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        醫(yī)院型智慧能源場(chǎng)景能耗分析與改進(jìn)策略研究

        2021-10-18 08:58:02呂寶龍鄭承新李鎮(zhèn)東趙鴻飛
        科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2021年27期
        關(guān)鍵詞:醫(yī)院建筑分析

        呂寶龍 鄭承新 李鎮(zhèn)東 趙鴻飛

        (1、武漢光谷綠動(dòng)能源有限公司,湖北 武漢 430073 2、國(guó)家電投集團(tuán)科學(xué)技術(shù)研究院有限公司,北京 102209)

        以醫(yī)院為場(chǎng)景的智慧能源系統(tǒng)通常以分布式能源為主要形式。分布式能源站不但能夠提供電、熱、冷、汽、水“一籃子”的能源解決方案,而且能夠通過(guò)融合先進(jìn)的感知、通訊、運(yùn)行優(yōu)化及控制技術(shù),實(shí)現(xiàn)能耗和能效提升[1]。分布式能源能夠從源側(cè)以及源荷互動(dòng)的角度優(yōu)化建筑能耗。同時(shí)在建筑領(lǐng)域,近年來(lái)我國(guó)的建筑節(jié)能政策、相關(guān)技術(shù)的發(fā)展已經(jīng)較為成熟,不論是新建的民用建筑工程還是建筑節(jié)能環(huán)保的改造工程均有較高的能耗質(zhì)量[2]。

        湖北省某新建醫(yī)院采用了分布式能源站作為能源解決方案,19 年底完成整體搬遷后,19~20 年冬季的供暖出現(xiàn)了能耗過(guò)大的問(wèn)題,本文嘗試從建筑節(jié)能理論和醫(yī)院建筑設(shè)計(jì)材料以及醫(yī)院所屬能源站的實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)入手,對(duì)該建筑的整體能耗進(jìn)行分析,同時(shí)結(jié)合能源站工況尋優(yōu)軟件,分析找尋能耗偏高原因并給出運(yùn)行指導(dǎo)。

        1 醫(yī)院(用戶側(cè))用能分析

        本節(jié)基于醫(yī)院現(xiàn)場(chǎng)的用能現(xiàn)狀和能源站運(yùn)行數(shù)據(jù),從環(huán)境溫度、通風(fēng)(含新風(fēng)系統(tǒng))量、用能習(xí)慣等方面,對(duì)醫(yī)院熱負(fù)荷偏高的現(xiàn)象給出分析。

        1.1 環(huán)境溫度分析

        根據(jù)傳熱學(xué)原理,換熱量與室內(nèi)外溫差成正比,其中維持合理的室內(nèi)溫度是供熱效果的核心指標(biāo)。根據(jù)《城市集中供熱管理辦法》規(guī)定第二十三條:用戶室內(nèi)采暖溫度為18℃±2℃,且不低于16℃。此處我們選取醫(yī)院的室內(nèi)溫度為18℃進(jìn)行分析。

        同時(shí),從中央氣象臺(tái)獲取當(dāng)?shù)氐奶鞖鈿v史數(shù)據(jù)如下:

        表1 當(dāng)?shù)厥覂?nèi)外溫度表

        從數(shù)據(jù)可知,20 年冬季的氣溫較19 年低是導(dǎo)致熱負(fù)荷升高的原因之一。由于19 年和20 年的平均風(fēng)速值近似相等,空氣流速對(duì)對(duì)流換熱系數(shù)的影響可忽略。由此可知其他條件不變,由于氣溫差異導(dǎo)致20 年12 月的冬季熱負(fù)荷比19 年同期升高16.2%。

        1.2 通風(fēng)量(含新風(fēng)系統(tǒng))分析

        根據(jù)樓宇傳熱計(jì)算的習(xí)慣,按照換熱方式和換熱系數(shù)不同,將換熱量進(jìn)行拆分計(jì)算:

