基于運行數(shù)據(jù)的酒店建筑制冷系統(tǒng)能耗預(yù)測及節(jié)能分析

王喜春，張靖，張春路*

（1-上海東方延華節(jié)能技術(shù)服務(wù)股份有限公司，上海 200060；2-同濟大學機械與能源工程學院，上海 201804）

0 引言

大型酒店類建筑，尤其是四星級以上的酒店，其能耗多高于辦公建筑、商業(yè)建筑等，屬于能源消耗較大的一類公共建筑[1-2]。高級酒店通常采取全年制冷的方式，制冷能耗可占整體建筑能耗的15%～30%，具有極大的節(jié)能潛力[3-5]。

運行策略需要同時考慮系統(tǒng)的穩(wěn)定性和節(jié)能性[6-8]，對從業(yè)人員的專業(yè)性提出了一定要求?；谌藶榕袛嗟牟呗哉{(diào)整很難實現(xiàn)系統(tǒng)整體性節(jié)能，需要引入全局能耗預(yù)測模型調(diào)整運行控制策略。

現(xiàn)有冷水機組能耗模型可分為兩類[9]：回歸分析模型和機器學習模型。前者包括線性回歸模型、半經(jīng)驗?zāi)Ｐ蚚10]、多元多項式模型[11]和DOE-2 模型[12]等，通?；趶S家提供的性能數(shù)據(jù)參數(shù)得到，和運行數(shù)據(jù)聯(lián)系不緊密；后者包括支持向量機模型[13-14]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[15-16]和梯度提升回歸樹模型[17]，對數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量有一定要求，適用于檢測完善的系統(tǒng)，建模較復(fù)雜。

本文利用上海某酒店制冷系統(tǒng)2018—2020年的運行數(shù)據(jù)，建立制冷系統(tǒng)能耗預(yù)測模型，體現(xiàn)不同策略控制造成的機組能耗變化；基于給定的策略表，優(yōu)化該系統(tǒng)的歷史運行策略參數(shù)，可簡單有效地指導(dǎo)現(xiàn)場運維工作。

1 系統(tǒng)原理

1.1 系統(tǒng)及設(shè)備信息

該酒店位于上海中心城區(qū)，總建筑面積為98,805 m2。酒店采用雙管制末端，滿足全年制冷需求，制冷系統(tǒng)原理如圖1所示。冷源配備3 臺名義制冷量2,408 kW 的離心式冷水機組，配備3 臺冷卻塔、4 臺冷凍水泵和4 臺冷卻水泵。

圖1 某酒店制冷系統(tǒng)原理

1.2 系統(tǒng)運維現(xiàn)狀

酒店制冷系統(tǒng)冷水機組采用“平均負載率法”[18]承擔和分配系統(tǒng)制冷負荷。圖2所示為2018—2020年8月暖通系統(tǒng)能耗。

圖2 2018—2020年8月暖通系統(tǒng)能耗

2 能耗預(yù)測模型

2.1 數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理

以2018—2020年5～10月制冷階段系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)和能耗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，去除缺失值后共產(chǎn)生20,365組有效樣本數(shù)據(jù)。包括冷凍水/冷卻水供回溫度、冷凍水泵、冷卻塔、冷水機組開啟臺數(shù)和各部分累積耗電量等。由于測點傳感器故障，冷凍水和冷卻水流量及冷卻水溫度等數(shù)據(jù)存在缺失或異常值情況。

如式(1)，為了保證不同性質(zhì)數(shù)據(jù)尺度區(qū)間不影響綜合分析可靠性，對數(shù)據(jù)進行標準化。

式中，x?為樣本數(shù)據(jù)平均值，s為數(shù)據(jù)的標準差。

2.2 冷水機組能耗建模

水冷冷水機組的能耗模型一般可采用冷凍水供水溫度、冷卻水溫度、冷凍水流量、冷卻水流量和空調(diào)負荷進行擬合[19-20]，如式(2)所示：

式中，Wc為冷水機組能耗，kW；Tch為冷凍水供水溫度，℃；Tct為冷卻水溫度，℃；qch為冷凍水體積流量，m3/h；qcw為冷卻水體積流量，m3/h；Q為總負荷，kW。

由于冷凍水流量、冷卻水溫度等數(shù)據(jù)存在缺失或異常等情況，需要使用其他數(shù)據(jù)進行替代?？紤]到冷凍水流量與冷凍水泵能耗呈對應(yīng)的正相關(guān)關(guān)系，如式(3)所示，可用水泵能耗數(shù)據(jù)代替冷水機組模型中缺失的流量變量。

式中，Wch為冷凍水系統(tǒng)能耗，kW；qch為冷凍水泵流量，L/s；qm,ch為冷凍水泵額定流量，L/s；Wm,ch為其額定功率，kW。

存在較多異常值的冷卻水的溫度數(shù)據(jù)則可由冷卻塔功耗與室外環(huán)境溫度進行替代。由于冷卻塔功耗與冷卻塔風機轉(zhuǎn)速呈正相關(guān)，反映了冷卻塔風量的變化，如式(4)所示。因此，冷卻塔功耗和室外環(huán)境溫度的變化，可以反映冷卻水溫度的變化。

