287基于运行数据的冷水机组模型与应用

-1-基于运行数据的冷水机组模型与应用湖南大学赵云峰陈友明☆段小容摘要COP很直观地反映了冷水机组的整体运行性能，其值越高说明冷水机组的运行性能越好，传统的方法是将冷水机组的COP拟合成负荷率的函数，忽视了影响冷水机组运行性能的其它因素。在传统方法的基础上，提出应将多方面的因素综合起来评价冷水机组的运行性能，并分析了冷水机组制冷效率的各个影响因素。在实际的建筑空调系统下，运用多元非线性回归的方法建立了模型，并进行了验证，用该模型预测了冷水机组的制冷系数，对冷水机组的运行性能进行评价。关键词冷水机组COP多元回归非线性预测模型1引言随着科学技术的不断发展和工业自动化水平的快速提高，制冷空调设备在国民经济各部门和人民生活中应用日益广泛。在所有能耗中，建筑能耗占有很大的比例，而在建筑能耗中，空调制冷用电的上升势头尤为迅猛，有资料表明，我国现阶段住宅每平米的能耗是相同气候条件下发达国家的3倍左右，因此建筑节能也就成为了节能工作中最有潜力的领域之一。大型公共建筑节能的最主要任务是空调系统节能,冷水机组是空调系统的最主要用能部分，冷水机组的性能的好坏直接影响冷水机组的能耗，有必要对冷水机组的运行性能进行科学的评价，使冷水机组处于高效的运行，降低能耗。冷水机组的运行性能通常用COP作为评价指标,COP是指单位耗电量能提供的制冷量，其值越高,机组的效率越高，因此，COP很直观地反映了冷水机组的整体运行性能。在实际运行中,中央空调冷水机组大部分时间都处于部分负荷运行状态，传统的用COP描述冷水机组性能常采用的方法是将COP拟合成负荷率的函数。这种方法有其不足，它认为冷水机组的COP只与负荷率有关，而与机组的实际运行工况无关，比如冷却水温度、冷冻水温度等。实际上，冷水机组的性能不仅与所处的环境有关，还与它的实际运行工况有关。因此，有必要考虑其他因素的影响，更科学的研究冷水机组的运行性能。2冷水机组运行性能影响因素冷水机组的运行性能不但受自身因素的影响,还受其所处的运行条件的影响。压缩机的制冷量在很大程度上影响机组的性能，离心式制冷压缩机的影响因素主要有：1）蒸发温度的影响。当制冷压缩机的转数和冷凝温度一定时，压缩机制冷量随蒸发温度的降低而下降，蒸发温度越低，制冷量下降得越剧烈。2）冷凝温度的影响。当制冷压缩机的转数和蒸发温度一定时，冷凝温度低于设计值时，冷凝温度对离心式制冷压缩机制冷量的影响不大；但是，当冷凝温度高于设计值时，随冷凝温度升高，离心式制冷压缩机制冷量将急剧下降。3）转数的影响。当蒸发温度和冷凝温度一定时，离心式制冷压缩机产生的能量头与压缩机转数的平方成正比，所以，随着转数的降低，离心式制冷压缩机产生的能量头急剧下降，故制冷量也必将急剧降低。-2-离心式制冷压缩机在工作范围运行时，排气量越小，有效能量头越高。由于冷凝压力与蒸发压力之差越大，气态制冷剂被压缩时所需要的能量头也越大，因此，压缩机实际排气量都是随着冷凝温度的升高和蒸发温度的降低而减少，从而减少压缩机的制冷量，同时也会降低机组的性能。冷水机组水侧的温度及环境条件会影响蒸发温度和冷凝温度，从而影响冷水机组的制冷效率。3冷水机组性能预测模型3.1概况为了进行节能分析计算，需要对冷水机组的性能进行数学描述，目前普遍采用的方法是将COP拟合成负荷率的函数。但冷水机组的性能不仅与负荷率有关，还与冷水机组所处的运行条件有关，考虑到冷水机组运行工况的影响，本文用多元回归的方法将冷水机组的COP拟合成负荷率及其他影响因素的函数，预测冷水机组的运行性能。本文以香港某建筑的冷水机组实际运行情况为例，建立预测冷水机组性能预测模型。该建筑冷水机组的装机情况如表1所示，下面对冷水机组的实际运行情况进行分析。表1建筑的冷水机组装机情况编号型号额定冷量/RT额定功率/KW制冷剂CH-1YT-L6-M6-F2-5CXFS850706R123CH-2YT-L6-M6-F2-5CXFS850706R123CH-3YT-L6-M6-F2-5CXFS850706R123CH-4YT-L6-M6-F2-5CXFS850706R123CH-5YT-K4-K6-F1-5CSFS600516R1233.2数据预处理本研究采用的是离线检测与诊断，因为所采用的是冷水机组实际的运行数据，而实际的运行数据与实验条件下的数据不同，它受外界条件及机组的运行条件的影响较大，并且采集的实际运行数据中也有可能包含了有故障时的数据。因此，为了使采集的数据具有稳定性和有效性，对采集的数据进行预处理。本文采集了该建筑冷水机组2008年全年的运行数据，将数据分为2组，一组作为建立模型数据，另一组作为验证模型数据。预处理采用的方法是利用统计与测量原理，将那些奇异数据点剔除。通过2种方式来对实验数据进行有效性检查：1）参数测量的正态分布原理，在系统处于稳定的运行条件下，冷水机组的性能应该是稳定的，制冷系数波动不会很大，利用统计学原理将波动很大的点剔除；2）直观感觉检查，就是检查各数据之间的相对关系。