王喜春，張靖，張春路*

（1-上海東方延華節(jié)能技術(shù)服務(wù)股份有限公司，上海 200060；2-同濟(jì)大學(xué)機(jī)械與能源工程學(xué)院，上海 201804）

0 引言

大型酒店類建筑，尤其是四星級(jí)以上的酒店，其能耗多高于辦公建筑、商業(yè)建筑等，屬于能源消耗較大的一類公共建筑[1-2]。高級(jí)酒店通常采取全年制冷的方式，制冷能耗可占整體建筑能耗的15%～30%，具有極大的節(jié)能潛力[3-5]。

運(yùn)行策略需要同時(shí)考慮系統(tǒng)的穩(wěn)定性和節(jié)能性[6-8]，對(duì)從業(yè)人員的專業(yè)性提出了一定要求。基于人為判斷的策略調(diào)整很難實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)整體性節(jié)能，需要引入全局能耗預(yù)測(cè)模型調(diào)整運(yùn)行控制策略。

現(xiàn)有冷水機(jī)組能耗模型可分為兩類[9]：回歸分析模型和機(jī)器學(xué)習(xí)模型。前者包括線性回歸模型、半經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ蚚10]、多元多項(xiàng)式模型[11]和DOE-2 模型[12]等，通?；趶S家提供的性能數(shù)據(jù)參數(shù)得到，和運(yùn)行數(shù)據(jù)聯(lián)系不緊密；后者包括支持向量機(jī)模型[13-14]、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[15-16]和梯度提升回歸樹(shù)模型[17]，對(duì)數(shù)據(jù)數(shù)量和質(zhì)量有一定要求，適用于檢測(cè)完善的系統(tǒng)，建模較復(fù)雜。

本文利用上海某酒店制冷系統(tǒng)2018—2020年的運(yùn)行數(shù)據(jù)，建立制冷系統(tǒng)能耗預(yù)測(cè)模型，體現(xiàn)不同策略控制造成的機(jī)組能耗變化；基于給定的策略表，優(yōu)化該系統(tǒng)的歷史運(yùn)行策略參數(shù)，可簡(jiǎn)單有效地指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維工作。

1 系統(tǒng)原理

1.1 系統(tǒng)及設(shè)備信息

該酒店位于上海中心城區(qū)，總建筑面積為98,805 m2。酒店采用雙管制末端，滿足全年制冷需求，制冷系統(tǒng)原理如圖1所示。冷源配備3 臺(tái)名義制冷量2,408 kW 的離心式冷水機(jī)組，配備3 臺(tái)冷卻塔、4 臺(tái)冷凍水泵和4 臺(tái)冷卻水泵。

圖1 某酒店制冷系統(tǒng)原理

1.2 系統(tǒng)運(yùn)維現(xiàn)狀

酒店制冷系統(tǒng)冷水機(jī)組采用“平均負(fù)載率法”[18]承擔(dān)和分配系統(tǒng)制冷負(fù)荷。圖2所示為2018—2020年8月暖通系統(tǒng)能耗。

圖2 2018—2020年8月暖通系統(tǒng)能耗

2 能耗預(yù)測(cè)模型

2.1 數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理

以2018—2020年5～10月制冷階段系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)和能耗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，去除缺失值后共產(chǎn)生20,365組有效樣本數(shù)據(jù)。包括冷凍水/冷卻水供回溫度、冷凍水泵、冷卻塔、冷水機(jī)組開(kāi)啟臺(tái)數(shù)和各部分累積耗電量等。由于測(cè)點(diǎn)傳感器故障，冷凍水和冷卻水流量及冷卻水溫度等數(shù)據(jù)存在缺失或異常值情況。

如式(1)，為了保證不同性質(zhì)數(shù)據(jù)尺度區(qū)間不影響綜合分析可靠性，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

