一、部分负荷性能对冷水机组运行能耗的影响评价(论文文献综述)
金帆[1](2020)在《基于毛细管辐射供冷的温湿度独立控制空调系统能耗与舒适性研究》文中研究指明我国作为一个农业大国,农村人口众多,农村建筑面积巨大。随着社会经济的不断发展,人们对于建筑的舒适性要求越来越高。本文以北京地区的典型三合院为研究对象,开展了基于毛细管辐射供冷的温湿度独立控制系统建筑空间热舒适性与能耗研究,并将其与传统空调系统、基于干式风机盘管的温湿度独立控制系统进行了比较。首先,本文以北京地区的典型农村三合院为研究对象,基于TRNSYS模拟软件分别对采用基于毛细管辐射供冷与干式风机盘管的温湿度独立控制空调系统的典型三合院进行了建模。开展了基于毛细管辐射供冷的温湿度独立空调系统建筑空间舒适性研究。采用新风控制湿度、高温冷水控制室内温度的控制策略,分析了在动态的室外气象参数的作用下,房间舒适性随着室内温度、湿度的变化,为保证室内舒适性参数控制提供了依据。开展了基于毛细管辐射供冷与干式风机盘管的温湿度独立控制系统在能耗与房间舒适性方面的对比研究,分析了各种模式下房间的冷耗、电耗以及舒适性,认为保证同样的舒适性时,基于毛细管辐射供冷的温湿度独立控制系统最节能。开展了建筑围护结构保温性能对于基于毛细管辐射供冷的温湿度独立控制空调系统房间负荷变化影响的研究。研究发现,增强屋顶保温,降低外墙保温可以减少系统冷量消耗。此外研究发现,朝向是影响基于毛细管辐射供冷的温湿度独立控制系统冷量消耗的重要因素。本文的研究工作可为进一步探究基于毛细管辐射供冷的温湿度独立控制空调系统应用条件及其推广和应用提供理论参考,特别是为基于毛细管辐射供冷的温湿度独立控制空调系统在我国北方农村地区居住建筑中的推广提供了重要的理论支撑。
汪凯文[2](2020)在《基于负荷预测的酒店中央空调水系统运行优化方法及其应用研究》文中提出高端酒店中央空调系统能耗占其运行阶段总能耗的30%~40%,空调系统运行策略优化是酒店节能减支的重要措施。随着数据挖掘技术在空调节能领域的应用,探索基于数据挖掘的中央空调系统运行策略优化方法及其应用成为酒店节能的重要课题。本文基于某四星级酒店能源管理系统数据,对酒店空调系统运行负荷进行预测,并对空调水系统设备的运行策略进行优化,主要内容如下:首先,提出基于数据预处理与支持向量回归(SVR)的空调系统运行负荷预测方法。其中,数据预处理流程包括输入参数选取、数据清理、数据集成、数据降维和数据变换。以预处理结果中训练集、测试集数据为输入参数,采用网格搜索与10层交叉验证对RBF核函数的核参数进行寻优,建立酒店空调系统运行负荷预测的黑箱模型。引入均方根误差RMSE、拟合优度R2和计算时间T对模型的预测精度、泛化性能以及计算成本进行评价。此外,本文对比分析了数据预处理过程中是否采用主成分分析法(PCA)进行输入参数降维对负荷预测结果的影响。训练集与测试集的预测结果表明负荷预测模型的预测精度较高,泛化性能较好;采用PCA法进行数据降维可以降低计算成本,但会降低负荷预测精度。本文提出的基于数据挖掘的空调系统负荷预测方法具有可行性,逐时负荷的预测结果为空调水系统设备运行策略优化奠定基础。其次,采用机理与辨识相结合的方法,建立了冷水机组与变频水泵能耗的灰箱数学模型以及冷却塔风机能耗的机理模型。其中,冷水机组能耗模型是由冷机冷却水进水温度与冷冻水出水温度温差以及制冷量构成的二元函数;变频水泵能耗模型是由系统流量构成的一元函数;冷却塔风机能耗是由风机开启数量构成的一元函数。基于设备历史运行数据与现场实测数据,采用最小二乘法对冷水机组、冷冻水泵和冷却水泵能耗灰箱模型中的未知参数进行辨识,拟合结果能较好反映工程实际。然后,基于设备能耗模型对各设备节能特性进行分析。根据工程实际,对部分负荷下各设备节能特性与运行策略进行定性和定量分析,结果表明:部分负荷时降低冷机冷却水进水温度或提高冷水出水温度均能提高冷机COP,增幅分别为7.55%~29.90%和4.75%~25.52%;并联水泵调速策略中同步调速能耗最低,较阀门节流调速节能21.76%,“一定一变策略”会导致冷冻水泵过载;冷却塔的冷却效率随室外空气湿球温度和风水比的升高而升高,当湿球温度高于28℃时继续增大风水比对冷却效率影响不大。最后,构建能耗优化函数实现酒店空调水系统运行策略的优化。在酒店空调系统负荷预测结果与设备能耗数学模型基础上,建立中央空调水系统能耗优化函数,并以水系统运行过程总能耗最低为优化目标、以各模型参数的变化范围和设备间换热过程为约束条件,对酒店水系统单日逐时及不同负荷率下的设备运行策略进行优化。相较历史运行数据,优化后单日水系统总能耗降低12.11%,冷水机组COP与水系统EER的均值分别提升7.64%和10.67%;不同负荷率下水系统的能耗平均下降12.40%,冷水机组COP与水系统EER的均值分别提升7.85%和15.28%,优化结果验证了本文提出的基于负荷预测的空调水系统优化控制策略具有可行性,在实际酒店节能运行中具有较高的应用价值。
王乐唯[3](2020)在《中央空调冷水机组控制优化与节能》文中指出中央空调广泛用于公共建筑,冷水机组是空调系统的主要耗能设备之一,其运行性能受许多因素的影响,其中冷负荷对冷水机组的能效影响很大,合理的运行调控策略可以改善冷水机组的运行性能。影响冷负荷的气象条件等是逐时变化的,固定的运行台数和负荷分配不能达到节能的目的。为解决开启台数和负荷分配操作不当导致冷水机组能耗增加的问题,对冷水机组运行台数和部分负荷率控制优化进行节能研究,主要研究如下:以西安市高新区某大型办公建筑中央空调系统为研究对象,根据建筑信息和中央空调系统中各设备的数学模型,在TRNSYS软件中搭建结合多区域建筑模型的中央空调冷源系统动态仿真平台,对全年气象条件下的中央空调冷负荷进行研究。提出采用K-means算法对冷负荷值进行聚类分析,研究建筑物的冷负荷变化对冷水机组运行台数的影响。提出了基于负荷分配的台数控制NCLD(Number Control based on Load Distribution)运行模式,并分析运行模式中冷水机组开启台数、制冷性能系数COP(Coefficient Of Performance)和部分负荷率PLR(Part Load Ratio)以及其他因素对运行能耗的影响。针对空调系统在部分负荷运行下的特性,通过计算冷负荷率时间频率对冷水机组累计运行时间最多的冷负荷率区间进行分析。建立制冷性能系数COP和部分负荷率PLR四次多项式回归模型,并采用拟合曲线验证模型的合理性。建立冷水机组能耗优化的目标函数和约束条件;提出基于精英保护策略和更新种群的改进混合遗传算法IGA-NS(Improved Genetic Algorithm-Neighborhood Search)对目标函数中PLR进行优化,避免了遗传算法容易陷入局部最优的问题。以冷负荷率85%~90%区间内的某工作日为例,对冷水机组的运行模式进行优化仿真研究。研究结果表明,与原有顺序控制方法相比,采用IGA-NS算法优化后冷水机组COP的最小平均值提高了0.4,系统运行效率有明显的提升,节能率为8.48%,达到冷水机组高效运行且节能的效果,验证了该优化方法的可行性。综上,提出基于NCLD运行模式的冷水机组控制优化对于中央空调节能具有一定的实际意义,可为空调运行提供有效地节能策略。
