暖通空调控制及节能系统设计.doc

1、暖通空调控制及节能系统设计摘要：随着暖通空调日益普及，暖通空调系统的能量消耗占整个建筑耗电量的 50以上，但目前绝大多数空调处在低效运行，能源浪费严重。所以节能是世界各国的共同目标,而在建筑工程中实现暖通空调系统的节能是当前建筑界追求的目标。 关键词：暖通空调；低效运行；节能；控制系统；设计 中图分类号：TE08 文献标识码：A 文章编号： 1、暖通空调系统 1.1 暖通空调工作原理 暖通空调工作原理就是制冷剂在制冷机组的蒸发器中与冷冻水进行热量的交换而汽化，从而使冷冻水的温度降低，然后，被汽化的制冷剂在压缩机作用下，变成高温高压气体，流经制冷机组的冷凝器时被来自冷却塔的冷却水冷却，又从气体变

2、成了低温低压的液体，同时被降温的冷冻水经冷冻水水泵送到空气处理单元的热交换器中，与混风进行冷热交换形成冷风源，通过送风管道送入被调房间。如此循环，在夏季，房间的热量就被冷却水所带走，在流经冷却塔时释放到空气中。本文主要研究控制暖通空调系统的空气处理部分，主要涉及供水系统和空气处理单元。 1.2暖通空调供水系统 常用的冷冻水(水为载冷剂)系统的冷冻水管道均为循环式系统，根据用户的需求情况的不同，按水压特性划分，可分为闭式系统和开式系统两种：按冷、热水管道的设置方式划分，可分为双管制系统、三管制系统、四管制系统：按各末端设备的水流程划分，可分为同程式和异程式系统：按水量划分，可分为定水量和变水量系

3、统。变流量系统中的原则足的供、回水温度保持不变，建筑物负荷变化时，通过改变供、回水的流量来适应，该水系统输送的水流量要与建筑物需求相适宜。 1.3暖通空调空气处理单元 在暖通空调空气处理单元中，首先是新风与部分回风混合，形成混风，混风经过热交换器与冷冻水进行热交换形成送风，在冬天，混风吸收能量温度提高，在夏天，混风温度降低，送风在风机的作用下经过送风管道进入房间，与房间内的空气进行热量的传递，最终调节房问的温度到达所需要的设定点。房间内的气体在排风机的作用下被排出，形成回风。部分的回风排出室外，部分回风与新风混合重复上述过程。 混风和冷冻水的热交换是在空气处理单元的热交换器中进行的，热交换器是

4、暖通空调系统空气处理单元中的重要部分，热交换器的工况处于部分负荷下时，并非与设计工况相同，而实际使用过程中，热交换器绝大多数时间是在非设计工况。2、暖通空调控制系统设计对房间温度进行了合理的设定，然后建立合理的暖通空调控制器，使暖通空调控制系统能快速准确的调解房间温度到达设定的房间最佳温度值，并有效的抑制房间内部和外部的干扰对房间内温度的影响，同时节省暖通空调系统能量的消耗。由于暖通空调具有时滞和大惯性，当前的控制信号要等到很长时间才能在系统的输出中反映，而广义预测控制可以利用现在时刻的控制变量使未来时刻系统的输出快速准确的跟踪期望的输出。同时暖通空调的工况环境不断变化且有干扰作用，用神经网络

5、的暖通空调控制系统有效的抑制工况变化和干扰带来的对控制效果不利的影响。 2.1 暖通空调广义预测控制结构 这里选取的基于 RBF模糊神经网络暖通空调广义预测控制系统结构如前面所描述暖通空调系统具有非线性，时变性、大滞后和大惯性等特点，还受到许多的干扰。干扰 1为冷热水干扰，主要有盘管中冷热水流量、压力变化，这些干扰折合成冷热水温度变化就会对系统造成一定的影响。干扰 2为外界干扰，主要有日照、室外气温、外部空气侵入以及新风温度变化和风机转速变化，这些干扰可以看成空调的送风风量变化。干扰 3为房间内部干扰，主要有人员的频繁进出、房间内部各种耗能发热设备的使用。 基于 RBF模糊神经网络的暖通空调广

6、义预测控制主要由三部分构成。要实现暖通空调的广义预测控制，要有准确的暖通空调输出预测，在提供暖通空调预测输出的基础上，建立准确快速的在线优化策略和有效的反馈校正。即通过所得到的未来温度输出和优化目标函数，利用梯度下降法对实现滚动优化控制功能的 RBF模糊神经网进行修正，从而得到最佳的控制规律。此 RBF模糊神经网的输入是实际房间温度和设定房间温度的差值和差值变化率，输出是暖通空调调节阀电压。 2.2 暖通空调控制器在线滚动优化 暖通空调广义预测控制的在线滚动优化是利用模型辨识部分提供的预测输出信息，根据优化的目标函数及选定的优化方法进行在线的滚动优化，从而得到合理的控制规律，考虑在线优化的计算

