暖通空調(diào)制冷機的優(yōu)化控制

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　1、背景

　　介紹隨著生產(chǎn)力的發(fā)展和人們生活水平的提高，暖通空調(diào)（HVAC）系統(tǒng)，已在我國得到了廣泛應(yīng)用，HVAC技術(shù)也得到了很大發(fā)展，我國的暖通空調(diào)系統(tǒng)絕大多數(shù)處在低效運行狀態(tài)，造成運行效率低，能源浪費嚴重[1]，解決好暖通空調(diào)系統(tǒng)的能源浪費問題有很重要的現(xiàn)實意義。

　　制冷機作為暖通空調(diào)系統(tǒng)中制取冷量和輸出冷量的部分，其能耗大約占整個暖通空調(diào)系統(tǒng)的50％[2].對制冷機控制方法的好壞直接影響到整個暖通空調(diào)系統(tǒng)的運行狀況，因此對制冷機的工作狀態(tài)進行優(yōu)化控制是解決對暖通空調(diào)系統(tǒng)能耗問題的重要途徑。

　　國內(nèi)外許多學(xué)者對制冷機的部分負荷下工作狀態(tài)進行了優(yōu)化控制研究[3][4]，在制冷機的優(yōu)化控制上做出了巨大的貢獻。但是也存在一些問題，如：很多人的研究對象都是制冷機的數(shù)學(xué)模型[5]，他們根據(jù)一些對制冷機工作時的狀態(tài)進行了理想的假設(shè)和大量的簡化建立了制冷機的機理模型，而這些假設(shè)和簡化在實際中是不成立的。對控制變量的選擇有時也不是很合理，如采用冷凍水供水溫度為壓縮機的工作頻率控制變量[6]，當壓縮機的工作狀態(tài)發(fā)生改變時，冷凍水供水溫度因其工作特性不能及時的變化。

　　本文通過暖通空調(diào)系統(tǒng)實際運行的數(shù)據(jù)來辨識吸氣壓力的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到了各種負荷下最佳工況。對于整個暖通空調(diào)系統(tǒng)的優(yōu)化控制具有指導(dǎo)意義。

　　2、制冷機優(yōu)化控制方法的研究

　　在對制冷機進行優(yōu)化控制時，對壓縮機的工作頻率的確定是一個重要問題。吸氣壓力是制冷機中重要的參數(shù)，是衡量制冷機是否正常運行的，本文選用吸氣壓力作為壓縮機工作頻率的控制變量，這樣會比溫度作為控制變量的要準確、快速。但由于影響吸氣壓力的參數(shù)具有很強的非線性的特點，不容易建立其機理模型。本文根據(jù)制冷機運行時的實際數(shù)據(jù)，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識吸氣壓力的模型，來消除非線性等因素對結(jié)果的影響。

　　2.1吸氣壓力的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以吸氣壓力為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出量，選取與吸氣壓力關(guān)系緊密的壓縮機入口制冷劑溫度、壓縮機出口制冷劑溫度和負荷作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量。根據(jù)本文研究對象的實際情況，采用一個隱層五個隱層結(jié)點即3－5－1模式來辨識吸氣壓力的模型。

　　通過改變輸入變量的值得到不同條件下的樣本數(shù)據(jù)。輸入1500組實際測量的輸入變量樣本數(shù)據(jù)和期望的吸氣壓力輸出的值進行計算。BP算法的誤差err_goal=0.01，學(xué)習(xí)速率lr=0.01，隱層傳遞函數(shù)為tansig，輸出層傳遞函數(shù)為purelin，學(xué)習(xí)函數(shù)為learnbp.計算后的權(quán)值如下：為了檢驗BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的精確性，用預(yù)先準備的50組樣本數(shù)據(jù)進行預(yù)測，橫坐標表示50個例子，并與實際值比較，見圖1.結(jié)果表明，預(yù)測值和實際值吻合的相當?shù)暮茫f明建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是精確的，在實際中是可行的。

