变风量空调系统控制优化方法研究

陈友明 刘健

摘要：提出了“总风量阀位控制法”和“最大负荷率最小风量法”分别优化变风量空调系统送风静压和送风温度，并应用到一座实际建筑的变风量空调系统中.建立了变风量空调风系统模型，利用TRNSYS对大楼典型层风系统进行模拟，用实测数据验证模型正确性，模拟分析了典型日变风量系统优化前后的风机能耗.模拟结果表明，与定静压定送风温度的原控制方法相比，优化控制能节约风机能耗，在部分负荷下效果尤为明显，冬季和过渡季试验日的节能率分别为19.38%和15.58%.对2种控制方法下的全年能耗和室内热舒适性进行了试验对比测试，结果表明，全年的节能率为7.16%，而且室内热舒适性得到显著提高.

关键词：优化控制；能耗；热舒适；变风量系统；送风静压；送风温度

中图分类号：TU831.3 文献标识码：A

变风量空调系统因其良好的节能性而被广泛使用于商业和办公建筑中.目前的变风量空调系统普遍采用定静压定送风温度控制方法[1].在部分负荷下，变静压控制使末端装置内风阀处于最大开启状态，同时使系统维持一个较低的静压设定值，因而比定静压控制节约风机能耗[2].合理的静压设定值对系统的节能效果和室内热舒适性起到关键作用，这对控制方法提出了更高的要求.

传统的变静压控制采用阀位控制法[3-6]，即根据末端风阀全开的个数来调节静压设定值：当风阀全开的个数低于设定值（一般取一个）时，系统通过减小静压设定值使阀门开度增大，从而满足风量的要求，反之则增大静压设定值.这一方法实现简单，但并没有考虑空气流量是否满足负荷和新风量的需求，可能导致风量不足或通风不够.实际上，当空调负荷很小时，不断降低送风静压，可能导致送风量过低而不能送入足够的新风量，这样会使室内空气品质变差；又如在负荷分布不均匀，且有一个阀位全开时，送风静压不增不减，这时需求风量可能大于实际送风量，导致风量不能满足负荷需求.若按现有控制方法单纯为了保证风阀全开的个数不断地增大或减小静压设定值，可能引起部分区域过冷或过热.因此，良好的空调系统应该是在保证室内热舒适性的前提下尽量节约能源[7].基于这种思想，本文提出的变风量空调系统优化控制方法主要包括空气处理机组风机的送风静压和送风温度优化控制两部分，即根据室内负荷的变化实时改变送风静压和送风温度的设定值，从而实现对空气处理机组的控制.本文分别通过模拟分析和现场实测来比较分析新提出的VAV系统控制优化方法.

1变风量空调系统控制优化方法

通过分析VAV系统的运行特点，本文分别提出了VAV AHU的送风静压和送风温度控制优化方法.

1.1送风静压控制优化

本文提出的静压优化控制方法——总风量阀位控制方法，可同时根据总送风量与总需风量的差值和风阀的全开个数来优化静压设定值.当风阀全开个数满足设定要求，同时总风量的差值保持在某一范围内时，则可认为系统达到稳定状态，此时维持静压设定值不变，否则要调整静压设定值的大小以达到这种稳定状态.其控制方法流程图如图1所示.对于实际建筑的空调系统，风阀长时间运行时可能出现堵死、卡位等硬故障，从而引起输出信号有误，导致总送风量和总需求风量相差很大，将会影响优化结果，因此控制方法设定了一个上限值，若这种情况连续出现的次数超过该上限值，则认为末端风阀存在硬故障，静压设定值将自动恢复为初始设定值.

1.2送风温度控制优化

当系统负荷减少时，变静压控制通过降低风机转速，减小系统管道静压以增大末端装置阀门开度来满足风量的要求.当负荷减少到一定程度时，系统所需的风量过少，可能会造成室内空气流动性差和新风量不足等问题，这时可提高送风温度以增大送风量；相反，当负荷很大时则要降低送风温度来减少送风量.

每个末端都有一个恒定的最大风量（MXFL），在不同时刻对应一个需求风量（RFL），同一末端的需求风量/最大风量的比值定义为该末端的负荷率.负荷率越大，说明需求风量越大，此时有的末端的需求风量可能满足不了室内热舒适性的要求，这时则要降低送风温度设定值.在冬季或者过渡季负荷较小的情况下，AHU送风量减少，此时需要通过提高送风温度来增大送风量，解决由于风量过小造成的不利影响.本文提出的送风温度优化控制方法——“最大负荷率最小风量法”如图2所示，考虑了末端的负荷率和最小风量2个参数，实现送风温度设定值的重新设定.

理论上为了防止局部区域过热或过冷，实际送风量小于最小送风量的末端个数（j）和负荷率≥0.9的末端个数（i）的设定值应该为1，但由于空调系统在实际运行过程中个别VAV末端可能产生故障不能正常工作，或者用户的特殊要求等原因，i和j的设置应综合考虑实际操作和控制精度要求.送风温度设定值为13.5～18 ℃.