杜鑫[4](2020)在《基于运行数据的空调集中水系统能耗建模与运行优化》文中研究表明随着我国人民日益增长的美好生活需要和城市化进程的加快,建筑运行能耗在全社会总能耗中所占的比重正逐年快速上升,建筑的节能研究成为研究热点问题。作为建筑运行能耗的耗能大户,中央空调系统的节能研究受到学者们的重点关注。空调集中水系统作为建筑空调的主要组成部分,保持其稳定高效运行会大幅降低建筑的能耗。本文以上海某工厂建筑的空调集中水系统为研究对象,通过对水系统实际运行工况的研究分析,基于历史运行数据,建立水系统能耗预测模型,提出整体控制优化方案,并取得显着节能效果,具体来说本文的研究如下:首先采集获取空调水系统的历史运行工况数据,针对实际运行数据中广泛存在的异常、缺失、测量噪声情况,分别提出了基于孤立森林的异常值识别,基于贝叶斯估计的多重插补进行数据缺失值恢复,以及通过S-G滤波器对测量数据进行降噪的传感器数据预处理清洗方法,提高了采集数据的质量,为后续高质量能耗预测模型的建立奠定基础。然后,根据数据驱动的思想,利用清洗后的数据提出基于自编码器和极限梯度提升树对空调集中水系统的能耗进行准确预测。空调集中水系统的测量参数多,参数间存在着复杂的非线性关系,本文提出使用基于深度学习的自编码器对能耗特征参数进行自动构建,并通过集成学习方法极限梯度提升树建立水系统的整体运行能耗模型。与建筑空调领域广泛应用的多元线性回归、人工神经网络,支持向量机回归等方法相比,本文所提出的能耗预测模型预测精度和鲁棒性更高,计算消耗资源更低,更适合用来建立空调集中水系统能耗模型。其次,根据基于极限梯度提升树建立的空调集中水系统能耗模型,通过分析不同运行参数对水系统运行能耗的影响因素,利用改进的遗传算法对夏季典型制冷的空调集中水系统运行参数进行了优化。在给定的室外气象条件和特定建筑冷负荷下,通过所提出的能耗优化算法对冷冻水流量,冷冻水供水温度,冷却水回水温度,冷却水供回水温差,冷却水进水温度以及冷水机组的部分负荷进行参数优化,求解水系统能耗最小,性能最优时的水系统运行参数。优化后,在某典型日,单机组运行情况下,节能约9.5%;多机组运行模式下,节能约8.2%最后,利用Trnsys软件建立空调集中水系统仿真平台。对基于运行数据建立的能耗模型及提出的优化控制策略进行验证。研究结果表明,空调水系统在优化后总能耗降低了10.4%,节能效果明显。
郑宇蓝[5](2020)在《考虑建筑空调负荷随机性的冷源系统动态优化控制策略及其适应性研究》文中指出大型公用建筑冷源系统运行环境变化频繁,其实际运行工况往往偏离设计工况,导致冷源系统能耗巨大。冷水机组能耗在冷源系统能耗中占比最大,一直备受关注。在实际运行过程中,空调系统负荷时序分布存在随机性,冷冻水管网用户侧负荷实际需求难以判断,随机负荷约束下冷水机组控制策略适应性与能效置信度难以评估,冷水机组长时间处于低负荷运行的状态,实际能效比远远低于额定负荷下的设计值,导致冷源系统整体效率低下、能源浪费严重。因此,研究随机负荷约束下的冷水机组控制策略和冷冻水管网用户侧负荷需求分布特性对冷源系统优化控制十分必要。本文为研究冷水机组非均匀负荷匹配控制策略,构建了多台冷水机组并联运行热力特性模型,研究变负荷下的冷水机组并联运行特性,提出了基于能效基准的冷水机组静态控制策略;构建了建筑负荷马尔科夫链预测模型,通过贝叶斯决策理论研究负荷时序分布随机性对冷水机组并联方式选用概率的影响,以及马尔科夫链预测时长变化、负荷事件组中小概率事件对冷水机组控制策略的影响,提出了随机负荷约束下的冷水机组动态控制策略。结果表明:在制冷量自平衡条件下,多台冷水机组并联运行时存在能效基准,冷水机组群按照能效基准所对应的控制策略运行可实现能效比最大化;通过马尔科夫链预测建筑负荷是可行的,其预测时长与冷水机组控制策略计算时长存在平衡点,按照该平衡点确定冷水机组控制策略,可最小化冷水机组群额外耗能风险,根据能效期望确定冷水机组控制策略运行可实现长时间跨度下节能收益最大化,提高控制策略节能置信度,本文算例中优化后控制策略平均节能率达9.7%,节能置信度提高56.7%。为研究冷冻水管网用户侧负荷需求分布特性,构建了冷冻水管网用户侧热力特性模型,研究不同空调系统总负荷下用户随机行为对末端负荷需求分布特性的影响,分析了末端负荷分布随机性对空调系统总负荷的影响,探索了大型公用建筑空调系统负荷监测方法。结果表明:不同空调系统总负荷下,用户随机行为对末端负荷分配的影响随系统总负荷的增大而增大,末端负荷变化对系统总负荷的影响幅度随系统总负荷增大而降低;根据末端负荷分配频度监测空调系统负荷变化是可行的,本文算例中平均误差为12.4%。
童瑞祺[6](2020)在《基于改进布谷鸟搜索算法的冷水机组负荷分配研究》文中进行了进一步梳理随着我国城镇化进程逐年加快,商用建筑能耗不断攀升,空调能耗已占据建筑物总能耗的40%以上。作为空调系统主机的冷水机组,其运行能耗约占系统总能耗的60%。降低空调系统能耗的重点在于对冷水机组运行能耗的有效控制和优化。布谷鸟算法已在水资源及电网的运行调度上得到了成功应用,并展现了比其他智能算法更优越的性能。本文以多台并联冷水机组为研究对象,通过对布谷鸟算法的研究和改进,解决冷机负荷分配和节能降耗的问题。具体工作有以下4个方面:(1)分析研究了常用的6种冷水机组能耗模型,由于本文的研究重点是通过负荷分配优化来降低机组能耗,选择只与部分负荷率相关的半经验模型作为本文的能耗模型;研究了冷水机组的两种能效评价指标COP和IPLV,分析了两者的差异,选择COP为后续研究的能效评价指标。(2)对布谷鸟搜索算法进行了深入分析,针对算法存在收敛速度和精度上的不足,从参数的动态化调整、算法间的融合及提升算法偏执能力的角度,分别提出了自适应、基于粒子群和基于种群粒子吸引策略的三种改进布谷鸟搜索算法。使用五个标准测试函数,测试了改进后算法的性能,结果表明基于种群粒子吸引策略的布谷鸟算法在收敛速度和精度上均是最优的。(3)通过TRNSYS软件对建筑物冷负荷进行建模并分析。选择沈阳、杭州和昆明为典型城市,通过敏感度分析,定量研究了窗墙比对建筑物冷负荷大小的影响。获得冷负荷受南、北窗墙比变化的敏感度情况:在春夏过渡季,南向是沈阳>杭州>昆明,北向是杭州>沈阳>昆明;在夏季和夏秋过渡季,均为杭州>沈阳>昆明。(4)选择三种不同组合方式的冷水机组并联运行事例,对改进后的布谷鸟算法进行实例验证。通过TRNSYS建模,获得了建筑物逐时冷负荷,用改进后的布谷鸟算法与三种常用的优化算法进行逐时冷负荷分配比较。采用三台同容量的机组并联时,与遗传算法的能耗相比,节能2.63%;采用两台大容量和两台小容量机组四机并联时,与粒子群算法的能耗相比,节能1.04%;采用六台大容量机组并联时,与模拟退火算法的能耗相比,节能1.38%。改进后的布谷鸟算法相对于三种智能算法,在收敛精度和速度方面均有明显改善。
