1、地源热泵系统中多机组运行负荷率不平衡问题的优化研究 金海魁 贾海涛 刘青荣 阮应君 上海电力学院能源与机械工程学院 上海科技馆 同济大学机械与能源工程学院 摘 要： 地源热泵作为一种高效节能的新型能源利用设备, 在众多办公商业建筑以及高端住宅被作为能源供给的首选。但是系统在实际运行过程中, 由于系统中多台机组的非智能运行导致的各机组运行负荷率不平衡, 使得系统机组的能效比偏低。基于上述问题, 根据某高端住宅地源热泵系统的实际运行数据, 对各机组在不同负荷率下的机组能耗进行非线性拟合, 得到机组内部能耗模型。根据上述机组的内部能耗曲线, 让系统机组在典型日逐时负荷曲线上分别以不同的方式运行, 通
2、过调节各机组的运行负荷率以确定各机组在不同运行方式下的最优能效比, 并对系统机组在不同的运行方式下的最优系统能效比进行对比分析, 最后将最优的运行方式与机组的实际运行效果进行对比分析。关键词： 地源热泵系统; 负荷率; 典型日; 作者简介：金海魁 (1991-) , 男, 山东菏泽人, 硕士在读, 研究方向:地源热泵系统的优化。作者简介：刘青荣 (1976-) , 女, 山东招远人, 副教授, 研究方向:新能源与分布式能源系统。收稿日期：2017-08-21Received： 2017-08-21引言在大型建筑能源系统中, 地源热泵系统的使用越来越普遍。通常情况下, 地源热泵系统是由多台机组组
3、合运行来提供冷热量1。对于当前能源系统的启停控制方式, 地源热泵系统大部分时间段是部分负荷运行状态, 多台机组的运行负荷率存在着严重的不平衡, 导致机组的运行性能不高2。热泵机组的部分负荷性能在不同的部分负荷率 PLR 下是不相同的, 从地源热泵系统通常的运行特性曲线来看, 地源热泵的部分负荷率 PLR 越大机组的性能系数 COP 越高3。因此, 对地源热泵系统中多台热泵机组的并联运行而言, 提高单台机组其部分负荷率PLR 和防止单台机组运行负荷率过低, 平衡多台机组的运行负荷率, 便可提高系统机组运行性能系数 COP, 从而节约能耗4。如何分配各自的运行负荷率使得系统整体性能系数 COP 提
4、高地源热泵系统节能的关键。对于地源热泵系统, 国内外学者从运行策略、设备配置、以及复合式热泵的结合等方面对热泵系统进行过优化研究。也有相当多学者专家在系统运行方案的优化方面进行了分析研究, 并取得一定的成果, 使得热泵系统在实际运行中有较高的运行效率, 达到节能降耗的目的5。文中根据在部分负荷率下机组的实际运行性能, 建立机组的内部能耗数学模型。在满足负荷侧需求的条件下, 通过机组内部能耗模型, 对系统中多机组进行进一步运行负荷分配优化, 使得机组有较高的运行效率, 确定热泵机组最优的运行策略6。1 地源热泵系统配置及典型日冷热负荷特性1.1 对象建筑典型日冷热负荷特性该建筑属于绿色科技住宅建
5、筑, 位于江苏省苏州市, 建筑总面积 254067.53m, 设计冬季热负荷为 9311k W, 冷负荷为 15828k W, 生活热水总负荷为 6490k W;建筑物的供能系统是一个混合式的复合系统, 文中仅研究分系统地源热泵系统, 3 台热泵机组分别承担部分冷热负荷。根据地源热泵系统机组实际的运行数据, 得到地源热泵机组为建筑物提供的冷热负荷需求, 从中选取地源热泵机组为住宅建筑提供的冬夏季典型日逐时的冷热负荷需求, 图 1 和图 2 为冬夏季典型日的逐时冷热负荷需求。图 1 夏季典型日逐时冷负荷需求特征 下载原图图 2 冬季典型日逐时热负荷需求特征 下载原图从图 1 和图 2 的典型日逐
6、时负荷冷热特征的柱状图上可以看出, 由于建筑是高档住宅建筑, 全天冷热负荷特征比较平稳;夏季冷负荷需求一天中在8:0014:00 冷负荷需求较多, 其他时段相对较少, 冷负荷峰值为 4701.12k W, 最小值为 3662.72k W;冬季全天热负荷需求相对更加平稳, 波动幅度很小, 热负荷峰值为 3617.62k W, 最小值为 2333.19k W。1.2 地源热泵系统配置该建筑的能源系统是一个复合能源系统, 其中地源热泵系统由 3 台 Carrier 30XW1712-HR 螺杆式地源热泵机组组成, 单台机组的额定制冷量 1888k W, 额定功率为 337k W;单台机组的额定制热量
