王喜春,張靖,張春路*
(1-上海東方延華節(jié)能技術(shù)服務(wù)股份有限公司,上海 200060;2-同濟大學機械與能源工程學院,上海 201804)
大型酒店類建筑,尤其是四星級以上的酒店,其能耗多高于辦公建筑、商業(yè)建筑等,屬于能源消耗較大的一類公共建筑[1-2]。高級酒店通常采取全年制冷的方式,制冷能耗可占整體建筑能耗的15%~30%,具有極大的節(jié)能潛力[3-5]。
運行策略需要同時考慮系統(tǒng)的穩(wěn)定性和節(jié)能性[6-8],對從業(yè)人員的專業(yè)性提出了一定要求?;谌藶榕袛嗟牟呗哉{(diào)整很難實現(xiàn)系統(tǒng)整體性節(jié)能,需要引入全局能耗預(yù)測模型調(diào)整運行控制策略。
現(xiàn)有冷水機組能耗模型可分為兩類[9]:回歸分析模型和機器學習模型。前者包括線性回歸模型、半經(jīng)驗?zāi)P蚚10]、多元多項式模型[11]和DOE-2 模型[12]等,通?;趶S家提供的性能數(shù)據(jù)參數(shù)得到,和運行數(shù)據(jù)聯(lián)系不緊密;后者包括支持向量機模型[13-14]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[15-16]和梯度提升回歸樹模型[17],對數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量有一定要求,適用于檢測完善的系統(tǒng),建模較復(fù)雜。
本文利用上海某酒店制冷系統(tǒng)2018—2020年的運行數(shù)據(jù),建立制冷系統(tǒng)能耗預(yù)測模型,體現(xiàn)不同策略控制造成的機組能耗變化;基于給定的策略表,優(yōu)化該系統(tǒng)的歷史運行策略參數(shù),可簡單有效地指導(dǎo)現(xiàn)場運維工作。
該酒店位于上海中心城區(qū),總建筑面積為98,805 m2。酒店采用雙管制末端,滿足全年制冷需求,制冷系統(tǒng)原理如圖1所示。冷源配備3 臺名義制冷量2,408 kW 的離心式冷水機組,配備3 臺冷卻塔、4 臺冷凍水泵和4 臺冷卻水泵。
圖1 某酒店制冷系統(tǒng)原理
酒店制冷系統(tǒng)冷水機組采用“平均負載率法”[18]承擔和分配系統(tǒng)制冷負荷。圖2所示為2018—2020年8月暖通系統(tǒng)能耗。
圖2 2018—2020年8月暖通系統(tǒng)能耗
以2018—2020年5~10月制冷階段系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)和能耗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),去除缺失值后共產(chǎn)生20,365組有效樣本數(shù)據(jù)。包括冷凍水/冷卻水供回溫度、冷凍水泵、冷卻塔、冷水機組開啟臺數(shù)和各部分累積耗電量等。由于測點傳感器故障,冷凍水和冷卻水流量及冷卻水溫度等數(shù)據(jù)存在缺失或異常值情況。
如式(1),為了保證不同性質(zhì)數(shù)據(jù)尺度區(qū)間不影響綜合分析可靠性,對數(shù)據(jù)進行標準化。
式中,x?為樣本數(shù)據(jù)平均值,s為數(shù)據(jù)的標準差。
水冷冷水機組的能耗模型一般可采用冷凍水供水溫度、冷卻水溫度、冷凍水流量、冷卻水流量和空調(diào)負荷進行擬合[19-20],如式(2)所示:
式中,Wc為冷水機組能耗,kW;Tch為冷凍水供水溫度,℃;Tct為冷卻水溫度,℃;qch為冷凍水體積流量,m3/h;qcw為冷卻水體積流量,m3/h;Q為總負荷,kW。
由于冷凍水流量、冷卻水溫度等數(shù)據(jù)存在缺失或異常等情況,需要使用其他數(shù)據(jù)進行替代??紤]到冷凍水流量與冷凍水泵能耗呈對應(yīng)的正相關(guān)關(guān)系,如式(3)所示,可用水泵能耗數(shù)據(jù)代替冷水機組模型中缺失的流量變量。
式中,Wch為冷凍水系統(tǒng)能耗,kW;qch為冷凍水泵流量,L/s;qm,ch為冷凍水泵額定流量,L/s;Wm,ch為其額定功率,kW。
存在較多異常值的冷卻水的溫度數(shù)據(jù)則可由冷卻塔功耗與室外環(huán)境溫度進行替代。由于冷卻塔功耗與冷卻塔風機轉(zhuǎn)速呈正相關(guān),反映了冷卻塔風量的變化,如式(4)所示。因此,冷卻塔功耗和室外環(huán)境溫度的變化,可以反映冷卻水溫度的變化。