姜凯迪[7](2019)在《磁悬浮冷水机组在公共项目中的应用及研究》文中研究表明国家政策促使空调行业不断进步,生产出无油、高效的磁悬浮离心式冷水机组,其实际运行能效及技术经济性备受争议,引起各界的广泛关注,需对其进行综合全面的评价,结合机组运行特点应用于实际项目中,充分发挥机组性能优势,推动该技术的健康发展。本文基于青岛市五个公建项目的实测数据,对比同一制冷季磁悬浮冷组与传统冷机的运行效率,合理评价磁悬浮机组能效水平。基于TRNSYS能耗模拟软件搭建空调系统,对磁悬浮空调系统进行动态能耗模拟。具体研究内容如下:根据国内外厂家提供的不同类型冷水机组的性能参数,对比分析磁悬浮机组与普通机组的性能特点,磁悬浮冷水机组COP在6左右,IPLV达11左右,达到国家冷水机组一级能效标准。相对传统冷机,磁悬浮机组在部分负荷和低冷却水回水温度下表现出更高的能效水平。针对青岛地区多个公建项目进行实测,通过数据采集系统每5分钟收集一次空调设备能耗、水系统温度、压力及流量数据,计算出建筑逐时负荷、各设备逐时耗电量、效率及整体机房能效等。根据数据分析评价磁悬浮冷机运行能效现状,对空调系统存在的典型问题进行诊断及分析,磁悬浮机组实测COP达到7.11,修正COP为5.51,磁悬浮机组未能与建筑负荷做良好匹配,修正COP低于传统冷机。辅助设备选型过大会抵消高效机组的节能效果,导致冷站整体能效降低。提高机房整体运行能效,宜根据建筑负荷对机组和辅助设备进行选型,搭配合理控制策略,使机组保持在高效情况下运行。针对所测项目辅助设备能耗过高导致磁悬浮机房整体能效偏低的情况,本文提出基于负荷预测的冷热源设备及系统优化控制策略的理念,通过分析空调运行历史数据预测下一个时刻空调系统负荷变化及需求,提出更有利于空调系统节能的优化运行策略,促进磁悬浮机组的推广应用。本文通过大量实际运行数据建立TRNSYS模型,模拟相同控制策略下磁悬浮机组与变频离心机在不同类型建筑中的应用情况,研究磁悬浮机组更适用的建筑类型,推进该技术的发展。模拟结果显示,在同种类型建筑中,磁悬浮机组的运行能效高于变频离心机组,办公建筑中磁悬浮机组COP相对变频离心机提高6.7%,酒店建筑中提高7.2%。在不同类型建筑中,办公建筑磁悬浮机组COP为6.58,整体机房能效EER为4.26,酒店建筑磁悬浮机组COP为7.51,EER为4.37。磁悬浮机组在酒店建筑中的运行能效相对提高12.4%,节能效果更加明显,可见磁悬浮机组更适用于酒店建筑。
张伟[8](2019)在《天然气CCHP与江水源热泵复合系统运行性能及优化策略研究》文中进行了进一步梳理随着国家和重庆地区能源可持续发展战略的深入推广,结合重庆地区天然气资源和水资源先天优势,天然气冷热电三联供(CCHP)和江水源热泵系统在该地区的应用受到广泛关注。天然气CCHP与江水源热泵复合供能系统在具备子系统各自优势的基础上,还能缓解供需两侧热电比差距,能够利用三峡库区江水源热泵系统制冷(热)能效高的优势,充分利用天然气CCHP系统的发电盈余。对天然气CCHP和江水源热泵复合系统的研究,尤其是对该类大型系统的理论研究较少,对实际项目运行性能的测试与研究更为缺乏。为了研究大型天然气CCHP和江水源热泵复合系统的在不同运行方式下的运行性能,以及运行优化的方法及其有效性,从而提升复合系统运营的经济效益和社会效益,本文提出了复合系统的单目标、多目标运行优化方法,并对复合系统并网、上网四种运行方式进行了运行优化,评价了各优化目标的优化效果,分析了复合系统运行性能的主要影响因素,并通过对案例项目的实测验证了研究结果,继而进一步提出了提升系统运行性能的措施及其效果。最后分析了项目运行的经济性,给出了冷(热)价定价方案。主要内容及结论有:首先,以复合系统典型的内燃发电机、烟气热水型溴化锂吸收机、江水源热泵(冷水)机组为例,建立了表征其变工况运行性能的数学模型,并建立了利用余热制冷、制热,直燃,补燃四种工况下燃气内燃机和直燃型溴化锂吸收机之间的关联模型。其次,以满足建筑区域冷热负荷需求为原则,将复合系统划分为三个可以独立运行的子系统,28种机组组合形式,提出了复合系统优化的实现路径。分别以运行?经济成本、一次能源利用率、?效率、热经济成本最优为控制目标,对复合系统进行了单目标运行优化,确定了复合系统的最优运行策略,计算了复合系统的运行能耗与产出。基于不同优化目标所制定的运行策略主要对系统耗气量和发电量产生影响。再次,系统地阐述了复合系统“缺下余弃”、“缺下余用”、“余上缺下”、“全上全下”四种运行方式,分析了各运行方式下复合系统的运行性能。与优化目标相比,运行方式对复合系统各季节运行性能的影响更大;在各优化目标下,按季节来选择复合系统应采用的最优运行方式,能够进一步提高系统的全年季节能效比或降低运行?经济成本;然后采用排队打分法对四种优化目标的优化效果进行了评价,结果表明,热经济成本和运行?经济成本作为优化目标优化效果更好。基于此,提出综合性能参数CEf,s,以之为优化目标,对4种运行方式进行多目标优化,提出优化运行策略,并分析了复合系统的运行性能。以CEf,s为优化目标能进一步提升复合系统的运行性能。然后,分别对热泵系统、直燃型溴化锂吸收机系统及复合系统运行性能进行了实测和分析,对所建模型的准确性进行了验证。分别以综合性能参数和热经济成本为优化目标,对实测工况(缺下余弃运行方式)和余上缺下运行方式下复合系统进行了优化,验证了优化效果。以综合性能参数为优化目标,对实测工况进行优化,可使系统平均热经济成本比实测值低17.84%,平均综合性能参数值比实测值高42.44%。然后,从运行方式、运行策略、江水取退水温差、江水取水温度、空调水供回水温差等方面对复合系统运行性能的改进措施进行了分析。分析了各运行策略与实际工况相比复合系统的节能减排情况,并给出了最优运行方案。基于此,分析了以上因素的优化对整个案例项目运行性能的改进效果。然后,绘制了项目寿命周期现金流量表,对复合系统做了全寿命周期经济评价。分析了天然气、下载电量、水资源价格变化时,冷(热)量价格和上传电价的盈亏平衡点;分析了主要静、动态评价指标(因变量)对5个能源单价(自变量)的单因素敏感性。结果表明,各经济指标与5个自变量的相关度排序从大到小依次为:冷(热)量价格、天然气价格、上传电价、下载电价、水资源价格。此外,提出了“缺下余用”运行方式,并对该方式做了不确定性分析。最后,提出了冷(热)价制定的原则,分析了下载电价、天然气价格变化对复合系统的冷(热)价定价的影响。分析了不同冷热量定价策略下,与常规空调方案相比能源站运营方和冷热量用户方支出的冷热费用节超情况。本文的分析方法和结论对其他分布式能源系统、水源热泵系统和燃气吸收式系统也具有指导和参考意义。
周志豪[9](2019)在《基于数据学习模型的中央空调冷源系统节能优化研究》文中研究表明既有大型空调冷源系统长期处于部分负荷运行状态,目前大型空调系统大多依据额定工况运行,使系统存在优化运行以节约系统能耗的空间。现有冷源系统的节能研究中,利用冷源系统模型优化系统运行为常用方法,目前空调系统传统模型中设备结构参数难以获取,而且模型不能反映设备性能随运行时长的衰减;同时大部分系统运行优化局限于单变量或局部系统优化。为能对空调系统全生命期内整体系统进行全局优化,指导系统节能运行,本文构建基于数据学习思想的中央空调冷源系统模型,考虑系统整体节能,对中央空调冷源系统进行节能优化研究。本文分别建立基于数据学习思想的中央空调冷源系统BP神经网络模型和参数辨识模型进行冷源系统运行能耗的预测,对比分析两模型的冷源系统能耗预测精度,针对BP神经网络模型和参数辨识模型在预测系统能耗时随模型输入参数不同各有其高精度预测区间的特点,本文使用K-means聚类方法将BP神经网络模型和参数辨识模型的高精度预测区间相结合形成中央空调冷源系统融合模型,对比BP神经网络模型和参数辨识模型,融合模型的冷源系统能耗预测精度平均提升约30%,其对冷源系统能耗的预测误差约在8%以内。