2变风量系统模拟建模

本文以一座位于香港岛的办公建筑的变风量空调系统作为模拟和试验研究对象.该建筑共有36层，其典型层的空调系统控制原理如图3所示.典型层负荷由一个AHU负担，制冷量为118.9 kW，风机的设计风量为20 160 m3/h，功率为11 kW，共有37个末端装置，送风管道为枝状管道.

该建筑需要全年供冷，变风量空调系统原先采用定静压定送风温度控制方法.变风量系统大部分时间在部分负荷下运行，而静压设定值是在系统最大设计风量下确定的，因此剩余的静压值要通过调小末端装置的风阀消耗掉，造成能源浪费.下面通过建立VAV系统模型，模拟分析采用本文提出的变静压变送风温度优化控制方法的节能潜力.

2.1模型简化及假设

本文建立仿真器的目的在于分析研究优化前后AHU风机的能耗情况，而每层AHU子系统是相对独立运行的，只需要以典型层为研究对象即可达研究目的.为此本文对典型层空调系统进行简化，如图4所示.

在系统模型中，变风量系统可以看作是一个由许多相互连接的部件组成的回路.这些部件包括空气处理机组、管段及阀门等.为简化计算，本文对系统模型进行如下假设：

1）空气为不可压缩气体，密度为1.29 kg/m3；

2）管道内空气流动为一维流动；

3）不考虑执行机构的滞后现象；

4）在变风量空调系统中，除了空气处理机中的风机，系统中的其他部件，如各管段、弯头、三通、过滤器及表冷器等，其阻力系数均简化为定值；而VAV末端由于阀门开度是变化的，因此其流动阻力系数是变化的.

2.2管网阻力模型

风管作为空气的传递部件，当空气在风管内流动时由于管内的摩擦阻力和局部阻力产生压降.假设管内压力传递的变化是瞬态的，即不存在延时效果，其动力性能可用稳态方法描述.空气通过风管的压降（ΔP）与通过的流量（Q）的平方成正比，即

降，Pa.

3模拟分析

将上述部件模型用FORTRAN语言编写成程序模块，以TRNSYS[9]作为仿真平台进行模拟，模拟时间为8：00～18：00，步长为5 min.

3.1模型验证

计算机仿真是对真实系统运行情况的近似模拟，因此首先需要对仿真器的正确性进行验证.模型验证分别将现场在2种控制方法下的实测风量、静压设定值等数据制作成TRNSYS能读取的数据文件作为仿真器输入文件，将模拟计算得到的风机转速模拟值与系统实际运行的记录值进行对比，以验证该模型在不同控制方法下的正确性.图5为风机转速的实测值与模拟值比较.

由图5可知，实际值结果与模拟结果变化趋势相吻合.根据实际值与模拟值的变化趋势及误差，可以认为本文建立的模型能真实反映典型层空调的实际运行情况，因此本模型可作为研究优化控制对风机能耗影响的工具.

3.2模拟结果

根据香港气候特点，选择3个典型试验日分别代表冬季、夏季和过渡季的气候条件进行仿真模拟.模拟的各项输入是基于试验日建筑管理系统（BMS）记录的运行数据，将实测风量和静压设定值作为优化控制仿真器的输入文件，可得到优化控制下风机的运行情况和能耗.根据优化控制下送回风温差、送风量和原控制下的送回风温差可算出在原控制下风机的送风量，静压设定值为200 Pa，以上作为原控制仿真器的输入文件，可得到原控制下风机的运行情况和能耗.风机的能耗模拟值如表1所示.

由表1可知，在冬季和过渡季部分负荷工况下，由于静压设定值的降低，优化控制的节能效果较为明显，节能率分别为19.38%和15.58%.而在夏季，由于接近设计负荷，虽然送风温度的降低可减少送风量，但是在某些时刻优化控制设定的静压设定值会大于原控制设定的200 Pa.因而节能效果不如冬季和过渡季工况，节能率仅为0.70%.

4 试验测试

将本文提出的变静压变送风温度优化控制方法用VB语言编写成程序，利用OPC数据通讯技术在试验建筑的BMS中实时在线优化各层变风量空调系统的送风静压和送风温度，比较优化前后的节能潜力和室内热舒适性.建筑中BMS能监测空调系统的运行情况，记录运行数据.因此可从BMS中读取2种控制方法下变风量系统相关运行数据以分析优化前后的能耗情况，这为本文的试验测试提供了便利条件.

4.1能耗分析

BMS系统只记录有全大楼所有VAV风机的总耗电量数据.为了比较2种控制方法的能耗情况，定义风机的总耗电量与空调总冷负荷的比值为输送率，即输送单位冷负荷需要消耗的电量.由定义可知，输送率越小，表明输送单位冷负荷所需要消耗的电量越小，该控制方法更节能.通过比较优化前后的输送率即可得到节能率.空调总冷负荷可由制冷机供水温度、回水温度和冷冻水流量计算得到.这些数据均可从BMS记录的数据获取.本试验建筑从2011年11月以前采用原来的控制方法，2011年11月及以后采用本文提出的优化控制方法.将优化运行前后各1年的能耗情况进行分析比较，优化控制方法相对原控制方法的逐月节能率如图6所示.

