市場上常用節(jié)能控制方法的不足，提出了基于模糊神經網絡算法的冷卻水優(yōu)化控制技術。通過全面數(shù)據(jù)采集，找出不同工況點下對應的冷卻水系統(tǒng)控制策略，尋找冷卻水最佳溫度，并通過機電設備控制裝置保證整個中央空調系統(tǒng)能耗最低。

關鍵詞冷卻水系統(tǒng)節(jié)能模糊神經網絡算法優(yōu)化控制