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基于负荷预测的冰蓄冷空调系统的优化运行策略

发表日期:2020/11/17 10:35:37 来源:《制冷与空调》 评论 总点击量:

机场作为城市综合交通运输体系的重要组成部分,其建筑形式具有高大空间的特点,空调系统初投资高、运行费用高,是普通公共建筑的2~3倍。降低夏季空调系统用电负荷、节省运行成本,成为建设绿色机场的一项重要指标。冰蓄冷空调系统对电网负荷有“移峰填谷”的作用,结合当地分时电价可降低系统运行费用。但冰蓄冷空调系统较为复杂,针对实际运行时其传热机制、蓄放冷策略以及系统经济性的研究存在不足之处。如果能够采用合理的负荷预测控制方法,既能够充分利用蓄冰槽的冷量,又能够减少制冷机组运行时间,得到蓄冰装置和制冷机组分摊高峰负荷的最优运行策略,就可以有效控制系统运行成本。

笔者结合西安咸阳国际机场冰蓄冷空调系统现状,提出基于负荷预测的优化运行策略的模型算法,得到4种典型负荷条件下冰蓄冷空调系统实际运行中制冷机组和蓄冰装置的冷量分配情况,并通过实际运行结果验证此优化运行策略的有效性和经济性。

1  冰蓄冷空调系统概况

1.1  系统概况

西安咸阳国际机场T3航站楼位于咸阳市底张镇(经度108.7°,纬度34.4°),建筑面积约25万m2,年旅客吞吐量4 700余万人。4号制冷站为冰蓄冷系统,主要为机场T3 航站楼及辅助建筑提供集中式空调冷热水,配合相对应的冷量设计建设而成。其保障面积近32万m2,年能耗成本费用约550余万元。T3航站楼与配套制冷站位置如图1所示。

图1  T3航站楼与配套制冷站位置图

1.2  冰蓄冷空调系统及设备参数

冰蓄冷空调系统主要由制冷机组、蓄冰槽以及冷冻水泵、乙二醇泵、冷却水泵和冷却塔等组成。按照“大温差小流量”的设计理念,系统回水首先经过制冷机组,形成制冷机组、醇/水板式换热器与开放式蓄冰槽的三级串联流程,具备以下几个特点:1)便于统一逐级控制;2)所需配置的水泵台数减少;3)二次侧冷冻水融冰速率快,温度较低,适用于低温送风系统;4)可根据负荷需求提高制冷机组蒸发器进出口温度,进而提高机组COP。

冰蓄冷空调系统总制冷量为8 350 Rt,蓄冷量为29 600 Rt·h,共有7台离心式制冷机组:3台A型制冷机组为双工况制冷机组,可分别在制冷和蓄冰2种工况下运行;3台B型制冷机组和1台C型制冷机组均为单工况基载制冷机组,承担白天部分负荷及夜间全部负荷。蓄冷采用开式钢盘管外融冰系统,蓄冰槽主体为2个开式独立地下混凝土槽体。具体设备参数如表1所示。

表1  冰蓄冷空调系统各主要设备参数

2  基于负荷预测的优化运行策略

首先通过智能算法建立冷负荷预测模型,并通过该模型对冷负荷进行预测。然后从全局优化的角度出发,建立用电成本最低的优化模型,寻求最优的运行策略,得到制冷机组和蓄冰槽的逐时冷量分配,以满足冷负荷需求。

2.1  冷负荷预测模型

笔者使用ELM(extreme learning machine,极限学习机)建立负荷预测模型。极限学习机的网络模型如图 2 所示,由1个输入层、1个隐含层和1个输出层构成。

图2  极限学习机的网络模型

给定训练样本X=(x1,x2,…,xn)∈Rn×d1;预测输出Y=(y1,y2,…,yn)∈Rn×d2,其中n为样本个数,d1 和d2分别为输入和输出数据的维度。

极限学习机的隐含层权重W=(wij )∈Rn×L,是随机设置的,其中L表示隐含层神经元的个数。与前向传播网络相同,隐含层的计算方法如下:


式(1)中:H∈Rn×L,g(W·X )为激活函数。根据最小二乘法的优化思想,求解极限学习机输出层权重 β的目标函数为


其中第一项为避免参数过拟合的正则项,第二项中C为预测误差项的惩罚系数。

将西安咸阳机场2017年和2018年历史温湿度以及负荷数据作为样本集,通过上述算法进行训练,得到负荷预测模型。在2019年冰蓄冷空调系统运行期间,每天将次日天气预报逐时温湿度数据输入系统,经预测计算出次日需求冷负荷值,并以此得到优化运行策略。