式中,Wct為冷卻水系統(tǒng)能耗,kW;a為冷凍水泵能耗,采用定速泵可近似為常數(shù),kW;b為冷卻塔風機開啟個數(shù),采用分區(qū)分檔開啟;qct為冷卻塔風機風量,m3/h;qm,ct為冷卻塔風機額定風量,m3/h;Wm,ct為冷卻塔風機額定功率,kW。
建筑空調(diào)負荷主要分為兩部分,即圍護結(jié)構(gòu)的負荷,以及室內(nèi)人員和設(shè)備負荷。前者主要與室外溫度有關(guān),后者主要與建筑內(nèi)人員數(shù)量有關(guān)。由于無法直接統(tǒng)計人員數(shù)量,故可以采用建筑照明負荷估計人員入住情況。在模型中,以人員與設(shè)備負荷率θ為非圍護結(jié)構(gòu)負荷的相對大小。
冷水機組多項式模型如式(5)所示:
式中,Tenv為環(huán)境溫度,℃;Twat為冷凍水供水溫度,℃;θ為人員與設(shè)備負荷率。
使用2018—2020年制冷季節(jié)的冷水機組運行數(shù)據(jù)與能耗數(shù)據(jù)建立了回歸模型,共確定56 個模型參數(shù)用于擬合五變量三次多項式。經(jīng)檢驗,擬合后模型決定系數(shù)R2為0.85,平均絕對百分比誤差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)為5.9%,模型總體精度良好。
圖3所示為其他變量一定時,單臺冷水機組的能耗隨著室外溫度、冷凍水供水溫度、冷凍水體積流量和負荷率的變化,用于對模型的趨勢進行合理性檢驗。由圖3 可知,該多項式模型可以很好預(yù)測冷水機組能耗不同變量變化的趨勢,具有較好的預(yù)測能力。
圖3 單臺冷水機組能耗隨室外溫度、冷凍水供水溫度、冷凍水體積流量和負荷率的變化
如式(6)所示,制冷系統(tǒng)能耗共包括4 部分:冷水主機、冷凍水系統(tǒng)、冷卻水系統(tǒng)和末端風盤。
式中,WFCU為末端風盤能耗,kW。
無論是否有客人入住,該酒店末端風盤保持常開,末端風盤能耗近似為常數(shù)。經(jīng)計算,將平均值作為末端能耗產(chǎn)生的平均誤差小于1%。
分別給定三檔冷水供水溫度、冷凍水泵轉(zhuǎn)速、冷卻塔風機轉(zhuǎn)速進行計算。供水溫度和冷凍水轉(zhuǎn)速擋位匹配,保持制冷量處于同一水平。如表1所示,基于給定的9 個策略進行后續(xù)策略優(yōu)化。
表1 給定策略表
按每1 ℃室外氣溫和5%人員和設(shè)備負荷率劃分區(qū)間,并進行最優(yōu)策略的優(yōu)化計算,得到如圖4所示的最優(yōu)策略優(yōu)化計算結(jié)果。
圖4 最優(yōu)策略優(yōu)化計算結(jié)果
由表1 可知,在不同工況下,該系統(tǒng)分別有不同的最優(yōu)冷凍水溫度設(shè)定值,可根據(jù)策略優(yōu)化的結(jié)果對冷凍水溫度設(shè)定進行實時調(diào)節(jié),從而實現(xiàn)不同工況下的節(jié)能運行。此外,優(yōu)化策略的結(jié)果表明該系統(tǒng)冷卻塔的最優(yōu)設(shè)定點始終為低風機轉(zhuǎn)速,這可能是由于該系統(tǒng)冷卻塔選型相對偏大引起。通過進一步的調(diào)研和數(shù)據(jù)分析確認了這一結(jié)果。以2020年8月為例,冷卻塔一直處于高檔位運行,冷卻水供回水溫差處于5.4~8.1 ℃,已經(jīng)高于國標推薦設(shè)計值5 ℃。導(dǎo)致冷卻塔能耗大幅上升,但主機能耗下降幅度不大,因此總能耗上升。
對2018—2020年歷史運行策略進行優(yōu)化,優(yōu)化后的系統(tǒng)總體節(jié)能量達11.7%,如圖5所示。
圖5 優(yōu)化前后系統(tǒng)能耗對比
本文以上海某酒店為例,分析了該酒店2018—2020年制冷系統(tǒng)運行數(shù)據(jù),建立了制冷系統(tǒng)能耗預(yù)測多項式模型模型,并基于給定的策略表對歷史運行策略進行優(yōu)化分析,得出如下結(jié)論:
1)利用多項式模型對制冷系統(tǒng)能耗進行預(yù)測,模型擬合優(yōu)度R2為0.85,平均絕對百分比誤差MAPE 為5.9%,可以較好反映由策略調(diào)控造成的機組能耗變化趨勢,對運行策略的制定提供指導(dǎo);
2)基于給定的運行策略表,分區(qū)域計算了最優(yōu)運行策略,對歷史運行策略進行優(yōu)化,優(yōu)化后系統(tǒng)整體節(jié)能量達11.7%。