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基于模型的多区域变风量空调系统最优通风控制策略研究
摘要：本文针对多区域VAV空调系统提出了一种基于模型的最佳通风控制策略，旨在通过协调热舒适，室内空气品质以及总能耗来优化总新风量。在这个策略中，其中一种方案以每个区域的占用情况和相关测量值为基础，利用过度通风产生的干净新鲜空气来不断校正总新风量。同时，通过另一种方案优化关键区域温度控制的温度设定值，以减少所有区域之间所需新风量的变化，并进一步减少第一种方案实施时户外引入的新风量，降低能耗。该方案以热舒适、室内空气质量和总能耗构建的成本函数为基础，利用动态简化模型并基于系统响应的预测值进行成本函数计算，采用遗传算法对优化过程中关键区域的温度设定值进行优化，并基于各种天气条件下模拟的建筑及空调环境对该策略进行评估。
关键词：模型控制；多区域通风；最佳温度复位；关键区域通风；需求控制通风
- 绪论
需求控制通风（DCV）常用于商业或公共建筑的新鲜空气通风控制，以确保合理的室内空气品质（IAQ），以及低能耗的需求[19,12]。在DCV策略中，CO2浓度常被用作通风控制的直接参数，因为CO2是来自居民生活污染物的可靠替代物，而不是建筑物中包含的污染物[3]。然而，多数研究表明[25,3]，基于CO2的DCV控制策略在大多数情况下不能充分考虑空间的通风需求，因为相对于房间内的其他污染物来源，CO2浓度并不能提供通风率充分性的信息，例如由建筑材料产生的污染物。
此外，CO2浓度也常用作通风控制（即基于居住者的DCV控制）的间接参数，其中CO2浓度用于居住量检测，以进一步确定新风量设定值[3,26,4]。最低新风率取决于不同情况下的实际居住量[4,5]。最新标准规定[6]，室外空气通风率的最低要求不仅由实际占有率决定，还取决于占用面积，与人为因素与区域因素相关。使用稳态方法[4]或动态方法[28]可以确定居住者的数量。
基于居住者的DCV策略在单区域空调系统中可能取得良好成效，但对于多区域VAV（即多变空气量）空调系统，情况可能有所不同。在一个由单区域空气处理单元切割而成的多区间系统中，每一区域之间达到通风需求以及热负荷要求所需的室外空气分数（所需的外风量占总需求风量的比值）可能存在较大差异，这是由于区域间不同的居住率及热负荷所导致。当检测的总占用量来确定通风控制的最小新风量时，相同新风量下，可能存在部分区域通风过度而其他区域通风不足现象。
|
A |
地板净面积（m2） |
beta; |
模型参数 |
|
Cp |
空气比热容KJ/（kg°C） |
gamma; |
模型参数 |
|
C |
CO2浓度（10-6） |
omega; |
模型参数 |
|
COP |
性能系数 |
lambda; |
遗忘指数 |
|
D |
湿负荷（kg/s） |
△ |
间隔 |
|
e |
误差 |
上标 |
|
|
Eac |
换气效果 |
I |
区域数 |
|
f |
适应函数 |
J |
当前仿真瞬间 |
|
G |
含水量（kg/kg） |
J 1 |
下一仿真瞬间 |
|
J |
成本函数 |
k |
当前变流采样步长 |
|
m |
空气/水质量流量（kg/s） |
k-1 |
下一变流采样步长 |
|
M |
空气质量 |
Pred |
预测 |
|
N |
一个预测周期内的模拟步长 |
下标 |
|
|
P |
居民人数 |
a,w |
空气，水 |
|
PMV |
预测平均投票数 |
cz |
关键区域 |
|
Q |
热量（kW） |
est |
预估 |
|
Rb |
每一区域目标新风量（m3/s/m2） |
fr |
新鲜空气 |
|
Rp |
每人目标新风量（m3/s/per） |
h |
焓 |
|
sCO2 |
居民平均CO2生成率（10-6m3/s/per） |
i |
第i个区域 |
|
S |
空间CO2生成率（10-6m3/s） |
iaq |
室内空气品质 |
|
t |
时间（s） |
max |
最大值 |
|
T |
温度（°C） |
meas |
测量 |
|
U |
PID控制输出 |
min |
最小值 |
|
UAa,h |
空气侧传质系数（kg/s） |
out |
出口或户外 |
|
UAw |
水侧传热系数（kW/°C） |
pow |
能耗 |
|
v |
空气体积流量（m3/s） |
pred |
预测 |
|
V |
空气体积（m3） |
R |
回风室 |
|
W |
输出功率（W） |
rtn |
返回 |
|
X |
未校正的新风分数 |
s |
补充 |
|
Y |
修正临界区或模型输出的新风分数 |
sen |
传感 |
|
Z |
修正区新风分数 |
set |
设定点 |
|
希腊符号 |
sim |
仿真 |
|
|
alpha; |
系数/加权因子 |
smp |
采样 |
|
tc |
热舒适 |
||
|
thld |
阈值 |
||
|
tot |
总的 |
||
|
zone，i |
第i个区域 |
||
针对多区域变风量空调系统的新风控制，Nassif等人[23]提出了一种基于供给CO2的需求控制通风的控制策略，该策略在维持各区域室内所需空气品质在可接受的同时，能够有效降低系统能耗。但当居住量较低时，这种策略或许是导致室内空气品质问题的原因,而可能不是由人为产生的污染占主导地位。Xu和Wang[33]提出了一种适用于多区域空调系统的自适应需求控制通风策略。该策略能够在线识别关键区域，充分的考虑到关键区域的室外空气需求和来自于其他区域再循环空气中未污染的室外空气。然而，当关键区域所需的新鲜空气分数存在较大差异时，一些区域将会存在严重的过度通气问题。鉴于此，该策略基于经验公式重置关键区域的空气温度，以减少区域间所需的新鲜空气分数不平衡现象。在维持室内所需空气品质时，该方案能够有效校正新风量并降低能耗，然而，基于该经验公式所得的关键区温度设定值并不是最优的，考虑到能源和环境问题，此关键区域温度重置算法可能需要进一步提高。
暖通空调领域的最优控制策略受到了广泛的关注[29,31,35,26]，控制优化问题（控制点的优化）的关键点在于预测系统响应，并根据系统响应采用合适的优化算法探究最优设置点。为了预测系统响应，以下有三种方案，第一种基于详细的物理模型模拟建筑及暖通空调系统对控制变量变化的响应[18,21]；第二个方案基于黑盒模型或神经网络模型预测最优控制响应[11,1]；第三种方案利用动态简化模型识别模型参数并进行系统响应预测[29]，这是最有利的方法。在该方案中，通过合理简化模型以及自我校正技术，利用实际在线测量结果可以逐步减少错误[7]。基于在线参数识别的动态简化模型[29]，在实际控制策略中，一种用于优化空气处理单元供气温度设定值的监督控制策略得到了发展，同时对供给冷水温度与室外通风率进行设置，然而，本文并没有考虑多区域空调系统中不同区域间存在的新风需求不平衡现象。
本文针对多区域变风量空调系
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