例如，如果不满足公式(1)的数据，则显然是错误的，因此不予采用。ccwscwrchwrchwseTTTTTT（1）3.3多元回归模型影响离心式冷水机组的因素主要有负荷率、蒸发温度和冷凝温度，本文采用多元回归模型，多元-3-回归模型的形式如公式（2）所示。cecececeTTaTaTaTaTaaTaTaaaCOP9872625243210（2）式中COP——冷水机组制冷系数；——冷水机组负荷率；eT——蒸发温度；cT——冷凝温度；90aa——待定的系数。3.4模型的建立建立模型采用的是非线性多元回归的方法，先将非线性多元回归转化为线性多元回归，再利用软件拟合函数，从而建立回归模型。为了提高回归的有效性，使建立的模型更好，在回归过程中同样也采用剔除一些奇异点的方法，优化回归系数。在冷水机组中，CH-5是变频冷水机组，通过改变频率可以调节冷水机组的负荷。考虑到频率的因素，在建立CH-5模型时加入了频率的参数。用采集的半年的冷水机组运行数据进行回归建模，回归的结果如表2所示。其中，R2表示回归判定系数，RMSE表示均方根误差。从表2可以看出，回归判定系数是较大的，均方根误差也在合理的范围，说明回归的效果较好。表2回归结果编号R2RMSE样本数CH-10.9700380.182603285CH-20.9147920.186702681CH-30.8095230.1783501120CH-40.9347610.1766321155CH-50.9443550.17167012693.5模型的验证用半年的运行数据建立了冷水机组性能预测模型后，对冷水机组另外半年的运行情况进行了预测，冷水机组制冷系数的预测值和观察值如图1所示。从图可以看出，总体上该模型能够反映冷水机组的实际运行情况，但有些点预测值和观察值的偏差较大，其原因主要有：一，由于研究所采用的是冷水机组实际运行的数据，与实验条件下的数据不同，它受外界条件的干扰较大，并且冷水机组是根据实际的情况进行控制的，不能对冷水机组的运行工况进行相应的改变，这些都影响了模型的精度；二，所采集的数据不准确，可能是传感器出现了问题；三，冷水机组出现了故障，冷水机组的性能下降，导致预测值和观察值的偏差较大。-4-0123456701234567COP预测值观察值0123456701234567COP预测值观察值CH-1CH-20123456701234567COP预测值观察值0123456701234567COP预测值观察值CH-3CH-40123456701234567COP预测值观察值CH-5图1各台冷水机组COP的预测值和观察值-5-3.6模型的应用建立冷水机组性能预测模型后，可以用该模型对冷水机组的制冷性能系数进行预测，监控冷水机组的运行状态。当冷水机组运行正常时，COP的预测值和观察值就会吻合的较好，COP就会在一定的阈值内；当冷水机组出现故障时，尤其是一些软故障，很难被检测到，此时COP的预测值与观察值就会偏差较大，COP就会超出阈值。运用该模型就能监控冷水机组的运行状态，及时的发现冷水机组的故障。在此基础上，利用其他的方法，如专家规则，有针对性的对冷水机组故障进行诊断，这也是该研究以后要拓展的一个方向。可见，该研究可以监控冷水机组的运行状态，提高空调系统设备寿命和运行效率。4结语本文结合香港的一个实际工程项目，用多元非线性回归的方法建立了冷水机组性能预测模型，验证情况说明该模型能够较好的反应冷水机组的运行情况，并用该模型对冷水机组的制冷系数进行了预测。多元非线性回归模型是一个黑箱模型，它的各个输入参数不需要具体的物理意义，影响因素都可以作为输入参数，但模型的精度会受到一定的限制。COP很直观地反映了冷水机组的整体运行性能，通过对冷水机组制冷系数的预测，可以检测冷水机组是否处于高效率的运行，并对冷水机组的运行性能进行评价，在此基础上对冷水机组进行故障检测与诊断。致谢感谢太古地产建筑智能控制研究基金项目(JRP0901)对本研究的资助！参考文献[1]蔡宏武,魏庆芃.冷水机组运行性能评价及节能诊断.全国暖通空调制冷2008年学术文集,106-111[2]DerkJ.Swider.Acomparisonofempiricallybasedsteady-statemodelsforvapor-compressionliquidchillers.AppliedThermalEngineering,2003,23:539–556[3]李志生,张国强等.基于BP神经网络的制冷机组故障检测与诊断.流体机械,2006,34(9):75-79作者简介：赵云峰，男，1985年5月生，硕士研究生，主要研究方向为建筑智能控制和故障诊断。通讯作者：陈友明，湖南大学教授，博士生导师，博士。地址：湖南省长沙市湖南大学土木工程学院，410082。邮箱:[e-mail]，电话：[phone]，传真：[phone]