        【總傳熱量】=【外墻傳熱量】+【外窗傳熱量】+【屋頂傳熱量】+【滲透?jìng)鳠崃俊?/p>

        由于門(mén)窗通風(fēng)、新風(fēng)系統(tǒng)均是將戶外的空氣進(jìn)入室內(nèi),從而帶來(lái)散熱損失,他們直接影響【滲透?jìng)鳠崃俊?。同時(shí)根據(jù)有關(guān)規(guī)定,公共場(chǎng)所需保持開(kāi)窗通風(fēng),其中帶有新風(fēng)系統(tǒng)設(shè)備的有關(guān)建筑建議保持全開(kāi)狀態(tài),下文將基于此對(duì)其影響進(jìn)行計(jì)算分析。

        1.2.1 新風(fēng)系統(tǒng)能量計(jì)算

        對(duì)于醫(yī)院,新風(fēng)系統(tǒng)- 空調(diào)系統(tǒng)的耗能占整個(gè)樓宇25%-50%(甚至更高)。根據(jù)設(shè)計(jì)圖紙中的新風(fēng)系統(tǒng)選型、空氣參數(shù)等數(shù)據(jù),可得到20 年12 月,新院區(qū)新風(fēng)系統(tǒng)的實(shí)際制熱功率,以及在19 年同期的環(huán)境條件下,同等建筑的新風(fēng)系統(tǒng)制熱功率。

        表2 新風(fēng)系統(tǒng)能耗表

        由表可知,20 年12 月在新風(fēng)系統(tǒng)全開(kāi)的情況下,單機(jī)制冷功率近似等于額定功率,驗(yàn)證了該估算方式的可行性。同時(shí)比19 年的氣象條件,同樣在新風(fēng)系統(tǒng)全開(kāi)的情況下,20 年的新風(fēng)熱負(fù)荷提高了25.9%。

        1.2.2 通風(fēng)量影響分析

        通過(guò)測(cè)試房間的溫度和建筑供暖能耗,定量分析了開(kāi)窗造成的熱損失大小,利用示蹤氣體法得到了不同窗戶開(kāi)度下房間的通風(fēng)換氣次數(shù)[4]。所測(cè)試的7 個(gè)小區(qū)的開(kāi)窗熱損失最高達(dá)到0.05GJ/(m2·a),占建筑耗熱量的15 %左右,開(kāi)窗熱損失量超過(guò)了其他熱損失環(huán)節(jié)。

        醫(yī)院從2020 年11 月供暖開(kāi)始,收疫情政策的影響門(mén)窗開(kāi)啟,同時(shí)許多通道封閉措施不嚴(yán)等現(xiàn)象導(dǎo)致采暖熱損失增大,估計(jì)建筑耗熱量損失增加10%以上。

        1.3 用能習(xí)慣分析

        本文選取并采集了醫(yī)院能源站12 月21 日的運(yùn)行數(shù)據(jù),作為典型日數(shù)據(jù),并對(duì)比參考能源站“可行性研究報(bào)告”中的設(shè)計(jì)參數(shù),對(duì)醫(yī)院- 能源站的系統(tǒng)進(jìn)行分析。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)匯總、清洗、計(jì)算,得到醫(yī)院的典型日實(shí)際負(fù)荷曲線與設(shè)計(jì)熱負(fù)荷曲線。

        圖1 熱負(fù)荷負(fù)荷曲線對(duì)比

        12 月21 日醫(yī)院的實(shí)際日熱負(fù)荷總量:231.35GJ,同時(shí),設(shè)計(jì)報(bào)告中院冬季典型日熱負(fù)荷總量:279.36GJ,二者量級(jí)一致。通過(guò)對(duì)比分析,發(fā)現(xiàn):實(shí)際熱負(fù)荷在日內(nèi)的峰谷差距不明顯,日內(nèi)最高10.6Gj/h,最低9.1 Gj/h,即工作時(shí)間負(fù)荷與夜間負(fù)荷基本相同。