　　根據(jù)吸氣壓力的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，通過計算機仿真觀察在一定負荷時的吸氣壓力和壓縮機入口制冷劑溫度、壓縮機出口制冷劑溫度的關(guān)系。上圖分別是負荷為100％，80％和40％時的吸氣壓力隨著壓縮機入口制冷劑溫度和壓縮機出口制冷劑溫度變化而變化的情況?？梢杂^察出，當壓縮機入口制冷劑溫度越高，吸氣壓力的值越大，壓縮機出口制冷劑溫度越低，吸氣壓力的值越小，并且吸氣壓力的最大值在壓縮機入口制冷劑溫度達到最高、壓縮機出口制冷劑溫度達到最低是達到。在各個負荷下，吸氣壓力的最大值是唯一的。

　　2.2 制冷機的最佳工況的研究制冷機性能參數(shù)COP是衡量制冷機效率的參數(shù)。把制冷機運行時的壓縮機入口的制冷劑溫度，壓縮機出口的制冷劑溫度和吸氣壓力的值定義為制冷機的工況。在同樣的負荷下，制冷機的工況有無數(shù)種，通過計算COP的值可以看出，不同工況下，制冷機的功率是不同的。在一定的負荷下，COP最大時的工況為制冷機存在最佳工況，在達到同樣的制冷量的條件下，最佳工況時制冷機能源消耗最小。

　　由制冷理論分析可知當冷凝壓力不變時，升高吸氣壓力升高會使制冷劑的單位制冷量增大；壓縮機吸入制冷劑蒸汽的比容減少，而且由于吸氣壓力的提高，壓縮機的壓力比減小，容積效率升高，實際吸氣質(zhì)量增大，壓縮機的制冷量也增大。因此吸氣壓力越大，對吸氣壓力的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仿真可以得到，不同負荷時都有一個最大的吸氣壓力，這個吸氣壓力就是該負荷下的最佳工況下的吸氣壓力，其對應(yīng)的壓縮機入口制冷劑溫度、壓縮機出口制冷劑溫度也是它們的最佳工況下的值。

　　通過以上分析表明，在不同負荷下，提高制冷機的工作效率的方法是使制冷機在吸氣壓力較大的狀態(tài)下工作，在壓縮機入口制冷劑溫度和壓縮機出口制冷劑溫度達到最佳工況的值時，可以用本文建立的吸氣壓力的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來計算出該負荷下的最佳吸氣壓力的值，把這個值作為設(shè)定值來調(diào)節(jié)壓縮機的工作頻率達到這個值，使制冷機達到各個負荷下的最佳工作狀態(tài)。

　　以下給出了幾組典型負荷下，通過建立的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型計算出最佳工況下吸氣壓力的值以及對應(yīng)的壓縮機入口制冷機溫度和壓縮機出口制冷劑溫度的值。

　　在50％的負荷下，采用額定工況，制冷機能耗為1.876Kw，采用本控制方法制冷機能耗為1.035Kw，節(jié)能量約為44.8％。

　　3、結(jié)論

　?。?）本章采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了，分析了采用吸氣壓力作為制冷機中的壓縮機的控制變量的優(yōu)點，建立了制冷機吸氣壓力的數(shù)學(xué)模型，可根據(jù)此模型，計算出不同負荷下最佳工況對應(yīng)的吸氣壓力的值。

　?。?）分析和驗證了不同負荷下制冷機性能參數(shù)COP和吸氣壓力的關(guān)系，并且得出了不同負荷下的最佳工況。

　?。?）給出了一種制冷機的優(yōu)化控制方法，該方法在不同負荷下根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算出來最佳吸氣壓力的值和最佳工況，在達到最佳工況的條件下，控制壓縮機的工作頻率使吸氣壓力的值達到最佳值，達到制冷機在最佳工作狀態(tài)下運行的目的。對整個暖通空調(diào)系統(tǒng)的優(yōu)化控制有指導(dǎo)意義。