式中，x?為樣本數(shù)據(jù)平均值，s為數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

2.2 冷水機(jī)組能耗建模

水冷冷水機(jī)組的能耗模型一般可采用冷凍水供水溫度、冷卻水溫度、冷凍水流量、冷卻水流量和空調(diào)負(fù)荷進(jìn)行擬合[19-20]，如式(2)所示：

式中，Wc為冷水機(jī)組能耗，kW；Tch為冷凍水供水溫度，℃；Tct為冷卻水溫度，℃；qch為冷凍水體積流量，m3/h；qcw為冷卻水體積流量，m3/h；Q為總負(fù)荷，kW。

由于冷凍水流量、冷卻水溫度等數(shù)據(jù)存在缺失或異常等情況，需要使用其他數(shù)據(jù)進(jìn)行替代?？紤]到冷凍水流量與冷凍水泵能耗呈對(duì)應(yīng)的正相關(guān)關(guān)系，如式(3)所示，可用水泵能耗數(shù)據(jù)代替冷水機(jī)組模型中缺失的流量變量。

式中，Wch為冷凍水系統(tǒng)能耗，kW；qch為冷凍水泵流量，L/s；qm,ch為冷凍水泵額定流量，L/s；Wm,ch為其額定功率，kW。

存在較多異常值的冷卻水的溫度數(shù)據(jù)則可由冷卻塔功耗與室外環(huán)境溫度進(jìn)行替代。由于冷卻塔功耗與冷卻塔風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速呈正相關(guān)，反映了冷卻塔風(fēng)量的變化，如式(4)所示。因此，冷卻塔功耗和室外環(huán)境溫度的變化，可以反映冷卻水溫度的變化。

式中，Wct為冷卻水系統(tǒng)能耗，kW；a為冷凍水泵能耗，采用定速泵可近似為常數(shù)，kW；b為冷卻塔風(fēng)機(jī)開(kāi)啟個(gè)數(shù)，采用分區(qū)分檔開(kāi)啟；qct為冷卻塔風(fēng)機(jī)風(fēng)量，m3/h；qm,ct為冷卻塔風(fēng)機(jī)額定風(fēng)量，m3/h；Wm,ct為冷卻塔風(fēng)機(jī)額定功率，kW。

建筑空調(diào)負(fù)荷主要分為兩部分，即圍護(hù)結(jié)構(gòu)的負(fù)荷，以及室內(nèi)人員和設(shè)備負(fù)荷。前者主要與室外溫度有關(guān)，后者主要與建筑內(nèi)人員數(shù)量有關(guān)。由于無(wú)法直接統(tǒng)計(jì)人員數(shù)量，故可以采用建筑照明負(fù)荷估計(jì)人員入住情況。在模型中，以人員與設(shè)備負(fù)荷率θ為非圍護(hù)結(jié)構(gòu)負(fù)荷的相對(duì)大小。

冷水機(jī)組多項(xiàng)式模型如式(5)所示：

式中，Tenv為環(huán)境溫度，℃；Twat為冷凍水供水溫度，℃；θ為人員與設(shè)備負(fù)荷率。

使用2018—2020年制冷季節(jié)的冷水機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)與能耗數(shù)據(jù)建立了回歸模型，共確定56 個(gè)模型參數(shù)用于擬合五變量三次多項(xiàng)式。經(jīng)檢驗(yàn)，擬合后模型決定系數(shù)R2為0.85，平均絕對(duì)百分比誤差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）為5.9%，模型總體精度良好。

圖3所示為其他變量一定時(shí)，單臺(tái)冷水機(jī)組的能耗隨著室外溫度、冷凍水供水溫度、冷凍水體積流量和負(fù)荷率的變化，用于對(duì)模型的趨勢(shì)進(jìn)行合理性檢驗(yàn)。由圖3 可知，該多項(xiàng)式模型可以很好預(yù)測(cè)冷水機(jī)組能耗不同變量變化的趨勢(shì)，具有較好的預(yù)測(cè)能力。

