面向舒适度与能耗同时优化的直膨式空调模拟与控制策略开发研究
发布时间：2021-11-28 15:08
相比于冷水式中央空调机组,直膨式空调系统结构简单,易于维护,广泛应用于中小型建筑中,因此又被称为家用空调。2018年,中国每百户居民空调拥有量已经达到109.3台。虽然单台空调能耗不大,但考虑到其庞大的总量,空调能耗问题值得研究。目前针对降低空调能耗的研究工作绝大部分集中在提升设备性能上（如改善压缩机性能或提升换热器的效率等）。相对地,其控制目标和策略却依然简单。市场上的空调往往仅具备温度控制功能,很少具备精确控制温湿度功能,更遑论对温湿度控制目标进行优化。而控制室内湿度对于塑造合适的室内热舒适环境以及良好的室内空气品质都是至关重要的。过高或过低的湿度都会给人体造成不适。另一方面,室内温湿度除了影响用户的舒适度,还会影响室内负荷和空调能效,进而影响能耗。合适的室内温湿度设定点可以在满足室内舒适度的同时降低能耗。本文首先介绍了变频空调节能控制算法的相关研究,之后对本研究采用的温湿度同时控制算法进行阐述。接下来介绍了在本课题中的所使用的直膨式空调实验台,依据实验台获得的数据,在探讨了各种建模方法的优劣后,选择神经网络建模方法建立空调模型。通过模拟和文献调研等手段,研究了室内温湿度设定点对空...
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
基于舒适度的模糊逻辑控制结构图[21]
浙江大学硕士学位论文绪论8占总制冷量的比例，应用显热比的定义为显热负荷占总负荷的比例。如图1.2所示，在不同的压缩机、风机转速下，可以看到随着压缩机、风机转速变化，空调输出的总制冷量与显热比也发生变化，通过控制算法可以使其与室内总负荷和显热比相匹配，实现温湿度同时控制。图1.2不同压缩机、风机转速下空调输出的总制冷量与设备显热比[31]1.2.2基于算法解耦的温湿度控制方法相关算法研究通过压缩机、风机转速变化，可以使空调输出的制冷量、设备显热比发生变化，但如何使其与室内的总热负荷、应用显热比相匹配则需要合适的控制算法。而空调系统降温除湿过程的强耦合性大大提高了对控制算法的要求。空调降温除湿过程的强耦合性主要表现在两个方面：一方面传热系数与传质系数紧密相关，改变风速将会同时改变降温除湿速率；另一方面蒸发器表面温度同时影响传热温差和传质湿度差，也会同样影响降温除湿过程。也就是说，改变风机转速，风速和蒸发器表面温度都会发生变化，降温除湿量也都会发生变化；改变压缩机转速，也同样会同时影响降温除湿量。早期的研究者Krakow[30]已经证明简单的PID控制效果并不好。ZhengLi等[32]采用了基于物理模型配合多个采样值的直接数值控制方法（directdigitalcontrol,DDC），首先控制室内空气状态稳定以获得负荷信
浙江大学硕士学位论文绪论10图1.3降温除湿能力范围分区控制[37]实际中的负荷千差万别，王志强[38]用EnergyPlus建立标准建筑能耗模型并在中国96个城市在其各自气象条件下运行，获得空调季节不同城市建筑的逐时总负荷和逐时显热比，图1.4展示了代表城市银川和杭州的逐时显热比-逐时总负荷图像，可以看出即使仅考虑气候和围护结构的影响，负荷特性也会发生很大的变化。若室内负荷点落在图1.1中所示的降温除湿范围四边形ABCD外，则室内温度或湿度二者中必有一个不能控制在设定值上。因此判断负荷是否超出降温除湿能力范围非常有必要，否则给出的温湿度设定点在原理上就控制不到，那么无论采用哪种控制方法都不可能将温湿度控制在设定点上。
【参考文献】：
期刊论文
[1]2018年家电市场回顾盘点及展望[J]. 家用电器. 2019(03)
[2]变频空调双温差PID节能舒适技术[J]. 刘聚科,徐贝贝,宋世芳,程永甫,付裕. 家电科技. 2018(03)
[3]基于概率神经网络的家用空调器高效运行控制研究[J]. 朱良红,霍军亚,张国柱. 家电科技. 2017(12)
[4]遗传算法在变频空调器模糊控制中的应用[J]. 李雅琼,李梅. 东莞理工学院学报. 2017(01)
[5]空调器用小管径翅片管蒸发器的优化设计方法[J]. 高晶丹,吴伟,丁国良,高屹峰,宋吉. 化工学报. 2012(S2)
[6]欧洲空调SEER计算方法和实验研究[J]. 张罡,龙建佑. 顺德职业技术学院学报. 2012(03)
[7]温湿度独立控制空调系统设计方法[J]. 张涛,刘晓华,张海强,江亿. 暖通空调. 2011(01)
[8]湿度传感器的选用及发展趋势[J]. 喻晓莉,杨健,倪彦. 自动化技术与应用. 2009(02)
[9]基于人工神经网络的风电功率预测[J]. 范高锋,王伟胜,刘纯,戴慧珠. 中国电机工程学报. 2008(34)
[10]室内温、湿度对人体热舒适和空调能耗影响的研究[J]. 张景玲,万建武. 重庆建筑大学学报. 2008(01)
硕士论文
[1]针对空调系统设计的气候分区研究[D]. 王志强.浙江大学 2019
[2]基于数据挖掘中央空调系统优化控制策略的研究[D]. 林忠晨.安徽理工大学 2018