        為驗(yàn)證此現(xiàn)象,從能源站DCS 系統(tǒng)中截取12 月6 日(星期日)和12 月15 日(星期二),此時(shí)能源站采暖出水溫度均設(shè)定在55℃左右,通過(guò)觀察回水溫度,發(fā)現(xiàn)醫(yī)院供暖曲線平滑,工作日下班時(shí)段采暖負(fù)荷下降不明顯。

        分析原因,可能是醫(yī)院的住院負(fù)載較門(mén)診偏高,同時(shí)非工作時(shí)間,有人忘記關(guān)閉空調(diào),導(dǎo)致熱量無(wú)差別浪費(fèi)。

        綜上所述,通過(guò)分析醫(yī)院2020 年的用能現(xiàn)狀和能源站運(yùn)行數(shù)據(jù),嚴(yán)寒天氣、不良的用能習(xí)慣共同造成醫(yī)院熱負(fù)荷偏高的現(xiàn)象。

        2 分布式能源站系統(tǒng)運(yùn)行策略尋優(yōu)

        本節(jié)從能源站運(yùn)行尋優(yōu)的角度,利用工況尋優(yōu)系統(tǒng),對(duì)其運(yùn)行參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化分析,挖掘其能耗、經(jīng)濟(jì)性空間,對(duì)能源站的后續(xù)運(yùn)行提供指導(dǎo)。

        2.1 能源站設(shè)備介紹

        能源站包含800kw燃?xì)鈨?nèi)燃機(jī)2 臺(tái)、煙氣熱水型溴化鋰2臺(tái)(與燃機(jī)一拖一部署,額定制冷功率930kw、制熱功率800kw)、900RT 電制冷4 臺(tái)、3.5mw 燃?xì)庹婵展徨仩t2 臺(tái)、2.8mw 燃?xì)庹婵諢崴仩t1 臺(tái)、2t/h 燃?xì)庹羝仩t2 臺(tái)、156kwp屋頂光伏。能夠?yàn)橛脩籼峁╇?、熱、冷、熱水、蒸汽等多類型能源。能源站供熱設(shè)備于2020 年11 月投運(yùn)供暖,內(nèi)燃機(jī)及發(fā)電機(jī)組于2020 年12 月正式供電。

        2.2 尋優(yōu)系統(tǒng)及尋優(yōu)思路介紹

        本文所使用的的工況尋優(yōu)系統(tǒng),是運(yùn)用機(jī)理建模與基于能源站傳感器網(wǎng)絡(luò)采集的大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)技術(shù),實(shí)現(xiàn)能源系統(tǒng)動(dòng)態(tài)尋優(yōu)模型的構(gòu)建及在線自演進(jìn)、自優(yōu)化。同時(shí),運(yùn)用AI 尋優(yōu)技術(shù),實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)性與能耗優(yōu)化提升的動(dòng)態(tài)尋優(yōu)目標(biāo)。

        尋優(yōu)系統(tǒng)主要分為5 個(gè)功能模塊:(按照運(yùn)行的調(diào)用流程)日前的負(fù)荷預(yù)測(cè)和生產(chǎn)計(jì)劃,實(shí)時(shí)的優(yōu)化調(diào)度和經(jīng)濟(jì)性評(píng)估,利用歷史數(shù)據(jù)的模型訓(xùn)練。5 個(gè)模塊組成了一個(gè)閉環(huán),預(yù)測(cè)結(jié)果是生產(chǎn)計(jì)劃的條件、生產(chǎn)計(jì)劃作為調(diào)度指令的參考,實(shí)時(shí)尋優(yōu)的結(jié)果作為經(jīng)濟(jì)性評(píng)估的標(biāo)桿工況,同時(shí)經(jīng)濟(jì)性結(jié)果是模型訓(xùn)練迭代的目標(biāo),模型自演進(jìn)為后續(xù)的模塊提供更準(zhǔn)確的模型,最終形成一個(gè)循環(huán)上升的效果。