针对目前冷源系统设备运行调节大多局限于启停调节的现状,本文结合冷源系统模型研究了冷源系统设备运行影响因素以及设备多台并联运行优化调节策略。本文应用遗传算法优化多台冷水机组并联运行的负荷分配,制订了多台冷水机组并联运行负荷分配优化调节策略;根据水泵变频运行原理,本文以水泵变频区间和功率为限制条件制订了多台水泵并联运行同步变频优化调节策略,三台水泵并联优化运行对比工频运行的平均节能率约为53.5%;通过分析相同换热量和冷却塔效率下多台冷却塔并联运行能耗,本文以冷却塔风机变频高效区间为限制条件制订了多台冷却塔并联运行同步变频优化调节策略,在满足风机高效变频区间的前提下,冷却塔并联同步变频运行台数越多越节能。在上述基础上从冷源系统全局角度出发,本文以冷源系统运行能耗最低为目的建立冷源系统节能优化目标函数,以冷冻水供水温度、供回水温差和冷却水进水温度、进出水温差为优化变量,在设备安全运行和能量守恒的约束条件下,对不同负荷率下的中央空调冷源系统进行全局优化并分析了全局优化后系统运行参数随负荷率的变化趋势。通过对比冷源系统定流量运行、单独优化冷冻水侧以及单独优化冷却水侧三种系统运行模式下的能耗,全局优化模式在负荷率为40%-100%的运行工况下冷源系统的平均节能率约为14.10%,4.74%,7.62%。结合某地铁站实际中央空调冷源系统,本文利用上述冷源系统全局优化方法模拟分析了该系统某制冷日的优化运行能耗,对比系统实际运行能耗,冷源系统全局优化后的节能率约为13.2%。
黄斌[10](2019)在《广东地区大型商场建筑能耗模拟与节能研究》文中提出随着我国改革开放进一步加深,城镇建设得到了高速发展,但目前也仍面临着能源紧缺的难题。公共建筑在这些年得到了广泛的建设,但建筑能耗也在不断增高,以商场及办公楼最为普遍。商场建筑具有照明设备负荷大,人员数量多,全年供冷时间长等特点,这使得商场建筑单位面积能耗通常较高。研究商场能耗特征,优化商场耗能设备,寻找到可靠的节能手段对商场建筑节能有着重要意义。本文以广东地区某典型大型商场作为研究对象,通过对商场实地调研、能耗模拟、能耗分析等方法对商场各能耗因素进行详细的分析,并为商场建筑节能运行提供有效建议。首先,本文对广东地区13大型商场进行了能耗调研,发现商场能耗较其他建筑能耗更高,统计的各商场年均耗电量为256.66 kwh/(m2·a)。对13家是商场的月能耗统计发现,商场能耗在78月份最高,在1月和12月相对较低。对4家有分项计量的大型商场能耗分析,发现空调用电和照明插座用电是商场建筑总用电能耗最主要的两部分,约占总用电量72%90%。对广东地区两家大型商场进行实地调研,包括连续一周的室内温湿度测试、舒适性问卷调查、工作日和周末的人员密度调研。分析发现商场空调运营时间基本在10:00至22:00,R商场与S商场营业时间平均干球温度为25.05℃和25.48℃。在舒适度上商场营业温度给人偏冷感觉,问卷中分别有22.33%和25.25%被试人员感觉温度稍凉,计算得到两个商场热中性温度为26.87℃和27.34℃。两个商场工作日人员数量变化呈现双峰曲线,周末单峰曲线。两个商场工作日营业时间人员密度峰值为0.068人/m2、0.048人/m2,周末营业人员密度峰值为0.103人/m2、0.093人/m2,均小于设计阶段人员密度值。其次对广东某典型大型商场用EnergyPlus软件进行能耗模拟,借助FEMP标准对商场模型准确性进行了验证。得到商场全年总耗电量为890.99万kWh,空调区单位面积能耗指标231.61kWh/(m2·a)。对商场的围护结构因素、内扰因素、空调系统设计参数进行单因素和多因素分析,研究各因素对空调能耗的影响大小。依据统计学算法,利用极差分析,确定各因素的对能耗影响主次关系。从能耗影响因子分析来看,围护结构传热系数对空调能耗影响较小,冷水机组COP值和室内设计温度影响较为显着。在建筑总能耗方面,照明功率对商场总能耗影响程度最大,设备功率影响次之。最后,利用SPSS软件对模拟结果进行回归分析,建立了商场空调能耗预测模型和商场建筑能耗预测模型。并对商场节能优化提出相应策略,如室内设计温度优化,室内设计温度采用27℃;过渡季节全新风系统,经过对该地区焓差计算,全新风时间为10月19日到次年4月12日;使用变风量系统;照明控制优化等,并计算出节能量。
二、部分负荷性能对冷水机组运行能耗的影响评价(论文开题报告)
(1)论文研究背景及目的
此处内容要求:
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例:
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
(2)本文研究方法
调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、部分负荷性能对冷水机组运行能耗的影响评价(论文提纲范文)
(1)基于毛细管辐射供冷的温湿度独立控制空调系统能耗与舒适性研究(论文提纲范文)
摘要 |
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第1章 绪论 |
1.1 课题背景 |
1.2 课题的研究目的与意义 |
1.3 国内外研究现状 |
1.3.1 温湿度独立控制系统的研究 |
1.3.2 干式风盘供冷技术的研究 |
1.3.3 毛细管辐射供冷技术的研究 |
1.3.4 温湿度对房间舒适性影响的研究 |
1.4 本文主要研究内容 |
第2章 基于毛细管辐射供冷与干式风机盘管的温湿独立控制空调系统模型的建立 |
2.1 基于毛细管辐射供冷与干式风机盘管的温湿独立控制空调系统介绍 |
2.1.1 基于毛细管辐射供冷的温湿度独立控制空调系统 |
2.1.2 基于干式风机盘管的温湿度独立控制空调系统 |
2.2 研究对象介绍 |
2.2.1 典型建筑参数 |
2.2.2 毛细管参数及布置介绍 |
2.3 基于毛细管辐射供冷与干式风机盘管温湿独立控制空调系统模型的建立 |
2.3.1 TRNSYS模拟软件介绍 |
2.3.2 建筑模型的建立 |
2.3.3 空气源热泵模块的建立 |
2.3.4 系统所用模块介绍 |
2.3.5 系统模型的建立 |
2.4 本章小结 |
第3章 室外动态气象参数作用下基于毛细管辐射供冷的温湿独立控制空调系统房间舒适性研究 |
3.1 湿度对房间舒适性的影响 |
3.1.1 供冷季不同房间热舒适分析 |
3.1.2 房间热舒适达标率 |
3.1.3 房间热舒适随室内空气湿度的变化 |
3.2 温度对房间舒适性的影响 |
3.2.1 不同室内温度下各房间热舒适达标率 |
3.2.2 房间热舒适随室内空气温度的变化 |
3.3 基于辐射供冷的温湿度独立控制系统温湿度对房间舒适性影响 |
3.4 本章小结 |
第4章 基于毛细管辐射供冷与干式风机盘管的温湿度独立控制系统能耗及舒适度的对比研究 |
4.1 系统耗冷量的对比研究 |
4.1.1 外围护结构内表面温度的分析 |
4.1.2 供冷季空调耗冷量的分析 |
4.2 系统能耗的对比研究 |
4.2.1 整个供冷季系统能耗的变化 |
4.2.2 系统总能耗的研究 |
4.3 系统房间舒适性的对比研究 |
4.3.1 房间舒适性达标率 |
4.3.2 系统房间舒适性的研究 |
4.4 本章小结 |
第5章 建筑围护结构保温性能对毛细管辐射供冷系统房间负荷变化的影响研究 |