2.2  优化模型

2.2.1  优化目标

在满足机场冷负荷需求且保证安全高效运行的情况下,优化决策各制冷机组和蓄冰槽的逐时供冷量,使得系统运行成本最低。建立空调系统日运行费用最小化的优化模型如下:


式(3)中:J 为全天空调系统用电费用(元);Aj(k ),Bj(k )和C(k )分别为A型、B型和C型制冷机组第k 时段第j 台制冷机组制冷量(kW·h),k=0,…,23,j=1,2,3;D(k )表示第k 时段蓄冰槽蓄/释冷量(kW·h),正值表示存冰蓄冷,负值表示融冰释冷;E(k )为第k 时段系统耗电量(kW·h),包括多台制冷机组能耗、乙二醇泵能耗、冷却水泵能耗以及冷却塔能耗;p(k)为第k时段电价(元/千瓦时)。该模型的决策变量为7台制冷机组和冰蓄冷装置在某日各时段的制冷量。

2.2.2  约束条件

1)制冷机组每时段负荷率约束

式(4)中:PA,PB和PC分别为A型、B型和C型制冷机组的额定制冷量(kW)。因为离心式制冷机组在不同负荷率下的COP值会有一定的差别,通过对现场制冷机组在不同负荷率的COP值进行分析发现,当负荷率在80%~90%之间时,制冷机组的效率最高,所以本优化策略中将对运行制冷机组的负荷率进行限制。

2)蓄冰槽冰量约束

式(5)~(7)中:X(k )为第k 时段蓄冰槽的现存冰量(Rt·h);D(k )为第k 时段的蓄冰量或融冰量(kW·h),在00:00—07:00以及23:00—00:00蓄冰槽蓄冰,D(k )为正值,其余时间段,蓄冰槽可释冰,D(k )为负值;Xmax和Xmin分别为蓄冰槽容量的上、下限(Rt·h)。

3)冷负荷供需平衡约束


式(9)中:Qday(k )为某日第k 时段冷负荷需求量(kW·h)。式(8)和式(9)分别表示夜间A型制冷机组进入蓄冰工况向蓄冰槽蓄冰且由B型和C型制冷机组制冷满足夜间需求冷负荷。式(10)表示日间由制冷机组和蓄冰槽联合制冷以满足日间需求冷负荷。

4)冷量与电量转换关系


式(11)~(14)中:EA(k ),EB(k )和EC(k)分别为第k 时段A型、B型和C型制冷机组的耗电量(kW·h);E′A(k )为第k 时段1台A型制冷机组对应乙二醇泵、冷却水泵及冷却塔耗电量之和(kW·h);E′B(k )为第k 时段1台B型制冷机组对应冷冻水泵及冷却水泵耗电量之和(kW·h);E′′B(k )为第k时段1台B型制冷机组对应冷却塔耗电量(kW·h);zAj(k ),zBj(k )和zC(k )分别表示第k时段第j 台A型、B型和C型制冷机组启停状态(0,1);zB1(k )+zB2(k )+zB3(k )=3表示3台B型制冰机开启的情况;E′C(k )为第k时段1台C型制冷机组对应冷冻水泵、冷却水泵及冷却塔耗电量之和(kW·h);E(k )为系统运行第k 时段总耗电量(kW·h);E′ 为该时段系统基础耗电量(kW·h);COPA,COPB和COPC分别为A型、B型和C型制冷机组实时性能系数。通过结合负荷预测值求解上述模型即可得到优化后的运行策略。

3  优化运行结果

3.1  典型日负荷预测和实际运行效果

当日平均温、湿度为32 ℃和57.60%,航站楼室内平均温度为25.64 ℃,预测负荷为92 147 Rt·h,逐时预测负荷结果与实际负荷曲线对比如图3(a)所示,实时冷量分配如图3(b)所示,可以看出,该算法负荷预测结果与优化控制策略的实际负荷值存在误差,但匹配度在85%以上,说明该控制策略模型能够保证系统稳定运行。


图3  某典型日负荷预测及实时负荷分配曲线

3.2  80%~100%负荷率下的优化结果

夏季咸阳机场制冷系统有少部分时间运行在80%~100%负荷率下,偶尔会出现实际负荷需求超出系统制冷量的情况,这种情况下的优化运行策略如图4所示。可以看出,夜间谷值电价时段,A型制冷机组蓄冰存入蓄冰槽,其他机组制冷满足夜间冷量需求;日间峰值、平值电价时段,蓄冰槽融冰释冷与机组制冷联合运行,蓄冰槽释冷尽可能用于峰值电价时段,减少A型制冷机组开启,对于平值电价时段,只有当制冷机组无法满足或冰量预测充足的情况下才进行融冰冷量分配,07:00—08:00平值电价时段仅采用制冷机组制冷模式。


