冰蓄冷技术控制系统优化研究北大核心

随着空调的普及,它已经成为高峰期用电负荷增大的主要原因;冰蓄冷技术能够很好地解决在用电高峰期由于空调用电过多造成负荷过大的问题,实现电力资源的移峰填谷功能,但其也带来了总体电力消耗增加的问题。针对此问题,首先建立了与冰蓄冷空调系统相关的数学模型;然后,将系统最小寿命周期成本作为目标函数,采用粒子群算法(PSO,Particle Swarm Optimization)对冰蓄冷空调系统进行优化,并制定出最佳的运行策略。研究结果表明,方法在保证系统运行经济性的前提下,能够有效地降低冰蓄冷空调系统的电力消耗,实现冰蓄冷空调系统的优化,达到节省成本和资源的目的。     

冰蓄冷辐射空调系统方案设计与能耗分析

基于温湿度独立控制思路,提出了一种冰蓄冷辐射空调系统,该系统将冰蓄冷技术和毛细管辐射空调技术相结合,系统还利用地源为毛细管辐射供冷提供主要的高温冷源,以实现电力负荷"削峰填谷"、降低能耗和更好的热舒适性。以杭州地区某办公楼为实例,进行了负荷计算、空调方案设计和蓄冷策略制定等工作,并与常规空调系统相比较进行了节能分析,结果表明冰蓄冷辐射空调系统具有明显的节能优势。     

上海创智311街坊项目冰蓄冷制冷机房系统优化设计

介绍了该工程项目的制冷机房的设计方案,采用冰蓄冷技术结合常规冷水机组的冷源形式,说明了冰蓄冷系统的特点及工况流程,通过分析空调负荷变化规律,分析了不同运行模式的可行性,从而得出优化运行模式,并详述了该运行模式下的具体供冷方案。     

冰蓄冷空调系统的经济性研究

从建立经济性分析模型,介绍特殊冰蓄冷空调系统和工程实例以及冰蓄冷经济性的影响因素等方面总结了冰蓄冷空调系统经济性分析的研究现状,简述了冰蓄冷空调系统经济性评价的几种主要方法,最后,指出研究过程中存在的问题及需要改进的地方。     

冰蓄冷低温送风空调系统风管管路分析研究

研究得出冰蓄冷低温送风空调系统较常规空调系统在风管管路阻力及风管截面积的优越性。依据管路阻力计算公式利用VB语言编写风管比摩阻的计算程序,并利用该计算程序对相同工况下的典型的低温送风温度与常规送风温度的比摩阻进行计算,进而得到风管管路阻力,同时计算得出各送风温度下的风管截面积,并进行对比分析。相同计算条件下,冰蓄冷低温送风空调系统的风管沿程阻力是常规送风系统的40%—70%;采用8℃低温送风方式时,其风管截面积较常规空调可减少20%—30%。与常规空调系统相比,采用冰蓄冷低温送风空调系统可明显减小风管的沿程阻力和截面积,大大降低了风机耗能和建筑层高,节省了运行及建材费用。     

冰蓄冷空调系统的多目标优化控制策略研究

为了减少制冷机组的能耗和降低冰蓄冷空调系统的运行费用,提出了基于非线性多目标模型的优化控制策略。首先建立了多台制冷机组总能耗最少的目标函数;其次根据系统设备能耗和当地电价结构,得到了系统总运行费用最小的目标函数;最后使用MATLAB软件编程求得最优解。通过工程实例仿真对比在不同冷负荷时的优化控制策略和制冷机组优先策略下的制冷机组能耗和系统运行费用,结果表明非线性多目标优化控制能够发挥系统潜力,减少制冷机组能耗,降低系统运行费用。     

基于PSO-LM-BP算法的空调系统节能预测控制研究

针对夏季建筑空调系统能耗高、碳排放量大的问题,提出一种改进后的LM-BP神经网络,并结合粒子群优化算法,建立基于建筑历史数据的空调系统冷负荷神经网络预测模型,通过粒子群算法寻优得到不同负荷率下冷源系统各设备的最优运行参数。以青岛某一公建项目为例,采用TRNSYS仿真模拟空调运行能耗。结果表明,与传统控制策略相比,所采用的空调系统负荷预测控制策略节能9.9%。     

计及成本与能耗的冰蓄冷系统多目标运行优化

为提高冰蓄冷系统的经济效益和节能效果,提出一种计及成本与能耗的多目标优化控制策略。首先,以供冷期总运行费用最小和能耗最低为目标建立系统多目标优化模型,并使用全局准则法求解得到Pareto解集;在此基础上,采用多维偏好线性规划分析方法对Pareto解集进行快速筛选。最后,以商场和办公楼为例,对比分析系统在冷机优先、融冰优先和多目标优化控制策略下的运行情况。研究结果表明,多目标优化控制策略能够有效兼顾系统的运行费用与能耗,实现系统综合运行效益最优。     

单转轮两级太阳能除湿空调运行特性研究

本文构建实施了一种适用于高温高湿气候的单转轮两级太阳能除湿空调系统。该系统主要由一台5kW单转轮两级除湿空调机组和15m~2真空管空气集热器组成。通过实验测试对其运行特性进行了研究。结果表明,单转轮两级太阳能除湿空调不仅可以有效地实现温湿度处理,提供舒适的空调送风,而且具有良好的热力和电力性能。测试时间内系统制冷量在2.67～4.24kW之间,相应平均除湿量为8.36g·kg~(-1),平均热力COP接近1.0,考虑输配用电的平均电力COP达4.65。此外,该系统可将50%左右的太阳辐射能量转变为空调能力输出。     

E-Elman神经网络在冰蓄冷空调系统建模中的应用

冰蓄冷技术能够为空调系统带来显著的节能效果, 已广泛地应用在现代建筑当中, 准确的监测数据预测值有利于系统合理地运行; 针对实际冰蓄冷空调工程中的能源管理控制系统（energy management and control system, EMCS）数据采样周期较长所导致在系统制冰与融冰阶段数据不足的问题, 提出了一种改进的机组运行状况预测模型; 模型算法以数据变化趋势为依据, 在传统Elman中引入评价层以约束网络输出值, 增加计算针对性, 从而提高模型输出的准确性; 仿真结果表明, 此种建模方法解决了系统融冰与制冰阶段的数据突变及网络输出值局部最优解等问题, 与传统Elman网络结构相比, 其输出值更为接近测量值, 有效地提高了模型输出的真实性; 通过关联函数, 设计的模型对冷水机组的能源消耗也可起到预测作用, 进一步说明了其实用性。