基于神经网络地下水源热泵系统能效优化控制

发布时间：2020-03-11 23:25

【摘要】：地源热泵系统的形式多种多样,地下水源热泵系统即为其中一种,这种系统以浅层地能为能量来源,从而对室内温度进行双向的控制,因此它具有绿色和环保的特点,在过去几年间受到了极大的关注,其应用范围日益扩大。研究、收集、整理有关地源热泵系统、神经网络以及优化控制与之存在关联领域的文献资料,对其研究趋势进行分析。以唐山某单位建筑的地下水源热泵系统为研究对象,在夏季对其运转工况进行实际监测,分析影响系统能效的因素,并且将测试数据及其分析结果作为应用BP神经网络对该系统能效预测仿真以及优化控制的测试样本及参考依据。对测试系统进行BP神经网络能效预测模型的构建,(输入层节点为5,隐含层为2层,节点数分别为8和4,输出层节点为1),将所采集的20天400组地下水源热热泵系统运行数据分为两部分。前19天的380组数据作为训练样本,最后一天的后20组数据作为预测样本。通过MATLAB编程计算,对EER进行仿真预测。为了达到较好的EER,建立从EER到用户侧流量的非线性映射关系(类似预测模型的反函数),对系统用户侧流量进行数据分析,得到可实际控制的用户侧流量。通过监测数据计算得到的系统能效比EER,计算结果显示该单位地下水源热泵系统没有完全实现地下水源热泵的节能要求,但随着系统各参量的变化,系统EER都出现了相应的变化规律,对EER的优化提供依据。同时,BP神经网络程序运行结果表明神经网络对EER的预测取得了较好的效果,并将不同的影响因素进行正规化处理,训练网络,得到流量与其他参量的映射关系,最终得到用户侧流量应调整的值并给出对用户侧流量进行控制的方案。据此在系统中加入PID的流量控制阀实现对其进行优化控制的目的。在确定研究目标和研究内容时,同时注重研究创新点:设计了新的预测EER的方法;确定了影响EER的参量,即用户侧流量;采用BP模糊系统对长时滞、多参量、强耦合的非线性复杂的地下水源热泵系统的EER进行预测,并提出优化的措施。
【图文】：

空调系统,水源热泵,地下水,回灌

热系统、建筑物内空调系统，，详见下图 1。构成地下水换热系统的有水源、取筑物、输水管道等。水源热泵的原理，实际上就是三个循环：地下水循环、机组中压缩机循环和空调系统的水循环。其中，末端空调系统和一般的空调系统在设计上是完全一。地下水循环系统负责为中央空调系统输送能量，和普通的中央空调对比来看避免了锅炉供热系统以及冷却塔的使用，在整个地下水源热泵系统里面扮演着重要的角色。水源热泵充分利用了地下水的低位热能，所以当地下水的质量、、容量等发生变化时，热泵系统的运行效果也会因此而变化。只有达到这些：水质适中、水温合适、水量充足、供水稳定、回灌顺利的地下水，才能建造热泵。具体而言：地下水不能含有过多的腐蚀性成分，不能对其经过的各个装管道造成严重的腐蚀。水量充足，变化小，在建筑物高负荷情况下依旧能够提够的冷或热量，确保水源热泵长时间保持正常运行。地下水温度要和机组的要匹配，满足系统在各种工况下的要求。能量被抽取后能够顺利地回灌，并且回不会导致地下环境受到污染，这对维持地下水资源可持续发展是很重要的。

原理图,原理图,冷冻水,制冷剂

图 2 地下水源热泵系统工作原理图Fig.2 Schematic of groundwater source heat pump system在炎热的季节，位于蒸发器里面的制冷剂从液态转换为气态，从冷冻水中吸收热量，导致冷冻水温度降低，冷冻水在管道中流动到末端，吸收室内环境中的热量，最终回到蒸发器中，从而降低室内环境温度。在这一过程中，位于室内的风机盘管把房间中的空气吸引过来，从而促进热交换。回到蒸发器里面的冷冻水的热量，在压缩机的做功下，由制冷剂在冷凝器里面传递给冷却水，冷却水泵把温度提高后的冷却水输送到回灌井中，进一步和地下水交换热量，降低温度后再送回冷凝器（回水）。在寒冷的季节，制冷剂持续冷凝，从而将热量传递给高温冷却水，冷却水温度不断提高，在管道中流动到末端，将热量传递给室内环境，接着回到冷凝器中；房间内布置的地暖盘管利用辐射作用，和房间展开热交换，使环境温度得以提高。利用压缩机做功，将热量传递给冷却水，这些热量其实是由制冷剂汽化后冷冻水提的，冷却水泵负责将传递完热量的冷却水输送到回灌井中，进一步和地下水交换热
【学位授予单位】：华北理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP183;TU83

【参考文献】