式中，Wct為冷卻水系統(tǒng)能耗，kW；a為冷凍水泵能耗，采用定速泵可近似為常數(shù)，kW；b為冷卻塔風機開啟個數(shù)，采用分區(qū)分檔開啟；qct為冷卻塔風機風量，m3/h；qm,ct為冷卻塔風機額定風量，m3/h；Wm,ct為冷卻塔風機額定功率，kW。

建筑空調(diào)負荷主要分為兩部分，即圍護結(jié)構(gòu)的負荷，以及室內(nèi)人員和設(shè)備負荷。前者主要與室外溫度有關(guān)，后者主要與建筑內(nèi)人員數(shù)量有關(guān)。由于無法直接統(tǒng)計人員數(shù)量，故可以采用建筑照明負荷估計人員入住情況。在模型中，以人員與設(shè)備負荷率θ為非圍護結(jié)構(gòu)負荷的相對大小。

冷水機組多項式模型如式(5)所示：

式中，Tenv為環(huán)境溫度，℃；Twat為冷凍水供水溫度，℃；θ為人員與設(shè)備負荷率。

使用2018—2020年制冷季節(jié)的冷水機組運行數(shù)據(jù)與能耗數(shù)據(jù)建立了回歸模型，共確定56 個模型參數(shù)用于擬合五變量三次多項式。經(jīng)檢驗，擬合后模型決定系數(shù)R2為0.85，平均絕對百分比誤差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）為5.9%，模型總體精度良好。

圖3所示為其他變量一定時，單臺冷水機組的能耗隨著室外溫度、冷凍水供水溫度、冷凍水體積流量和負荷率的變化，用于對模型的趨勢進行合理性檢驗。由圖3 可知，該多項式模型可以很好預(yù)測冷水機組能耗不同變量變化的趨勢，具有較好的預(yù)測能力。

圖3 單臺冷水機組能耗隨室外溫度、冷凍水供水溫度、冷凍水體積流量和負荷率的變化

2.3 空調(diào)制冷系統(tǒng)能耗模型

如式(6)所示，制冷系統(tǒng)能耗共包括4 部分：冷水主機、冷凍水系統(tǒng)、冷卻水系統(tǒng)和末端風盤。

式中，WFCU為末端風盤能耗，kW。

無論是否有客人入住，該酒店末端風盤保持常開，末端風盤能耗近似為常數(shù)。經(jīng)計算，將平均值作為末端能耗產(chǎn)生的平均誤差小于1%。

3 策略參數(shù)優(yōu)化

分別給定三檔冷水供水溫度、冷凍水泵轉(zhuǎn)速、冷卻塔風機轉(zhuǎn)速進行計算。供水溫度和冷凍水轉(zhuǎn)速擋位匹配，保持制冷量處于同一水平。如表1所示，基于給定的9 個策略進行后續(xù)策略優(yōu)化。

表1 給定策略表

按每1 ℃室外氣溫和5%人員和設(shè)備負荷率劃分區(qū)間，并進行最優(yōu)策略的優(yōu)化計算，得到如圖4所示的最優(yōu)策略優(yōu)化計算結(jié)果。

圖4 最優(yōu)策略優(yōu)化計算結(jié)果

由表1 可知，在不同工況下，該系統(tǒng)分別有不同的最優(yōu)冷凍水溫度設(shè)定值，可根據(jù)策略優(yōu)化的結(jié)果對冷凍水溫度設(shè)定進行實時調(diào)節(jié)，從而實現(xiàn)不同工況下的節(jié)能運行。此外，優(yōu)化策略的結(jié)果表明該系統(tǒng)冷卻塔的最優(yōu)設(shè)定點始終為低風機轉(zhuǎn)速，這可能是由于該系統(tǒng)冷卻塔選型相對偏大引起。通過進一步的調(diào)研和數(shù)據(jù)分析確認了這一結(jié)果。以2020年8月為例，冷卻塔一直處于高檔位運行，冷卻水供回水溫差處于5.4～8.1 ℃，已經(jīng)高于國標推薦設(shè)計值5 ℃。導(dǎo)致冷卻塔能耗大幅上升，但主機能耗下降幅度不大，因此總能耗上升。

對2018—2020年歷史運行策略進行優(yōu)化，優(yōu)化后的系統(tǒng)總體節(jié)能量達11.7%，如圖5所示。

圖5 優(yōu)化前后系統(tǒng)能耗對比

4 結(jié)論

本文以上海某酒店為例，分析了該酒店2018—2020年制冷系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)，建立了制冷系統(tǒng)能耗預(yù)測多項式模型模型，并基于給定的策略表對歷史運行策略進行優(yōu)化分析，得出如下結(jié)論：

1）利用多項式模型對制冷系統(tǒng)能耗進行預(yù)測，模型擬合優(yōu)度R2為0.85，平均絕對百分比誤差MAPE 為5.9%，可以較好反映由策略調(diào)控造成的機組能耗變化趨勢，對運行策略的制定提供指導(dǎo)；

2）基于給定的運行策略表，分區(qū)域計算了最優(yōu)運行策略，對歷史運行策略進行優(yōu)化，優(yōu)化后系統(tǒng)整體節(jié)能量達11.7%。