5.1 屋顶保温性能对房间耗冷量影响的研究 |
5.1.1 供冷季高温侧与新风侧耗冷量随时间变化 |
5.1.2 系统耗冷量的研究 |
5.2 外墙保温性能对房间耗冷量影响的研究 |
5.2.1 供冷季各月份耗冷量的变化 |
5.2.2 系统耗冷量的研究 |
5.2.3 房间朝向的研究 |
5.2.4 房间供水温度的研究 |
5.3 本章小结 |
结论与展望 |
结论 |
展望 |
参考文献 |
致谢 |
(2)基于负荷预测的酒店中央空调水系统运行优化方法及其应用研究(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
第一章 绪论 |
1.1 课题研究背景及意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 研究意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 一次泵变流量系统节能研究 |
1.2.2 一次泵变流量系统优化运行研究 |
1.2.3 中央空调系统建模方法研究 |
1.2.4 基于数据挖掘的中央空调系统负荷预测研究 |
1.3 本文的主要研究内容及方法 |
1.3.1 研究内容 |
1.3.2 研究方法 |
第二章 基于支持向量回归模型的酒店中央空调运行负荷预测 |
2.1 工程概况 |
2.1.1 酒店及中央空调系统设备信息 |
2.1.2 能耗监测平台介绍 |
2.2 基于数据挖掘的空调系统负荷预测方法 |
2.2.1 负荷预测流程 |
2.2.2 支持向量回归原理 |
2.2.3 数据预处理方法 |
2.2.4 支持向量回归模型的超参数 |
2.2.5 预测结果评价指标 |
2.3 负荷预测模型建立 |
2.3.1 软件介绍 |
2.3.2 求解步骤 |
2.4 负荷预测结果与分析 |
2.4.1 数据预处理结果 |
2.4.2 负荷预测模型总结 |
2.4.3 负荷预测结果分析 |
2.5 本章小结 |
第三章 水系统设备能耗模型建立 |
3.1 最小二乘法原理 |
3.2 空调水系统模型基础 |
3.2.1 冷水机组模型 |
3.2.2 变频水泵模型 |
3.2.3 冷却塔模型能耗 |
3.3 模型参数辨识 |
3.3.1 软件介绍 |
3.3.2 求解步骤 |
3.4 模型辨识与结果分析 |
3.4.1 冷水机组能耗模型 |
3.4.2 变频水泵能耗模型 |
3.5 本章小结 |
第四章 水系统设备节能特性研究 |
4.1 冷水机组节能特性分析 |
4.1.1 离心式冷水机组节能原理 |
4.1.2 冷凝温度对冷水机组性能的影响 |
4.1.3 蒸发温度对冷水机组性能的影响 |
4.1.4 负荷率与进出水温差对冷水机组性能的影响 |
4.2 水泵节能特性分析 |
4.2.1 水泵性能曲线与水泵相似定律 |
4.2.2 水泵调速策略对水泵能耗的影响 |
4.3 冷却塔节能特性分析 |
4.3.1 冷却塔热力过程分析 |
4.3.2 冷却塔热力模型分析 |
4.3.3 冷却塔性能评价指标 |
4.4 分析与讨论 |
4.4.1 冷水机组运行参数对其性能的影响 |
4.4.2 水泵调速方式对其能耗的影响 |
4.4.3 冷却塔冷却效率影响因素分析 |
4.5 本章小结 |
第五章 水系统节能控制优化研究 |
5.1 水系统能耗优化函数 |
5.1.1 优化控制参数 |
5.1.2 优化函数约束条件 |
5.2 优化函数求解 |
5.2.1 软件介绍 |
5.2.2 求解步骤 |
5.3 酒店空调系统单日优化分析 |
5.3.1 运行参数优化结果 |
5.3.2 水系统能耗分析 |
5.3.3 各设备用能分析 |
5.3.4 冷水机组与水系统能效分析 |
5.4 酒店空调系统不同负荷率优化分析 |
5.4.1 运行参数优化结果 |
5.4.2 水系统能耗分析 |
5.4.3 冷水机组与水系统能效分析 |
5.4.4 优化策略节能率与空调系统负荷率 |
5.5 本章小结 |
第六章 结论与展望 |
6.1 研究总结 |
6.2 论文创新之处 |
6.3 研究展望 |
参考文献 |
在学研究成果 |
致谢 |
(3)中央空调冷水机组控制优化与节能(论文提纲范文)
摘要 |
abstract |
1 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 国外研究现状 |
1.2.2 国内研究现状 |
1.3 主要研究内容 |
1.4 论文结构 |
2 TRNSYS动态仿真平台建立 |
2.1 空调系统仿真软件 |
2.1.1 TRNSYS仿真软件 |
2.1.2 TRNSYS的功能 |
2.2 空调设备数学模型 |
2.3 建筑仿真模型构建 |
2.3.1 多区域建筑模型建立 |
2.3.2 参数设置以及仿真调试 |
2.4 TRNSYS动态仿真平台 |
2.4.1 TRNSYS动态仿真平台搭建 |
2.4.2 TRNSYS动态仿真平台运行分析 |
2.5 本章小结 |
3 冷水机组运行模式与能耗分析 |
3.1 聚类分析 |
3.1.1 K-means算法 |
3.1.2 层次聚类算法 |
3.1.3 冷负荷值聚类结果与分析 |
3.2 冷负荷率时间频率 |
3.3 冷水机组运行模式分析 |
3.3.1 冷水机组台数控制 |
3.3.2 冷水机组NCLD运行模式 |
3.4 冷水机组运行能耗分析 |
3.4.1 内部影响因素 |
3.4.2 外部影响因素 |
3.5 本章小结 |
4 冷水机组部分负荷运行特性分析 |
4.1 冷水机组COP-PLR的建模及分析 |
4.1.1 回归分析 |
4.1.2 回归模型检验 |
4.1.3 COP与 PLR回归模型建立 |
4.1.4 COP与 PLR回归模型分析 |
4.2 能耗优化的目标函数 |
4.3 遗传算法改进研究 |
4.3.1 遗传算法 |
4.3.2 IGA-NS算法 |
4.4 冷水机组控制优化仿真研究 |
4.4.1 冷水机组运行工况 |
4.4.2 优化结果分析 |
4.5 本章小结 |
5 总结与展望 |
5.1 总结 |
5.2 展望 |
参考文献 |
在读期间研究成果 |
附录 图表索引 |
致谢 |
(4)基于运行数据的空调集中水系统能耗建模与运行优化(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 研究意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 水系统能耗研究模型现状 |
1.2.2 运行参数优化 |
1.3 研究内容 |
1.4 技术路线 |
第二章 空调集中水系统运行分析 |
2.1 实际水系统概况 |
2.2 主要运行参数 |
2.3 实际运行工况分析 |
2.4 运行优化控制思路 |
2.5 本章小结 |
第三章 数据预处理 |
3.1 引言 |
3.2 异常值识别与处理 |
3.2.1 孤立森林原理 |
3.2.2 异常值检测结果 |
3.3 缺失值填补 |
3.3.2 多重插补原理 |
3.3.3 缺失值填补结果 |
3.4 数据降噪 |
3.4.1 S-G滤波器原理 |
3.4.2 降噪结果 |
3.5 本章小结 |
第四章 基于数据驱动的水系统能耗模型 |
