中央空调系统冷负荷修正量计算与节能研究_百度文库

1、中央空调系统冷负荷修正量计算与节能研究李养贤 1, 孙秀伟 2, 曹 岩 3, 孙鸿建 4(1. 沈阳黎源空调工程有限公司, 沈阳 110024; 2. 中国建筑东北设计研究院, 沈阳 110006;3. 沈阳市城乡建筑设计研究院, 沈阳 110015; 4. 辽宁靖轩空调防排烟工程有限公司, 沈阳 110031摘要 :针对传统中央空调冷负荷计算中的缺陷 , 提出了基于历史知识的案例分析的得热量增量计算方法 , 通过实例进行了仿真实验 , 能够实现较为合理的中央空调冷负荷的计算 , 具有自适应能力 , 能够应用于中央空调系统制冷量的计算和合理确定中央空调 设备容量 , 具有广阔的应用前景和节能

2、意义。关键词 :中央空调节能 ; 冷负荷 ; 得热量增量 ; 中央空调设备容量中图分类号 :TU831.2文献标志码 :A 文章编号 :1673-7237(200805-0009-04Research on Calculation for Cooling Load Correctionand Energy Efficiency in Central Air-conditioning System sLI Yang-xian 1, SUN Xiu-wei 2, CAO Yan 3, SUN Hong-jian 4(1.Shenyang Liyuan Air Conditioning Engine

3、ering Co., Ltd., Shenyang 110024, China;2.China Northeast Architectural Design &Research Institute, Shenyang 110006, China;3.Liaoning Urban and Rural Area Construction Design Institute, Shenyang 110015, China;4. Liaoning Jingxuan Air-conditioning Smoke Prevention Engineering Co., Ltd., Shenyang

4、110031, ChinaAbstract:In view of the problems during the traditional calculation on the cooling load for central air-conditionings (CACs, a comput-ing method for the increment of gained heat on basis of the historical knowledge-derived case based reasoning (CBR was presented. A case of simulation te

5、st was carried out, which indicates that the proposed method can achieve relatively reasonable calculation on the cooling load for CACs. With self-adaption ability, this approach can be applied to calculate the cooling capacity, and properly determine the equipment capac-ity for CACs. Therefore, the

6、 proposed method has wide application prospect and significance of energy efficiency.Key w ords:energy efficiency in central air-conditionings(CACs; cooling capacity; increment of gained heat; equipment capacity for CACs0引言空调系统的节能对于整幢建筑的能耗的影响是 一个关键性因素。 合理确定空调设备容量是空调系统 节能的前提, 空调设备容量的大小取决于冷负荷的大 小。 冷负荷

7、计算是中央空调系统设计的基本依据。 冷 负荷的计算方法也从早期的当量温差法、谐波分解 法、 反应系数法、 冷负荷系数法进入到目前常用的冷 负荷模拟方法 10。目前该计算主要由基本负荷叠加组 成 1, 而在空调系统运行的过程中, 实际的冷负荷还同 季节、 气候、 人文、 使用者的心理状态等诸多难以量化 的因素密切相关, 这使得传统的计算方法很难适应复 杂多变的应用场合 2, 3, 5。本文针对各种不确定因素影响下的中央空调系 统冷负荷的计算问题, 在传统冷负荷系数法中央空调 系统冷负荷计算的基础上提出了基于案例推理的方 法的冷负荷修正量的计算, 并对该方法进行了仿真研 究, 试验结果表明, 本文

8、的计算方法能够适应各种复 杂的情况变化, 为空调设计人员能够合理地确定空调 建筑冷负荷以及中央空调系统的自适应控制等问题 提供了可靠的依据, 同时为人们普遍关注的中央空调 的节能与自适应控制等课题提供了崭新的基础平台。 1带有得热量增量的中央空调系统冷负荷计算 1.1基于冷负荷系数的传统冷负荷计算方法简介 空调房间夏季计算得热量通常由以下几部分组 成:室内外温差经围护结构传入的热量、 太阳辐射热收稿日期 :2008-02-29 暖 通 与 设 备HEATING VENTILATION &EQUIPMENT 建 筑 节 能2008年第 5期 (总第 36卷 第 207期 No.5in 2

9、008(Total No.207, Vol.369进入的热量以及人体、 照明、 工艺电气设备散发的热 量。各项得热量形成的冷负荷 (单位均为瓦 的计算公 式如下 8:外墙和屋顶:Q 1=K F (t H +t d -t n (1外窗:Q 2=K F t W -t n (2太阳辐射:Q 3=a q ft F C s C n(3 人体:Q 4=q n n' (4白炽灯:Q 5=P (5荧光灯:Q 6=nP (6工艺设备:Q 7=P 1(7式中:K 为围护结构的传热系数, W/(m 2 K ;F 为面积, m 2;t H 为逐时冷负荷计算温度, ; t d 为计算温度关于地区的修正值, ;