7、 1574.1k W, 额定功率为 428.0k W, 其余所需冷热需求由冷水机组和燃气锅炉补充, 具体情况如表 1 所示。表 1 Carrier-30XW1712-HR 地源热泵系统机组参数 下载原表 1.3 热泵机组实际运行特性分析地源热泵系统 3 台机组在实际的运行过程中严重的运行负荷率不平衡问题, 导致机组的能效比低下, 图 3 和图 4 为冬夏季各台机组的运行负荷承担情况图, 从图中可以大致肯出, 冬夏季地源热泵系统中各台机组承担的运行负荷率存在很大的不平衡情况, 机组在低负荷率情况下运行势必会降低系统机组的运行能效比。根据系统中遇到的机组负荷率不平衡情况, 通过 Matlab 中的
8、非线性结构优化功能对各台机组的运行负荷率进行负荷分配, 以此提高整个热泵系统的能效比。图 3 夏季系统各机组的实际运行负荷率 下载原图图 4 冬季系统各机组的实际运行负荷率 下载原图由图 3 和图 4 中可知, 机组在夏季的实际运行过程中, 1 与 2 主机同时运行时, 机组负荷率相差约 20%50%, 2 与 3 机组同时运行时, 机组负荷率相差约40%70%, 主机负荷率不平衡十分明显;热泵机组在冬季的实际运行中, 1 与 2主机运行时, 两台热泵机组的运行份额变化趋势基本一致, 没有出现夏季测试过程中负荷率不平衡现象, 系统运行较为正常。由于冬季 3 主机承担热水负荷的原因, 与 1 与
9、 2 主机的运行负荷率相差较大, 不平衡比较明显。2 系统机组运行负荷配比模型2.1 地源热泵机组内部能耗模型由于各台机组负荷率不平衡问题的出现导致系统机组能源效率低下, 通过优化计算各台机组的负荷率来提高整个热泵系统的能效比;首先建立机组的内部能耗模型, 通过机组大量的实际运行数据, 通过 Matlab 的非线性拟合, 对不同负荷率下的机组的能耗进行非线性拟合, 得到负荷率与机组内部能耗的关系, 最终确定机组的内部能耗模型, 不同负荷率下机组的内部能耗散点图如图 5 所示。图 5 不同负荷率下机组的内部能耗 下载原图由图 5 中的散点图, 对上述散点通过 Matlab 进行拟合, 分别用傅里
10、叶级数、指数函数、自定义方程、三次多项式、四次多项式、高斯函数和幂函数等多种函数拟合, 并分别得到各种函数拟合的拟合优度和标准误差, 具体情况如表 2 所示。表 2 各种函数拟合的拟合优度和标准误差 下载原表 由表 2 可以明显的看出, 在各种非线性的拟合中, 四次多项式的拟合优度最高, 为 0.9975, 并且标准误差最小, 为 3.293;上述两个拟合参数均优于其他拟合的参数, 由此选择四次多项式拟合出的非线性公式, 将负荷率的符号定义为 , 机组的内部能耗定义为 Q, 得到机组的内部能耗曲线为式 (1) 。式中:Q热泵机组内部能耗, k W;热泵机组的运行负荷率, %。式中:C典型日单台
11、热泵机组的制冷 (热) 量, k W;C e单台热泵机组的额定制冷 (热) 量, k W。2.2 地源热泵机组运行负荷配比模型由于系统机组存在负荷率不平衡的问题, 为追求系统在全年取得最高的运行效率和较低能耗, 需对热泵系统中多台机组的运行负荷进行优化分配。基于此, 优化的目标函数为式 (3) 和式 (4) :式中:max COP cj典型日第 j 小时热泵机组最大制冷能效比;max COPhj典型日第 j 小时热泵机组最大制热能效比;Cj, Hj分别为典型日第 j 小时热泵机组提供的冷量和热量, k W;Qcj, Qhj分别为典型日第 j 小热泵机组内部能耗, k W, 计算方法如式 (1)
12、 , 系统机组总的能耗如式 (5) 。式中:n系统中热泵机组的台数;Qij第 i 台热泵机组在第 j 小时的能耗。由于系统中 3 台热泵机组提供的制冷 (热) 量须满足一定的建筑冷热负荷需求, 因此该模型的约束条件如式 (6) 、式 (7) 所示。式中:L cj夏季热泵系统第 j 小时为部分建筑提供的冷负荷需求;L hj冬季热泵系统第 j 小时为部分建筑提供的热负荷需求。其中, 式 (6) 为制冷季的约束条件, 式 (7) 为制热季的约束条件。3 各机组运行负荷配比优化结果3.1 热泵机组的负荷率平衡性分析基于上述模型的构建, 通过 MATLAB 软件对冬夏季典型日逐时冷热负荷进行配比优化,
13、使各台机组运行负荷率在同一时刻尽量保持一定的平衡, 到达最优的机组运行能效, 下图分别为优化前后冬夏季典型日的逐时负荷率, 分别表示于图6图 9 中。图 6 优化前夏季典型日各机组逐时负荷率 下载原图图 7 优化后夏季典型日各机组逐时负荷率 下载原图图 8 优化前冬季典型日各机组逐时负荷率 下载原图图 9 优化后冬季典型日各机组逐时负荷率 下载原图由图表的对比分析可以看出, 经过优化后的各机组负荷率明显趋于一致, 一定程度上优化了机组运行负荷率不平衡问题。从图 6 与图 7 机组的夏季典型日负荷率对比分析中可以得到, 优化后的 1 机组与 2 机组负荷率基本保持达到平衡, 与 3 机组的负荷率