4.1 引言 |
4.2 基于AE-XGB的水系统能耗建模方法原理 |
4.2.1 深度自编码器AE |
4.2.2 极限梯度提升树XGB |
4.3 数据驱动的水系统模型建立 |
4.3.2 冷水机组能耗模型 |
4.3.3 冷冻泵能耗模型 |
4.3.4 冷却泵能耗模型 |
4.3.5 冷却风机能耗模型 |
4.3.6 空调集中水系统能耗模型 |
4.4 模型评价 |
4.4.1 模型精度的评价 |
4.4.2 模型计算速度的评价 |
4.4.3 模型抗噪能力的评价 |
4.5 模型可解释性 |
4.6 本章小结 |
第五章 冷水机组水系统运行优化 |
5.1 运行参数对水系统能耗的影响分析 |
5.1.1 冷冻水回路的节能运行 |
5.1.2 冷却水回路的节能运行 |
5.2 水系统运行优化 |
5.2.1 优化决策变量 |
5.2.2 目标函数 |
5.2.3 约束条件 |
5.3 基于遗传算法的水系统能耗模型运行参数优化求解 |
5.3.1 遗传算法原理 |
5.3.2 优化模型的求解 |
5.3.3 水系统优化控制逻辑 |
5.4 节能效果分析 |
5.5 本章小结 |
第六章 基于Trnsys的水系统运行参数优化仿真平台 |
6.1 水系统仿真模拟平台建立 |
6.2 仿真运行数据生成 |
6.3 节能验证 |
6.4 本章小结 |
第七章 结论与展望 |
7.1 结论 |
7.2 研究展望 |
参考文献 |
致谢 |
攻读学位期间的学术成果 |
(5)考虑建筑空调负荷随机性的冷源系统动态优化控制策略及其适应性研究(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景与意义 |
1.2 国内外研究现状 |
1.2.1 部分负荷工况下冷源系统运行特性与节能优化的国内外研究现状 |
1.2.2 空调系统负荷随机分布特性与负荷预测的国内外研究现状 |
1.2.3 冷源系统优化控制策略的国内外研究现状 |
1.2.4 用户随机行为约束下冷冻水管网用户侧负荷分布特性与监测研究现状 |
1.3 主要研究内容 |
第二章 多台冷水机组非均匀负荷匹配运行控制策略 |
2.1 冷水机组热力特性耦合模型 |
2.1.1 蒸发器热力特性模型 |
2.1.2 冷凝器热力模型 |
2.1.3 压缩机热力模型 |
2.1.4 冷水机组热力特性耦合模型迭代计算 |
2.2 冷水机组并联运行自平衡特性 |
2.2.1 冷水机组水系统自平衡 |
2.2.2 冷水机组制冷量自平衡 |
2.3 基于能效基准的冷水机组并联运行控制策略 |
2.3.1 工程实例背景 |
2.3.2 单台冷水机组运行特性 |
2.3.3 多台冷水机组并联运行特性 |
2.3.4 冷水机组非均匀负荷匹配与均匀负荷匹配的能效特性对比 |
2.3.5 不同冷水机组容量、台数搭配下的能效特性 |
2.3.6 冷冻水出水温度对冷水机组群能效特性的影响 |
2.3.7 冷水机组部分负荷工况的并联运行控制策略 |
2.4 本章小结 |
第三章 随机负荷约束下的多台冷水机组动态控制策略 |
3.1 建筑负荷时序分布随机特性与预测 |
3.1.1 建筑负荷马尔科夫链预测模型 |
3.1.2 马尔科夫链初始矩阵的EM算法预测模型 |
3.1.3 建筑负荷预测模型计算流程 |
3.1.4 建筑负荷时序预测 |
3.2 冷水机组并联运行动态控制策略 |
3.2.1 基于贝叶斯决策理论的冷水机组控制策略 |
3.2.2 随机负荷约束下不同冷水机组额定负荷匹配的能效特性 |
3.2.3 不同冷水机组额定负荷匹配下的能耗风险评估 |
3.2.4 负荷小概率事件下的冷水机组动态控制策略 |
3.2.5 负荷小概率事件下冷水机组动态控制策略能效特性 |
3.3 负荷分布特性对冷水机组能效特性的影响 |
3.4 本章小结 |
第四章 中央空调冷源系统负荷随机分布特性研究 |
4.1 冷冻水管网用户侧模型 |
4.1.1 空气处理过程计算模型 |
4.1.2 表冷器热力特性模型 |
4.2 冷冻水管网用户侧负荷随机分布特性 |
4.2.1 计算条件 |
4.2.2 用户随机行为对冷冻水管网用户侧负荷需求分布特性的影响 |
4.2.3 冷冻水管网用户侧负荷分布特性对空调系统总负荷的影响 |
4.2.4 基于末端负荷分配频度的空调系统负荷监测 |
4.3 本章小结 |
结论与展望 |
1 主要结论 |
2 创新性 |
3 展望 |
参考文献 |
攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
致谢 |
附录 |
(6)基于改进布谷鸟搜索算法的冷水机组负荷分配研究(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第1章 绪论 |
1.1 研究背景与意义 |
1.1.1 研究背景 |
1.1.2 研究意义 |
1.2 负荷分配概述 |
1.2.1 负荷分配的概念 |
1.2.2 负荷分配的应用场合 |
1.3 冷水机组负荷分配的两种原则 |
1.4 冷水机组负荷分配的国内外研究现状 |
1.4.1 国内研究现状 |
1.4.2 国外研究现状 |
1.5 研究现状小结 |
1.6 本文研究的主要内容 |
第2章 冷水机组热力学分析及能耗模型 |
2.1 冷水机组的热力学过程 |
2.2 单台冷水机组热力学分析 |
2.2.1 压缩机 |
2.2.2 蒸发器 |
2.2.3 冷凝器 |
2.3 冷水机组的能效指标 |
2.3.1 制冷系数COP |
2.3.2 综合部分负荷系数IPLV |
2.4 单台冷水机组能耗模型 |
2.4.1 简化模型 |
2.4.2 温度相关模型 |
2.4.3 变二次回归模型 |
2.4.4 多元多项式回归模型 |
2.4.5 Gordon-NG模型 |
2.4.6 半经验模型 |
2.5 所选用能耗模型及性能指标 |
2.6 本章小结 |
第3章 布谷鸟搜索算法的改进研究 |
3.1 标准布谷鸟搜索算法 |
3.2 Levy飞行 |
3.3 改进布谷鸟搜索算法 |
3.3.1 自适应布谷鸟搜索算法(SCS) |
3.3.2 基于粒子群策略的布谷鸟搜索算法(PCS) |
3.3.3 基于种群粒子吸引策略的布谷鸟搜索算法(NCS) |
3.4 改进算法性能比较 |
3.4.1 测试函数 |
3.4.2 性能比较 |
3.5 本章小结 |
第4章 基于TRNSYS的建筑物冷负荷建模研究 |
4.1 TRNSYS软件介绍 |
4.2 基于TRNSYS的建筑冷负荷建模 |
4.2.1 建筑模型 |
4.2.2 参数设置 |
4.3 建筑冷负荷分析 |
4.3.1 典型城市的建筑冷负荷 |
4.3.2 不同季节下窗墙比对建筑冷负荷的影响 |
4.4 本章小结 |
第5章 布谷鸟算法对冷水机组负荷优化分配研究实例验证 |
5.1 多台冷水机组能耗模型 |
5.1.1 能耗模型选取 |
5.1.2 约束处理 |
5.2 案例分析 |
5.2.1 案例1 |
5.2.2 案例2 |
5.2.3 案例3 |
5.3 本章小结 |
第6章 总结与展望 |
6.1 全文工作总结 |
6.2 未来工作展望 |
致谢 |
参考文献 |
附录 作者在读期间发表的学术论文及参与的科研项目 |