10、t W 为空调室内计算温度, ; a 为室外气温, ;q f 为冷负荷计算系数;C s 为计算时刻通过单层 3mm 厚普通玻璃进入 室内的太阳辐射热, W/m 2;C n 为玻璃类型修正系数和遮阳系数; q , n , n' 分别为成年人散热量 (W 室内总人员和 群集系数;P 为电灯功率, W ; n 为镇流器耗功系数; P 1为工艺设备功率, W 。 因此, 空调的冷负荷量:Q =7i =1! Q i(8进行逐时计算时, 此式变为:Q k =7i =1! Q ik(9式中:k 为计算时刻序数。1.2得热量的修正量计算方法从 (1(2 两式可知, 外墙屋顶和外窗的得热量均 为温度的函

11、数。而温度的测量具有滞后性, 加上温度 本身是时变的, 根据此二式计算的得热量进行空调冷 负荷的设计必然会导致空气调整量滞后, 难以满足空 气调节的实时要求。而 (3 (5 式中的参数也涉及相 应的未知动态时变特性, 这些都是中央空调冷负荷计 算和在线调节过程需要考虑的问题。 于是 (9 式可写成 基础量与修正量相加的形式, 即:Q k '=Q k + Q k (10其中, Q k 为得热量基础量; Q k 为得热量修正量。得热量修正量 Q k 的计算是本文主要讨论的问 题。从上述讨论的结果可知, 影响 Q k 的因素众多且 包含不确定因素, 很难利用数学公式描述 Q k 。于是 我们

12、将空调在运行过程中存在大量的风量调整实例 作为计算的 Q k 知识。 案例分析技术就是利用先前相 似问题的解去匹配新问题的解决方案。 案例推理方法 广泛应用于支持利用相关案例进行人为推理的咨询 系统, 或在某一领域内存在相当数量的、 相当于领域知识的可用案例 9。因此, 本文以空调制冷工作中大量 的历史数据为基础, 运用案例推理方法计算 (10 式中 的得热量修正量 Q k 。首先根据对得热量调整量有影响的因素建立得 热量修正量案例库, 并以数据库的形式存储于计算机 中,每一个数据库由若干条案例记录组成,记为 C n , n=1, 2, , 见表 1所示。每条案例主要有包括由室外 温度、 室外

13、湿度、 室内温度、 室内湿度、 天气情况、 室内 人数以及室内人员活动量构成的案例描述和由风量 调整量和得热量调整量构成的案例的解, 为了进行案例匹配和案例重用等工作,每条案例还包括其相似度、 时间和计算时刻。在表 1的案例描述中 x 1-x 4为实际测量值,即为 连续变量而 x 5-x 8为离散变量。 其中, x 5=1, 2, 3, 分别表示天气情况为 “好” 、 “ 中” 、 “差” ;x 6=0, 1, 2, , 表示室内的人数;x 7=0, 1, 2, , 表示室内散热设备的台数;x 8=1, 2, 3, 4, 5, 表示室内人员活动量为 “大” 、“偏大” 、 “ 中” 、 “ 偏

14、小” 、 “ 小” ;得热量修正量:y = F Q max /F max (11其中, F 为在案例描述的情况下的送风量调整量, Q max 为最大得热量, F max 为最大送风量。表 1得热量修正量案例 C n得热量修正量计算条件描述 (案例描述 案例解 室外温度室外湿度室内温度室内湿度 天气情况 室内人数 散热设备台数室内人员活动量得热量修正量nkx 1x 2x 3x 4x 5x 6x 7x 8y相似度 计算时刻10表 1中相似度的计算方法为:设 k 时刻的得热量修正量计算条件为 X i , i=1, , 8。则它与 C n 中每一个对应案例描述的相似度为:sim(X i , x i =

15、1-X -x ix , x i i=1, 8(12则 X i 同每条案例 C n 的相似度为:x =SIM(X i , C n =8i =1! i sim(X i ,x ij , j=1, 2, (13其中, x ij 表示案例 C n 中的数据记录, i 表示得热量修正量计算条件的加权系数,由实际经验或实验仿 真得出。下面开始利用得热量修正量案例库进行计算:首先根据实验得出一个 01之间接近于 1的数 字作为相似度的阈值 SIM V ,并从案例库中检索出所 有相似度 >SIM V 的案例记录, 并记录案例的解, 以 用于下一步的处理。一般情况下案例库中不存在与当前工况描述完 全匹配的案