        尋優(yōu)系統(tǒng)平臺(tái)使用Orleans 微服務(wù)架構(gòu)、底層Linux 系統(tǒng)、應(yīng)用Docker 容器化部署,與DCS 系統(tǒng)的通訊接口采用Modbus實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集和下控,在硬件方面關(guān)鍵設(shè)備的熱備、物理隔離等,共同保證系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定、可用、可拓展。

        2.3 尋優(yōu)結(jié)果及分析

        由于醫(yī)院冬季的典型日電負(fù)荷數(shù)據(jù)未采集,所以本文選用設(shè)計(jì)電、熱負(fù)荷作為邊界條件進(jìn)行尋優(yōu)計(jì)算,按照能源站傳統(tǒng)的“以熱定電”模式進(jìn)行運(yùn)行模擬,得到設(shè)備負(fù)荷分配指令,作為尋優(yōu)模式的對(duì)比。

        圖2 用戶冬季典型日電負(fù)荷及“以熱定電”工況運(yùn)行曲線圖

        圖3 用戶冬季典型日熱負(fù)荷及“以熱定電”工況運(yùn)行曲線圖

        同時(shí),根據(jù)能源站與業(yè)主方、燃?xì)夤镜裙竞炗喌牟少?gòu)合同,梳理出能源單價(jià)如表3 所示,作為計(jì)算的關(guān)鍵邊界條件。

        表3 單位能耗及售能價(jià)格

        將用戶負(fù)荷曲線導(dǎo)入計(jì)算模型,同時(shí)將系統(tǒng)設(shè)置為測(cè)試模式進(jìn)行離線計(jì)算,通過(guò)工況尋優(yōu)算法計(jì)算得到能效最高的設(shè)備出力指令。

        圖4 冬季負(fù)荷及設(shè)備理想出力圖

        圖5 冬季運(yùn)行成本對(duì)比圖

        通過(guò)對(duì)結(jié)果可知,首先,分布式能源站能夠降低系統(tǒng)的運(yùn)行成本,而運(yùn)用尋優(yōu)算法可以比“以熱定電”模式進(jìn)一步節(jié)約運(yùn)行成本。同時(shí),智能尋優(yōu)對(duì)比“以熱定電”模式的結(jié)果,發(fā)現(xiàn)智能尋優(yōu)的燃機(jī)出力很低,并維持在基本出力。經(jīng)過(guò)分析發(fā)現(xiàn),是當(dāng)時(shí)的燃機(jī)價(jià)格較高,導(dǎo)致內(nèi)燃機(jī)發(fā)電的能效較低,所以尋優(yōu)算法主動(dòng)降低了燃機(jī)的出力。

        3 結(jié)論

        我國(guó)已經(jīng)全面推行綠色建筑理念,通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新和施工管理的有效結(jié)合,切實(shí)提升了建筑的保溫性能、降低了單位供暖能耗[5]。但是不能忽略的是,在實(shí)際的生產(chǎn)生活過(guò)程中,嚴(yán)寒天氣、相關(guān)政策、不良的用能習(xí)慣同樣會(huì)造成建筑能耗偏高的現(xiàn)象。

        因此,在源側(cè)的供暖單位(如分布式能源站)需要采取合理的運(yùn)行控制策略,通過(guò)融合機(jī)器學(xué)習(xí)。人工智能尋優(yōu)等數(shù)字化技術(shù),控制優(yōu)化供熱量,使其隨著供暖負(fù)荷的變化及時(shí)調(diào)整,減少過(guò)量供熱的情況。同時(shí)在用戶側(cè),尤其是公共場(chǎng)所,如辦公區(qū)、商業(yè)建筑、學(xué)校醫(yī)院等,應(yīng)優(yōu)化能耗管理模式,減少能源的浪費(fèi)現(xiàn)象,共同推進(jìn)并實(shí)現(xiàn)綠色建筑理念。

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