由图6可知，优化控制方法的节能效果在冬季（12月至2月）尤为突出，均大于20%，而在负荷较高的夏季（6月至10月）节能效果不明显，全年平均节能7.16%.

4.2热舒适性分析

对于舒适性空调而言，当相对湿度为30%～70%时，相对湿度对人体舒适性影响较小.因此可以主要考虑风速和空气温度对人体的综合作用.根据试验结果，有效温度差与室内风速之间存在以下关系[10]：

ADPI反映了空调区内气流组织对舒适性的影响.ADPI越高，空调区内逗留人员对环境感到满意的人越多.通常情况下，当ADPI≥80%时，就认为空调区内气流组织是令人满意的，如果ADPI=100%表示达到最佳.

在冬季、夏季及过渡季分别选取2种气象条件相似的试验日对试验建筑空调区域进行现场测试，比较2种控制方法的ADPI.由于试验日为工作日，室内人员、灯光及设备负荷基本相似，因此认为试验建筑室内冷负荷未发生较大变化.图7为冬、夏和过渡季3种工况下在工作时间内2种控制方法下试验建筑空调区域的ADPI分布情况.

通过对2种控制方法下空调区域ADPI的比较可以发现，优化控制方法下的ADPI≥80%的时间均比原控制方法要多，且在冬季和过渡季尤为显著，说明优化后空调区域的气流组织得到了明显改善，室内热舒适性有明显提高.

5结论

应用本文提出的变静压变送风温度优化控制方法，以香港某办公建筑为研究对象，采用模拟和试验对比的研究方法对变风量空调系统优化控制的节能性和热舒适性进行分析研究，得出以下结论：

1）以TRNSYS作为仿真平台，建立变风量系统部件模型，用实测数据验证模型正确性，对冬季、夏季和过渡季试验日典型层的变风量系统的运行情况进行仿真模拟.模拟结果表明，优化控制方法在冬季和过渡季试验日节能效果明显.

2）将提出的优化控制方法开发成实时在线优化控制程序应用到试验大楼的BMS中对变风量空调系统实行实时在线优化控制.对试验大楼进行实验测试，用输送率比较2种控制方法下全年的节能率.结果表明，优化控制方法在11月至4月份节能效果显著，全年平均节能率为7.16%.

3）在冬季、夏季和过渡季分别选取气象条件相似的典型试验日，分析比较了2种控制方法下典型试验日的室内热舒适性，结果表明优化控制方法在3种工况下均能提高室内热舒适性.

参考文献

[1]马素贞，刘传聚. 变风量空调系统发展状况[J]. 暖通空调， 2007，37（1）：33-37.

MA Suzhen， LIU Chuanju. Development of variable air volume （VAV） air conditioning systems [J]. Heating Ventilating & Air Conditioning， 2007， 37（1）：33-37. （In Chinese）

[2]叶大法，杨国荣. 变风量空调系统设计[M]. 北京：中国建筑工业出版社，2007：1-10.

YE Dafa， YANG Guorong. Design on VAV system [M]. Beijing： China Architecture and Building Press， 2007：1-10. （In Chinese）

[3]WANG Shengwei. Dynamic simulation of building VAV airconditioning system and evaluation of EMCS online control methods [J]. Building and Environment， 1999， 34：681-705.

[4]LORENZETTI D M， NORFORD L K. Pressure setpoint control of adjustable speed fans [J]. Transactions of ASME， 1994， 116：158-162.

[5]XU Xinhua，WANG Shengwei，SUN Zhongwei，et al.A modelbased optimal ventilation control method of multizone VAV airconditioning systems[J]. Applied Thermal Engineering，2009， 29：91-104.

[6]晋欣桥. 变风量空调系统的仿真及其实时优化控制研究[D].上海：上海交通大学机械与动力工程学院，1999：95-120.

JIN Xinqiao. Study onsimulation of VAV airconditioning system and online optimal control [D]. Shanghai： School of Mechanical Engineering， Shanghai Jiaotong University， 1999：95-120. （In Chinese）

[7]FREDRIK E， ANDERS S. Pressure controlled variable air volume system[J]. Energy and Buildings， 2003， 35： 1161-1172.

[8]付祥钊. 流体输配管网[M]. 2版. 北京：中国建筑工业出版社，2005：50-52.

FU Xiangzhao. Fluid transporting and piping network [M].2nd ed.Beijing： China Architecture and Building Press， 2005：50-52. （In Chinese）

[9]KLEIN S A， BECKMAN W A， MITCHELL J W， et al. TRNSYS： a transient system simulation program[M].16th ed. Madison： University of WisconsinMadison， 2006，1：1-12.

[10]MILLER P L. Diffuser selection for cold air distribution [J]. ASHRAE Journal， 1991，9：32-36.