[3]直膨式空调新型模糊逻辑控制算法研究[D]. 钟子文.浙江大学 2018
[4]面向室内温湿度同时控制的直膨式空调系统混合建模[D]. 王晓非.浙江大学 2017
[5]空调负荷的储能建模和控制策略研究[D]. 陆婷婷.东南大学 2015
[6]不同热湿环境参数组合对空调系统能耗的影响研究[D]. 文洁.湖南大学 2014
[7]基于模糊神经网络的变频空调节能研究[D]. 宋丽芳.哈尔滨工业大学 2010
本文编号：3524649
【文章来源】：浙江大学浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：74 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
基于舒适度的模糊逻辑控制结构图[21]
浙江大学硕士学位论文绪论8占总制冷量的比例，应用显热比的定义为显热负荷占总负荷的比例。如图1.2所示，在不同的压缩机、风机转速下，可以看到随着压缩机、风机转速变化，空调输出的总制冷量与显热比也发生变化，通过控制算法可以使其与室内总负荷和显热比相匹配，实现温湿度同时控制。图1.2不同压缩机、风机转速下空调输出的总制冷量与设备显热比[31]1.2.2基于算法解耦的温湿度控制方法相关算法研究通过压缩机、风机转速变化，可以使空调输出的制冷量、设备显热比发生变化，但如何使其与室内的总热负荷、应用显热比相匹配则需要合适的控制算法。而空调系统降温除湿过程的强耦合性大大提高了对控制算法的要求。空调降温除湿过程的强耦合性主要表现在两个方面：一方面传热系数与传质系数紧密相关，改变风速将会同时改变降温除湿速率；另一方面蒸发器表面温度同时影响传热温差和传质湿度差，也会同样影响降温除湿过程。也就是说，改变风机转速，风速和蒸发器表面温度都会发生变化，降温除湿量也都会发生变化；改变压缩机转速，也同样会同时影响降温除湿量。早期的研究者Krakow[30]已经证明简单的PID控制效果并不好。ZhengLi等[32]采用了基于物理模型配合多个采样值的直接数值控制方法（directdigitalcontrol,DDC），首先控制室内空气状态稳定以获得负荷信
浙江大学硕士学位论文绪论10图1.3降温除湿能力范围分区控制[37]实际中的负荷千差万别，王志强[38]用EnergyPlus建立标准建筑能耗模型并在中国96个城市在其各自气象条件下运行，获得空调季节不同城市建筑的逐时总负荷和逐时显热比，图1.4展示了代表城市银川和杭州的逐时显热比-逐时总负荷图像，可以看出即使仅考虑气候和围护结构的影响，负荷特性也会发生很大的变化。若室内负荷点落在图1.1中所示的降温除湿范围四边形ABCD外，则室内温度或湿度二者中必有一个不能控制在设定值上。因此判断负荷是否超出降温除湿能力范围非常有必要，否则给出的温湿度设定点在原理上就控制不到，那么无论采用哪种控制方法都不可能将温湿度控制在设定点上。
【参考文献】：
期刊论文
[1]2018年家电市场回顾盘点及展望[J]. 家用电器. 2019(03)
[2]变频空调双温差PID节能舒适技术[J]. 刘聚科,徐贝贝,宋世芳,程永甫,付裕. 家电科技. 2018(03)
[3]基于概率神经网络的家用空调器高效运行控制研究[J]. 朱良红,霍军亚,张国柱. 家电科技. 2017(12)
[4]遗传算法在变频空调器模糊控制中的应用[J]. 李雅琼,李梅. 东莞理工学院学报. 2017(01)
[5]空调器用小管径翅片管蒸发器的优化设计方法[J]. 高晶丹,吴伟,丁国良,高屹峰,宋吉. 化工学报. 2012(S2)
[6]欧洲空调SEER计算方法和实验研究[J]. 张罡,龙建佑. 顺德职业技术学院学报. 2012(03)
[7]温湿度独立控制空调系统设计方法[J]. 张涛,刘晓华,张海强,江亿. 暖通空调. 2011(01)
[8]湿度传感器的选用及发展趋势[J]. 喻晓莉,杨健,倪彦. 自动化技术与应用. 2009(02)
[9]基于人工神经网络的风电功率预测[J]. 范高锋,王伟胜,刘纯,戴慧珠. 中国电机工程学报. 2008(34)
[10]室内温、湿度对人体热舒适和空调能耗影响的研究[J]. 张景玲,万建武. 重庆建筑大学学报. 2008(01)
硕士论文
[1]针对空调系统设计的气候分区研究[D]. 王志强.浙江大学 2019
[2]基于数据挖掘中央空调系统优化控制策略的研究[D]. 林忠晨.安徽理工大学 2018
[3]直膨式空调新型模糊逻辑控制算法研究[D]. 钟子文.浙江大学 2018
[4]面向室内温湿度同时控制的直膨式空调系统混合建模[D]. 王晓非.浙江大学 2017
[5]空调负荷的储能建模和控制策略研究[D]. 陆婷婷.东南大学 2015
[6]不同热湿环境参数组合对空调系统能耗的影响研究[D]. 文洁.湖南大学 2014
[7]基于模糊神经网络的变频空调节能研究[D]. 宋丽芳.哈尔滨工业大学 2010
本文编号：3524649
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