毛细管辐射空调系统通风预除湿时间的动态预测研究

发布时间：2020-07-20 13:02

【摘要】：毛细管辐射空调在我国投入实际使用已有多年,但在夏热冬冷和高湿度地区的应用一直受到一些阻力,其中毛细管辐射顶板结露问题是制约毛细管辐射空调系统推广应用的关键因素。毛细管辐射顶板+置换通风空调系统能够解决在运行过程中结露的问题,但对于空调系统间歇运行的建筑物,在制冷季仍会出现开机阶段辐射顶板结露的问题。通常,是采用通风预除湿的方法来解决,但对于预除湿的时间,一般是根据经验给定一个固定值,1h或0.5h,缺乏准确的计算方法。为了得到最佳预除湿时间,本文以上海市某办公楼为研究对象,首先在TRNSYS中搭建毛细管辐射顶板+置换通风空调系统模型;然后,在MATLAB软件中建立BP神经网络预测模型,将每天早上7:00室内外温湿度情况作为影响因素,对每天的最佳预除湿时间进行预测;通过对TRNSYS软件中搭建好的系统进行模拟得到学习样本数据组,将该数据组作为输入对BP神经网络预测模型进行学习训练,当训练结果达到预先设定值后,将训练好的网络保存为样本,进行下一步的预测。模拟结果显示,在整个制冷季,房间新风系统和毛细管辐射系统同时开启时,在开机阶段辐射顶板会出现结露现象,出现结露现象的工作日占整个制冷季工作日的50%;当新风机提前开启1h对房间进行预除湿后,整个制冷季工作日系统开机阶段都不再出现辐射顶板结露的现象;结露的时间长短以及结露程度跟当天室内外气候状态有关。分析TRNSYS模拟得到的学习样本数据,得到最佳预除湿时间与早上7:00室内、外温湿度的变化关系如下:室内、外干球温度越高、室内、外相对湿度越高,所需的最佳预除湿时间越长。在所有需要进行预除湿的工作日中,最长的预除湿时间出现在7月29日,为0.98h(58.8min);最短的预除湿时间出现在9月3日,为0.12h(7.2min)。BP神经网络训练过程中的均方误差MSE为1.90958×10~(-4),其训练结果的相关系数R达到0.99906,预测结果的相关系数R达到0.99897。不论是训练结果还是预测结果,其相关系数R都较高,说明该BP神经网络能够很好的反映最佳预除湿时间与输入变量(室内外参数)之间的内在关系,并且具有很强的非线性映射能力和很高的预测准确性。该神经网络训练成功,可以保存为样本进行实际的最佳预除湿时间的预测。
【学位授予单位】：华中科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TU831
【图文】：

华 中 科 技 大 学 硕 士 学 位 论 文2 毛细管辐射顶板+置换通风空调系统模型2.1 毛细管辐射空调系统介绍毛细管辐射空调系统通常由以下三部分组成：毛细管辐射末端、新风系统、冷热源。毛细管辐射末端以高温冷水（低温热水）作为冷媒载体，通过均匀密布的毛细管网跟房间内表面以及室内空气进行辐射换热，承担室内大部分显热负荷，不承担潜热负荷；而新风系统则将处理后的低温低湿的新风送入室内，跟房间进行对流和辐射换热，承担室内的全部潜热负荷和小部分显热负荷。毛细管辐射末端跟新风系统可以使用同一个冷热源，也可以使用不同的冷热源，如图 2-1 所示，即是使用不同冷热源的毛细管辐射顶板和新风系统工作原理图。

图 2-2 毛细管辐射顶板截面图 新风系统由于毛细管辐射末端只能带走室内大部分的显热负荷，而不能带走潜热负毛细管辐射空调系统必须跟可以除掉室内潜热负荷的新风系统相结合。新风系统有混合通风和置换通风两种形式。混合通风系统的送风口一般在，处理后的新风与室内空气混合后经送风口用较大风速送入房间。置换通送风口一般在房间下部，处理过后的新风以低速送入室内活动区的下部。和置换通风这种两种新风系统都可以被应用于辐射空调系统中，新风系统弥补辐射供冷能力不足的缺陷，还可以除去室内的潜热负荷，降低辐射板险。在欧洲，辐射系统一般和置换通风结合，而在美国，辐射系统一般和结合。本文模型中的新风系统采用的是置换通风系统，送风形式为下送上回在空调系统实际工程应用中，处理新风湿量的方式有很多，本文模型中置

图 2-3 房间平面简单示意图由于本文的主要研究内容是辐射顶板结露特性和预除湿时间，所以主要模拟对象是房间夏季的室内热环境。本模型的夏季室内、外设计参数[44]如下表 2-1、2-2：表 2-1 夏季空调室外设计参数大气压（Pa） 干球温度（℃） 湿球温度（℃） 平均风速（m/s）100570 34.60 28.20 3.40表 2-2 夏季空调室内设计参数室内干球温度（℃） 室内相对湿度（%）26 50房间围护结构参数如下：外墙由 15mm 涂料、50mm 聚氨酯泡沫塑料保温层、200mm 加气钢筋混凝土组成；内墙由 10mm 石膏涂层、100mm 加气混凝土砌块组成；

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本文编号：2763477