7、量，这里用 RBF模糊神经网络完成广义预测控制的在线滚动优化。按性能指标，利用优化方法获得未来控制长度内的冷冻水调节阀电压，并取其首分量作为当前时刻的冷冻水调节阀电压。考虑降低在线计算的复杂性，采用了较常用的梯度下降法作为主要的优化算法。优化过程的关键是计算性能指标对 RBF模糊神经网络控制器参数的导数。通过 RBF模糊神经网和修正方法，利用暖通空调预测模型提供的信息来完成给定目标函数的优化，进而准确的提供冷冻水调节阀电压，从而实现广义预测控制的在线滚动优化来得到暖通空调的合理控制规律。 2.3暖通空调广义预测控制反馈校正 预测控制算法在进行滚动优化时，优化的基点应与系统实际一致。由于暖通空调

8、系统受诸多干扰的影响，有可能导致辨识模型的失配。既基于不变 RBF模糊神经网模型的预测不可能和实际空气处理单元完全相符。这就需要用附加的预测手段补充模型预测的不足，或者对基础模型进行在线修正。况且滚动优只有建立在反馈校正的基础上，才能体现出其优越性。对 RBF模糊神经网络各隐单元的“是心”和“宽度”和隐层到输出层的权值采用梯度下降法进行调整，在控制的每一步，都实时检测被控对象的实际输出与 RBF模糊神经网络预测器输出之间的误差，若此误差大于预先设定的允许误差，则利用上述修正方法修正暖通空调预测模型的 RBF模糊神经网络参数：否则，维持原有的 RBF模糊神经网络预测模型。 3、暖通空调系统节能设

9、计面临的难题 “能源危机”是世界各地普遍面临的困境,在新能源还没有开发应用之前的很长一段时间内,如何节约能源将是世界各国各行各业所必须关注并解决的问题。但在节约能源方面,我国至今还处于落后地位,经济建设的目标基本还是以牺牲环保、大消耗为前提,甚至还没有规范性的标准出台,而有些地方即使有了地方性的规范,却因为经济利益而缺乏监督力度,在执行的程序上困难重重。或者从某种方面来讲,节能只不过是一种口号,并没有引起人们的充分重视。而建筑暖通空调节能贯穿于设计、施工、验收、运行、维护的全过程中,是一个节能系统。在这个系统中,要求各个环节、各个方面都要切实可行。 但是我国长期以来,由于过分强调建筑造价、个体

10、利益,加之没有建筑热工和建筑节能方面的标准规范可供依据,导致重复建设、质量结症问题的存在,致使能源浪费情况严重。暖通空调系统节能设计的进程还不成熟。 在方案设计上,目前在暖通空调设计时很少设计人员先计算室内负荷,大多设计人员还是沿用估算值来确定负荷。即使计算,也只是用现有程序计算,计算后没有针对具体的情况加以调整。这一现象往往造成负荷过大,而加大投资能源浪费。对于某些“三边”工程,设计人员为了赶进度,没有视具体的情况进行全面分析得出最佳方案,结果风管弯头过多,局部阻力损失过大压力不平衡,使风量分配不均,引起不同房间冷热不均,达不到要求的室内环境。虽然我国建筑业发展迅速,但是,广泛采用新的建筑材

11、料不考虑保证建筑物的热力状态的建筑设计方案,导致一系列不能满足室内微气候条件的情况出现。应该注意到建筑地区的气候特征,以及当地建筑经济特点和建筑物的经营管理具有决定性作用。有的地方还存在这种情况,当建筑物采用隔热性能差的材料设计时,计算中要考虑采用昂贵的微气候的空调设备。而在执行该设计时,由于经济方面的原因,无法采用此种空调设备,结果会出现夏季过热和冬季过冷的现象。 在暖通空调节能系统的运行及维修设计上不科学。在运行过程中,由于缺少科学的设计方案,管理人员不能充分的认识空调系统运行系统,在运行高峰期的区分上不科学。通常是正常期和高峰期机器的运行数量一样,这样就造成了能量的极度浪费。而在维修和保养上,管理人员往往做不到位。因风道渗漏引起热损失、空调机盘管和过滤器附着异物引起机器性能下降等现象处处可见。对于低效率的设备不能及时维修和更换,造成不必要的能耗。 4、结束语 总之,只有克服暖通空调系统节能设计在目前存在的问题,才能实现暖通空调的经济性、节能性、安全性、舒适性和美观性的作用。此外,在暖通空调系统节能技术的研究方向上必须与世界接轨,从实际使用上实现暖通空调系统的节能。