14、偏差从优化前的 40%左右降低到 20%左右, 并且使 3 台机组的运行负荷率都在 50%以上运行, 有效提高了机组的运行能效比。从图 8 与图 9机组的冬季典型日负荷率对比分析中可以得知, 优化前后, 1 机组和 2 机组均能在负荷率相对平衡的情况下运行, 但优化前 1 机组和 2 机组与 3 机组的运行负荷率有很大的不平衡性, 最大负荷率与最小负荷率相差 50%左右, 与 3 机组的运行负荷率平均差距达到 40%左右;优化后 3 台机组的负荷率不平衡性明显降低, 1 和 2 机组仍可保持平衡, 与 3 机组的负荷率差距最大为 24%, 平均负荷率差距为 15%左右。经过优化后的各机组运行负
15、荷率明显趋于平衡, 可以有效提高系统机组的运行能效比。3.2 热泵系统运行性能优化分析地源热泵系统中的 3 台机组经过优化后, 各机组运行负荷率的平衡性得到一定的提高。同时, 系统机组的运行能效比也得到了一定的优化, 在满足一定冷热负荷需求的同时, 降低了系统机组的能耗, 图 10 和图 11 为优化前后系统机组的运行能效比及能耗分析折线图。图 10 优化前后夏季典型日系统能耗及 COPc 下载原图图 11 优化前后冬季典型日系统能耗及 COPh 下载原图由下图 10 和图 11 可知, 优化前后系统机组的能耗有所降低, 系统机组的能效比有所升高。机组在夏季典型日运行过程中, 各机组运行负荷率
16、不平衡, 降低了系统机组的能效比。在夏季典型日, 机组在实际运行过程中, 总能耗为20276.84k W, 平均能效比为 4.92, ;经过优化后的系统机组, 总能耗为18895.41k W, 平均能效比为 5.28, 能耗降低 6.8%, 平均能效比提高 7.26%。在冬季典型日, 机组在实际运行过程中, 总能耗为 25218.01k W, 平均能效比为 3.22, ;经过优化后的系统机组, 总能耗为 23957.85k W, 平均能效比为3.39, 能耗降低 5.0%。为了追求能耗最低, 优化运行的 3 台机组的负荷率并不是完全平衡的。在冬夏季典型日冷热负荷需求一定时, 当 3 台热泵机组
17、在运行负荷率完全一样的情况下运行时, 此时系统机组的能耗反而会高于优化后机组的运行能耗, 因此多台机组运行时一定程度的运行负荷率不平衡有利于机组的优化运行, 降低系统机组的能耗, 图 12 为优化后系统能耗与负荷绝对平衡情况下的系统能耗的对比分析。图 12 冬夏季典型日优化后系统能耗与机组负荷绝对平衡系统能耗 下载原图由图 12 可知, 在夏季典型日, 经过优化后的系统机组能耗比系统机组负荷绝对平衡情况下降低 7.79%;在冬季典型日, 经过优化后的系统机组能耗比系统机组负荷绝对平衡情况下降低 5.88%。从上述数据说明, 经过优化运行后的系统机组既可以保证一定的平衡率, 又可以保证最低能耗,
18、 有利于系统机组的优化运行。地源热泵系统各机组经过优化后, 降低了机组的不平衡率, 提高了机组的能效比, 可以有效降低建筑的能耗, 并对地源热泵系统的优化运行有一定的理论指导意义和辅助作用。4 结语在对某居住建筑典型日冷热负荷特性分析的基础之上, 根据建筑物能源系统的实际运行数据进行现状分析。由于能源系统中多台热泵机组的运行负荷率不平衡问题, 导致系统机组的能耗和能效比较低, 为了提高热泵系统在实际运行中的热工性能, 对该系统的各台热泵机组在实际运行中所承担的制冷 (热) 负荷进行了优化配比, 使各机组的负荷率达到一定的平衡性, 得出以下结论:1) 通过实际的运行数据, 对热泵机组的内部能耗曲
19、线进行软件拟合, 通过非线性结构的优化可以有效提高机组的平衡率和能效比。针对该建筑的能效分析, 平衡率提高了 30%左右, 能效比提高了 5%7%左右, 能耗也有所降低。2) 在地源热泵系统的实际运行中, 机组的内部能耗曲线结合负荷预测软件及目标函数的建立, 可以实现机组的实时调整, 有利于各台机组的均衡运行, 有效降低机组能耗, 提高系统能效比。参考文献1Zhang J J, Xu L H, Min H, et al.Effect of a Cumulative Cold and Heat Load Ratio on Hybrid Ground-Source Heat Pump System
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