(7)磁悬浮冷水机组在公共项目中的应用及研究(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第1章 绪论 |
1.1 研究的背景、意义和目的 |
1.2 磁悬浮冷水机组国内外研究现状 |
1.2.1 磁悬浮冷水机组的技术优势 |
1.2.2 磁悬浮冷水机组发展史 |
1.2.3 磁悬浮冷水机组研究现状 |
1.2.4 机组控制策略研究现状 |
1.3 课题的主要研究内容 |
第2章 磁悬浮冷水机组性能分析及对比 |
2.1 冷水机组性能评价标准 |
2.1.1 性能系数COP和综合部分负荷性能系数IPLV |
2.1.2 冷水机组能效相关国家标准 |
2.1.3 机房整体能效相关标准 |
2.2 磁悬浮冷水机组性能对比 |
2.2.1 磁悬浮冷水机组与传统冷机对比 |
2.2.2 不同厂家磁悬浮冷水机组能效比较 |
2.3 本章小结 |
第3章 磁悬浮冷水机组实测能效分析 |
3.1 磁悬浮冷水机组能效测试方案 |
3.1.1 机组能效测试系统介绍 |
3.1.2 机组能效测试仪器简介 |
3.2 磁悬浮冷水机组能效实测及对比 |
3.3 机房整体能效实测及对比 |
3.4 磁悬浮机组及系统运行能效诊断及分析 |
3.5 本章小结 |
第4章 冷水机组制冷机房系统建模 |
4.1 TRNSYS简介 |
4.2 冷水机组模型 |
4.3 水泵模型 |
4.4 冷却塔模型 |
4.5 DeST仿真 |
4.6 空调系统模型搭建及校准 |
4.7 本章小结 |
第5章 磁悬浮机组节能运行调节策略研究 |
5.1 磁悬浮在不同类型建筑中的应用 |
5.1.1 典型办公建筑空调系统模拟分析 |
5.1.2 典型酒店建筑空调系统模拟分析 |
5.1.3 不同类型建筑中能效对比分析 |
5.2 空调系统负荷预测优化控制 |
5.2.1 空调系统负荷预测方法 |
5.2.2 基于负荷预测的空调系统优化运行策略 |
5.3 本章小结 |
第6章 总结与展望 |
6.1 总结 |
6.2 展望 |
参考文献 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文及科研工作 |
致谢 |
(8)天然气CCHP与江水源热泵复合系统运行性能及优化策略研究(论文提纲范文)
中文摘要 |
英文摘要 |
物理量及符号表 |
1 绪论 |
1.1 研究背景 |
1.1.1 世界能源消耗情况 |
1.1.2 我国能源消耗现状 |
1.2 课题的提出 |
1.2.1 三峡库区应用需求 |
1.2.2 案例项目介绍 |
1.2.3 案例项目现行运行策略 |
1.2.4 本文主要研究设想 |
1.3 研究目的及意义 |
1.4 国内外研究现状 |
1.4.1 国内外天然气CCHP系统发展状况 |
1.4.2 天然气CCHP系统研究现状 |
1.5 本文拟解决的主要问题和工作内容 |
2 冷热源系统动态性能模型研究 |
2.1 复合系统的运行原理 |
2.2 发电机运行特性分析 |
2.2.1 内燃机能量输出及梯级利用分析 |
2.2.2 内燃机性能模型 |
2.2.3 燃气内燃机运行性能分析 |
2.3 溴化锂吸收式冷热水机组运行特性分析 |
2.3.1 烟气热水补燃型溴化锂吸收机组工作原理 |
2.3.2 运行条件假设 |
2.3.3 溴化锂机组性能模型的构建思路 |
2.3.4 溴化锂机组制冷性能模型 |
2.3.5 溴化锂机组制热性能模型 |
2.3.6 溴化锂机组性能与内燃机的关系 |
2.4 热泵机组运行特性分析 |
2.4.1 热泵机组性能的建模方法 |
2.4.2 案例机组的选取 |
2.4.3 热泵机组能效模型的建立 |
2.5 输配系统运行特性分析 |
2.5.1 水泵能耗模型 |
2.5.2 水泵流量模型 |
2.5.3 案例项目水泵能耗模型的确定 |
2.6 本章小结 |
3 复合供能系统单目标运行优化 |
3.1 复合系统的运行优化的方法 |
3.1.1 优化目标的选取 |
3.1.2 子系统的划分 |
3.1.3 系统优化的实现路径 |
3.2 子系统燃料流和产品流能量计算 |
3.2.1 制冷工况子系统能源输入量与输出量计算 |
3.2.2 制热工况子系统能源输入量与输出量计算 |
3.2.3 过渡季子系统供卫生热水时能源输入量与输出量计算 |
3.3 案例项目的运行优化 |
3.3.1 子系统的机组组合形式 |
3.3.2 计算参数的选取 |
3.3.3 单目标运行优化 |
3.3.4 优化结果分析 |
3.4 本章小结 |
4 复合系统并网上网运行方式多目标优化 |
4.1 CCHP系统运行方式 |
4.1.1 “并网”运行方式 |
4.1.2 “上网”运行方式 |
4.2 各运行方式系统运行能源消耗与产出分析 |
4.2.1 以运行?经济成本为优化目标的并网上网方式 |
4.2.2 以PER为优化目标的并网上网方式 |
4.2.3 以热经济成本为优化目标的并网上网方式 |
4.2.4 以?效率为优化目标的并网上网方式 |
4.3 各运行方式系统性能分析 |
4.3.1 对比项目的选取 |
4.3.2 复合系统运行性能参数计算 |
4.3.3 单目标优化结果分析 |
4.4 优化目标评价 |
4.4.1 排队打分评价方法 |
4.4.2 优化目标评价 |
4.5 多目标优化研究 |
4.5.1 多目标优化目标函数的建立 |
4.5.2 权重系数的确定 |
4.5.3 各运行方式的多目标优化 |
4.5.4 优化结果分析 |
4.6 复合系统运行性能的影响因素分析 |
4.6.1 江水取退水温差 |
4.6.2 江水温度 |
4.6.3 最佳取退水温差分析 |
4.6.4 空调水供回水温差 |
4.6.5 优化效果预测 |
4.7 本章小结 |
5 案例项目性能实测与分析 |
5.1 江水源热泵机组及子系统性能测试 |
5.1.1 测试条件 |
5.1.2 计算方法 |
5.1.3 供热季性能测试分析 |
5.1.4 供冷季性能测试分析 |
5.2 吸收式溴化锂机组及子系统性能测试 |
5.2.1 测试条件 |
5.2.2 计算方法 |
5.2.3 供热季性能测试分析 |
5.3 复合系统性能测试分析 |
5.3.1 项目预定运行策略 |
5.3.2 复合系统制冷季运行数据实测 |
5.3.3 计算方法 |
5.3.4 复合系统实测运行性能分析 |
5.3.5 优化方法的验证 |
5.3.6 优化效果分析 |
5.4 复合系统运行性能的改进措施分析 |
5.4.1 运行方式方面 |
5.4.2 运行策略方面 |
5.4.3 江水取退水温差 |
5.4.4 江水取水温度 |
5.4.5 空调水供回水温度 |
5.5 本章小结 |
6 复合系统全寿命周期经济分析 |
6.1 经济评价方法 |
6.1.1 全寿命周期评价 |
6.1.2 静态评价与动态评价 |
6.2 评价指标 |
6.2.1 静态评价指标 |
6.2.2 动态评价 |
6.3 案例项目经济分析 |
6.3.1 全寿命周期费用计算 |
6.3.2 项目经济评价 |
6.4 不确定性分析 |
6.4.1 盈亏平衡分析 |
6.4.2 敏感性分析 |
6.4.3 缺下余用运行方式不确定性分析 |
6.5 冷(热)价定价分析 |
6.5.1 冷热价的定价原则 |
6.5.2 Ped变化对冷热价的影响 |