图4  80%~100%负荷率下系统逐时运行策略

3.3  50%~79%负荷率下的优化结果

夏季咸阳机场制冷系统大部分时间运行在50%~79%负荷率下,这种情况下的优化运行策略如图5所示。可以看出,此负荷段的运行策略与80%~100%负荷率情况类似,夜间谷值电价时段蓄冰存储,日间峰值、平值电价时段机组和蓄冰槽制冷,不同的是蓄冰槽释冷主要在峰值电价时段,A型制冷机组在平值电价时段较少地补充冷量,同时避免峰值电价时段运行,降低运行成本。


图5  50%~79%负荷率下系统逐时运行策略

3.4  50%以下冷负荷的优化结果

夏季咸阳机场制冷系统也有较多时间运行在25%~50%负荷率下,在这种情况下的优化运行策略如图6所示。可以看出,该负荷段的运行模式与前两种一致,由于冷负荷需求量的降低,在日间联合供冷中,蓄冰槽释冷占了更大的比重,得到了充分利用,大幅减少了制冷机组的峰值运行时长,基本实现峰值电价时段全融冰,平值电价时段B型和C型制冷机组运行,当冰量预测充足时,可在平值电价时段融冰,减少机组运行时间。


图6  25%~50%负荷率下系统逐时运行策略

在负荷率25%情况下的优化运行策略如图7所示。可以看出,日间峰值、平值电价时段的冷负荷需求可全部由蓄冰槽释冷提供,制冷机组不须开启,减少制冷机组运行时间,夜间运行模式不变,只是制冷机组运行数量减少,并且夜间蓄冰机组只需要根据预测的日间所需冷负荷制取所需最小蓄冰量即可,此方案是最节约成本的运行方式,此时需要注意的是防止蓄冰不足或冰量剩余,这就需要精准的预测模型算法。


图7  25%负荷率下系统系统逐时运行策略

3.5  全年优化运行对比

以西安咸阳国际机场冰蓄冷空调系统实际应用进行数据分析,将采用优化策略(2019年)与未采用优化策略(2018年)制冷季(5月1日—9月30日)的单位冷量平均电费(元/冷吨时)进行对比。首先进行用于比较各负荷段的典型日筛选,分别在2018年、2019年制冷季期间以平均室外温度相差不大于2 ℃,平均室外相对湿度相差不大于15%,冷负荷相差不大于5%作为典型日选取条件,从而消除天气和负荷差异对分析结果带来的影响。然后依据筛选出的2年各负荷段的典型日的制冷日电费、冷负荷、气象条件等数据,得到各负荷段的平均负荷(Qi )、天数(Di )和平均电费(F 原i 和F 优i )。最后根据式(15)得到典型日中各负荷段占比(Wi ),可近似将Wi 等效为实际整个制冷季各负荷段占比,计算结果见表2。


式(15)中:Wi 为制冷季各负荷段占比;Qi 为各负荷段的平均冷负荷(Rt·h);Di 为各负荷段的典型日天数(d);i =1时为高负荷段,i =2时为中负荷段,i =3时为低负荷段。

表2  制冷季各负荷段占比


将Wi 代入式(16)和式(17),分别得到制冷季不同策略下的单位冷量平均电费(F 原和F 优)。



式(16)、(17)中:F 原i 和F 优i 分别为2018年和2019年各负荷段系统的单位冷量平均电费 (元/冷吨时);F原为全年未采取优化策略的单位冷量平均电费(元/冷吨时);F优为全年采取优化策略的单位冷量平均电费 (元/冷吨时) 。

计算得到全年采取优化策略和未采取优化策略的单位冷量平均电费分别为0.885 9元/冷吨时和0.943 6元/冷吨时,可见采用优化策略后电费降低6.11%。西安咸阳机场冰蓄冷空调系统2019年制冷季实际运行总负荷为6 173 447 Rt·h,运行电费节约35.6万元,达到了预期节能目标。

4  结束语

笔者根据西安咸阳国际机场冰蓄冷空调系统历史运行数据建立负荷预测模型算法,预测得到典型日的逐时冷负荷需求。通过建立冰蓄冷空调系统运行优化模型,以系统运行成本最小化为目标,对冷负荷做出了合理分配,可提供运行日制冷机组和蓄冰槽的制冷量分配的优化运行策略,同时可预测低负荷时段的夜间蓄冰量。结果表明,基于该模型的负荷预测值与实际运行值的匹配度达到85%,采用优化运行策略后系统运行成本降低6.11%。


本文选自《制冷与空调》2020年9月刊65-70页;作者:张峰  侯占魁  罗奕臻;未经许可,不得转载


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