16、例, 因而检索出的匹配工况的解并不能直 接作为当前工况的解, 这就需要对检索得到的相似案 例进行重用。具体方法如下:设具有相同最大相似度的案例有 l ,(l >1, l Z 个, 假设这些案例 C i , i =1 l 按 “相似度” 属性值降序 排列为:C 1, C 2 C l , Y 1, Y 2 Y l 为其相应的解,那么 当前工况描述的解 Y 为:Y =li =1! i Y i /li =1! i(14其中, i 为本次案例重用的时间加权系数,满足 12l ,可根据具体情况或经验确定。 案例重用的结果可以再根据实际情况进行修正, 作为最终得热量计算结果。 然后将此次计算所得的案

17、例描述和案例解作为一条新的案例存储于计算机中。随着时间的推移, 案例数量必然增加。需要对案例进行维护。根据案例记录的时间, 删除一些很早的案例 记录, 以减少运算量。2仿真实验案例 1以沈阳市某写字楼的某空调房间 2005年 的某一日的冷负荷计算为例, 设计条件为:屋面:内粉刷, 由内向外为 70mm 厚现浇钢筋混凝土板、 隔气层、25mm 厚加气混凝土保温层、 水泥砂 浆找平层、 卷材防水层、 通风层、 25mm 厚预制细石混 凝土板, 面积 40m 2;南墙:370mm 厚红砖墙, 内粉刷, 22m 2, 内墙不计;南窗:双层全玻璃、 钢窗, 挂浅色内窗帘,16m 2, 内侧对流;传热系数

18、 8.7W/(m 2 K ; 室内设计温度 27, 有 8人, 8:0018:00在室 内工作;人进入室内工作的起止时间:8:00, 18:00; 室内计算温度:26。 该地区处于北纬 41°48 , 属于北区, 夏季大气压 99816hPa , 空调室外计算温度 32, 湿球温度 24, 风速 9m/s , 冬季空调室外计算温度 -12, 风速 8m/s 。为了能够保证运算速度、增强数据搜索能力, 本 文采用人机交互功能强大、 界面的编辑、 运行简洁可靠的 VB 软件作为本算法的软件开发平台,链接数据 库采用 Access 开发。对于给定地点和条件建立初始 案例库后, 按照设计地点

19、和条件进行冷负荷计算。首先利用 (1 (8 式计算冷负荷的基础量,计算结果见 表 2所示。再按照本文提出的方法根据每一时刻的得热量 修正量计算条件修正得热量。假设在 8:00得热量修表 2得热量基础值计算时刻 8:009:0010:0011:0012:0013:0014:0015:0016:0017:0018:00得热量基础量 /W22982260225422622302234523662375235223132302正量计算条件描述见表 3所示。按照 (13 式计算的与案例库中全部案例匹配的 相似度为 0.76。经过案例检索和案例重用之后, 根据 (14 式计算出得热量修正量为 8.5。 即

20、 8:00总得热量 为 2306.5W 。将此次计算结果作为新的案例保存在 案例库中。按照同样的方法计算出其他时刻的得热量, 见图 1所示。从图 1中可以发现, 修正后的得热量与基础 得热量的变化趋势很接近, 说明本文的算法具有较好图 1得热量比较图室外温度 /室外湿度 /%室内温度 /室内湿度 /%天气情况室内人数散热设备台数室内人员活动量1734243511081表 3空调间 8:00得热量修正量计算条件描述11的稳定性。在 8:00, 12:00, 13:00修正后得热量较基 础得热量有所增加, 根据案例库进行分析, 这主要由 室内人员的活动量较大、 计算时刻处于人需要较大的 冷量的阶段

21、等原因造成, 这些都是传统的得热量计算 难以完成的不确定量。经过一段时间的运行, 本文的 案例库中的案例数量将会增加, 更多的调整得热量的 知识将被存贮和利用,计算结果将会趋于更加合理, 因此, 具有自学习和自适应的功能和特点, 非常适合 中央空调系统制冷量的设计和在线实时调整。3结论本文针对传统中央空调冷负荷计算中的缺陷, 提 出了基于历史知识的案例分析的得热量增量计算方 法, 通过实例进行了仿真实验, 结果表明本文的方法 能够实现较为合理的中央空调冷负荷的计算, 具有自 适应能力, 能够应用于中央空调系统制冷量的计算和 合理确定空调设备容量, 从而使空调系统达到节能的 目的。参考文献 :1

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