6.5.3 Pg变化对冷热价的影响 |
6.6 本章小结 |
7 结论与展望 |
7.1 主要研究过程及结论 |
7.2 研究的主要创新 |
7.3 研究展望 |
致谢 |
参考文献 |
附录 |
A.重庆市某 CBD 能源站项目全寿命周期现金流量表 |
B 重庆市某 CBD 经济区能源站天然气三联供+江水源热泵复合系统构成与供能流程图 |
C 作者在攻读博士学位期间发表的论文 |
D 作者在攻读博士学位期间参与编写的标准与专着 |
E 作者在攻读博士学位期间参与的主要项目 |
F 获得的专利授权 |
G 学位论文数据集 |
(9)基于数据学习模型的中央空调冷源系统节能优化研究(论文提纲范文)
摘要 |
ABSTRACT |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景及意义 |
1.2 研究进展与现状 |
1.2.1 中央空调冷源系统建模方法研究 |
1.2.2 中央空调冷源系统节能方法研究 |
1.3 研究内容及路线 |
第二章 中央空调冷源系统BP神经网络模型分析与建立 |
2.1 中央空调冷源系统运行数据仿真 |
2.2 BP神经网络介绍 |
2.3 中央空调冷源系统BP神经网络模型结构分析 |
2.3.1 网络输入输出参数确定 |
2.3.2 网络传递函数与学习算法确定 |
2.3.3 网络隐含层节点数确定 |
2.4 训练与验证数据预处理 |
2.5 中央空调冷源系统BP神经网络模型建立 |
2.5.1 冷水机组BP神经网络模型 |
2.5.2 水泵BP神经网络模型 |
2.5.3 冷却塔BP神经网络模型 |
2.5.4 中央空调冷源系统BP神经网络模型 |
2.6 本章小结 |
第三章 中央空调冷源系统融合模型建立 |
3.1 参数辨识原理 |
3.2 中央空调冷源系统参数辨识模型建立 |
3.2.1 冷水机组参数辨识模型 |
3.2.2 水泵参数辨识模型 |
3.2.3 冷却塔参数辨识模型 |
3.2.4 中央空调冷源系统参数辨识模型 |
3.3 中央空调冷源系统BP神经网络模型和参数辨识模型预测性能比较 |
3.4 基于K-means聚类分析建立中央空调冷源系统融合模型 |
3.4.1 K-means聚类分析原理 |
3.4.2 中央空调冷源系统模型融合 |
3.4.3 中央空调冷源系统融合模型性能分析 |
3.5 本章小结 |
第四章 中央空调冷源系统设备节能运行分析 |
4.1 冷水机组节能运行分析 |
4.1.1 冷水机组运行影响因素分析 |
4.1.2 多台冷水机组并联运行优化 |
4.2 水泵节能运行分析 |
4.2.1 水泵运行影响因素分析 |
4.2.2 多台水泵并联运行优化 |
4.3 冷却塔节能运行分析 |
4.3.1 冷却塔运行影响因素分析 |
4.3.2 多台冷却塔并联运行优化 |
4.4 本章小结 |
第五章 中央空调冷源系统全局节能优化研究 |
5.1 系统节能优化变量确定 |
5.2 系统节能优化目标函数确立 |
5.3 系统节能优化约束条件 |
5.3.1 设备自身约束 |
5.3.2 设备关联约束 |
5.4 系统节能优化实现 |
5.5 全局优化分析 |
5.5.1 优化运行参数变化规律 |
5.5.2 系统性能参数变化规律 |
5.5.3 全局优化节能效果比较 |
5.6 实际工程案例优化分析 |
5.7 本章小结 |
第六章 结论与展望 |
6.1 结论 |
6.2 展望 |
参考文献 |
致谢 |
攻读硕士学位期间科研成果 |
(10)广东地区大型商场建筑能耗模拟与节能研究(论文提纲范文)
摘要 |
Abstract |
第一章 绪论 |
1.1 研究背景与意义 |
1.2 国内外现状 |
1.2.1 国外研究现状 |
1.2.2 国内研究现状 |
1.3 研究的目的及内容 |
1.3.1 研究的目的 |
1.3.2 研究的内容 |
1.4 技术路线 |
第二章 商场能耗及使用状况调研 |
2.1 广东地区商场能耗调研 |
2.2 商场空调系统 |
2.3 商场室内环境状况 |
2.3.1 测试内容及方法 |
2.3.2 测试结果 |
2.3.3 室内温度比较分析 |
2.3.4 室内人员热舒适性调研 |
2.4 商场人员 |
2.4.1 人员数量 |
2.4.2 商场人员密度 |
2.5 本章小结 |
第三章 广东地区某典型商场耗模拟 |
3.1 建筑能耗模拟软件EnergyPlus介绍 |
3.1.1 EnergyPlus计算原理 |
3.1.2 Energyplus软件的特点 |
3.2 商场建筑概况 |
3.3 商场模型建立 |
3.4 室内外参数设定 |
3.4.1 气象参数 |
3.4.2 室内参数 |
3.4.3 围护结构 |
3.4.4 内扰设定 |
3.4.5 空调系统设定 |
3.5 实测结果与模拟对比分析 |
3.6 本章小结 |
第四章 商场能耗因素分析 |
4.1 商场能耗特性分析 |
4.1.1 商场建筑能耗特点 |
4.1.2 商场空调能耗特点 |
4.2 商场能耗影响因素分析 |
4.2.1 围护结构影响因素 |
4.2.2 内扰因素 |
4.2.3 空调系统参数 |
4.2.4 影响因素汇总 |
4.3 正交试验 |
4.3.1 正交试验原理 |
4.3.2 正交试验设计 |
4.4 本章小结 |
第五章 商场能耗预测模型建立与节能优化 |
5.1 广东地区建筑能耗预测模型 |
5.1.1 商场空调能耗预测模型 |
5.1.2 商场建筑能耗预测模型 |
5.2 商场节能优化策略 |
5.2.1 冷水机组运行优化 |
5.2.2 室内设计温度优化 |
5.2.3 过渡季节全新风 |
5.2.4 采用变风量系统 |
5.2.5 照明系统节能分析 |
5.3 本章小结 |
第六章 结论与展望 |
6.1 主要结论 |
6.2 展望 |
参考文献 |
附录 A 室内热舒适问卷 |
附录 B 广州市典型年温湿度变化及焓值 |
附录 C 模拟新5组工况 |
致谢 |
四、部分负荷性能对冷水机组运行能耗的影响评价(论文参考文献)
- [1]基于毛细管辐射供冷的温湿度独立控制空调系统能耗与舒适性研究[D]. 金帆. 北京建筑大学, 2020(08)
- [2]基于负荷预测的酒店中央空调水系统运行优化方法及其应用研究[D]. 汪凯文. 安徽工业大学, 2020(07)
- [3]中央空调冷水机组控制优化与节能[D]. 王乐唯. 西安建筑科技大学, 2020
- [4]基于运行数据的空调集中水系统能耗建模与运行优化[D]. 杜鑫. 上海交通大学, 2020(01)
- [5]考虑建筑空调负荷随机性的冷源系统动态优化控制策略及其适应性研究[D]. 郑宇蓝. 华南理工大学, 2020
- [6]基于改进布谷鸟搜索算法的冷水机组负荷分配研究[D]. 童瑞祺. 杭州电子科技大学, 2020(01)
- [7]磁悬浮冷水机组在公共项目中的应用及研究[D]. 姜凯迪. 青岛理工大学, 2019(04)
- [8]天然气CCHP与江水源热泵复合系统运行性能及优化策略研究[D]. 张伟. 重庆大学, 2019(01)
- [9]基于数据学习模型的中央空调冷源系统节能优化研究[D]. 周志豪. 东南大学, 2019(05)
- [10]广东地区大型商场建筑能耗模拟与节能研究[D]. 黄斌. 广州大学, 2019(01)