圖3 單臺(tái)冷水機(jī)組能耗隨室外溫度、冷凍水供水溫度、冷凍水體積流量和負(fù)荷率的變化

2.3 空調(diào)制冷系統(tǒng)能耗模型

如式(6)所示，制冷系統(tǒng)能耗共包括4 部分：冷水主機(jī)、冷凍水系統(tǒng)、冷卻水系統(tǒng)和末端風(fēng)盤。

式中，WFCU為末端風(fēng)盤能耗，kW。

無(wú)論是否有客人入住，該酒店末端風(fēng)盤保持常開(kāi)，末端風(fēng)盤能耗近似為常數(shù)。經(jīng)計(jì)算，將平均值作為末端能耗產(chǎn)生的平均誤差小于1%。

3 策略參數(shù)優(yōu)化

分別給定三檔冷水供水溫度、冷凍水泵轉(zhuǎn)速、冷卻塔風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速進(jìn)行計(jì)算。供水溫度和冷凍水轉(zhuǎn)速擋位匹配，保持制冷量處于同一水平。如表1所示，基于給定的9 個(gè)策略進(jìn)行后續(xù)策略優(yōu)化。

表1 給定策略表

按每1 ℃室外氣溫和5%人員和設(shè)備負(fù)荷率劃分區(qū)間，并進(jìn)行最優(yōu)策略的優(yōu)化計(jì)算，得到如圖4所示的最優(yōu)策略優(yōu)化計(jì)算結(jié)果。

圖4 最優(yōu)策略優(yōu)化計(jì)算結(jié)果

由表1 可知，在不同工況下，該系統(tǒng)分別有不同的最優(yōu)冷凍水溫度設(shè)定值，可根據(jù)策略優(yōu)化的結(jié)果對(duì)冷凍水溫度設(shè)定進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)，從而實(shí)現(xiàn)不同工況下的節(jié)能運(yùn)行。此外，優(yōu)化策略的結(jié)果表明該系統(tǒng)冷卻塔的最優(yōu)設(shè)定點(diǎn)始終為低風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速，這可能是由于該系統(tǒng)冷卻塔選型相對(duì)偏大引起。通過(guò)進(jìn)一步的調(diào)研和數(shù)據(jù)分析確認(rèn)了這一結(jié)果。以2020年8月為例，冷卻塔一直處于高檔位運(yùn)行，冷卻水供回水溫差處于5.4～8.1 ℃，已經(jīng)高于國(guó)標(biāo)推薦設(shè)計(jì)值5 ℃。導(dǎo)致冷卻塔能耗大幅上升，但主機(jī)能耗下降幅度不大，因此總能耗上升。

對(duì)2018—2020年歷史運(yùn)行策略進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化后的系統(tǒng)總體節(jié)能量達(dá)11.7%，如圖5所示。

圖5 優(yōu)化前后系統(tǒng)能耗對(duì)比

4 結(jié)論

本文以上海某酒店為例，分析了該酒店2018—2020年制冷系統(tǒng)運(yùn)行數(shù)據(jù)，建立了制冷系統(tǒng)能耗預(yù)測(cè)多項(xiàng)式模型模型，并基于給定的策略表對(duì)歷史運(yùn)行策略進(jìn)行優(yōu)化分析，得出如下結(jié)論：

1）利用多項(xiàng)式模型對(duì)制冷系統(tǒng)能耗進(jìn)行預(yù)測(cè)，模型擬合優(yōu)度R2為0.85，平均絕對(duì)百分比誤差MAPE 為5.9%，可以較好反映由策略調(diào)控造成的機(jī)組能耗變化趨勢(shì)，對(duì)運(yùn)行策略的制定提供指導(dǎo)；

2）基于給定的運(yùn)行策略表，分區(qū)域計(jì)算了最優(yōu)運(yùn)行策略，對(duì)歷史運(yùn)行策略進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化后系統(tǒng)整體節(jié)能量達(dá)11.7%。