TBVMC的冷却塔热力性能优化控制方法

谭小卫，刘文浩，刘桂雄，黄 坚

（1.新菱空调（佛冈）有限公司，广东 清远 511675；2.华南理工大学机械与汽车工程学院，广东 广州 510640）

TBVMC的冷却塔热力性能优化控制方法

谭小卫1，刘文浩2，刘桂雄2，黄 坚2

（1.新菱空调（佛冈）有限公司，广东 清远 511675；2.华南理工大学机械与汽车工程学院，广东 广州 510640）

该文提出一种冷却塔热力性能优化控制方法，首先在温度边值测量约束（TBVMC）模型基础上，理论分析水泵转速与水量、扬程、功率与调速比的关系，提出冷却塔性能优化方法；其次，分别研究水泵、风机变频控制机理，提出基于定温差的水泵、风机频率控制方法，实现冷却塔热力性能优化控制；最后，为CEF-370A不锈钢逆流冷却塔搭建测量与执行模块，验证优化控制效果。结果表明：在各个测试温差下，频率拟合值与实测值相对偏差在±2.4%以内。

冷却塔；温度边值测量约束；热力性能；优化控制

0 引 言

冷却塔是循环冷却系统的重要组成部分，作为主要末端冷却装置，在工厂、空调系统、能源生产行业中得到广泛应用[1]。冷却塔热力性能的优化控制是提高工业能源利用率的重要途径，香港理工大学F.W.Yu等[2]在实现冷却塔热力性能监测基础上，将风机和水泵转速调整为冷却塔部分负载的线性函数，实现冷却塔性能提升1.4%～16.1%的优化控制；王静等[3]基于遗传算法的PID控制器开发了一套冷却塔控制系统，能准确控制冷却塔热力性能参数；杨露露等[4]对影响冷却塔的相关参数进行分析，得出不同负荷和室外温湿度变化下的最佳控制策略；赵恒鑫等[5]理论分析了冷却水在不同工况下存在一个最优点，基于RBF神经网络辨识，保证系统持续低能耗运行。本文在团队前期的温度边值测量约束（TBVMC）热力性能评估方法基础上[6]，研究冷却塔热力性能优化控制方法。

1 基于TBVMC的冷却塔性能优化方法

湿式冷却塔的热力性能计算涉及冷却塔环境参数、运行参数，那么需要通过传感网络采集模块对冷却塔现场进水量mw、进风量ma、进水温度Twi、出水温度Two、出风温度Tao等运行参数和大气压力P0、湿球温度Twb、进风干球温度Tai等环境参数进行实时采集，从而确定水温边值为Twi、Two，气温边值为Tai、Tao。

一般来说，两点边值问题中微分方程需要采用自适应步长控制的Runge-Kutta算法积分，算法比较复杂，考虑到冷却塔稳定运行时风机输出功率近似恒定，可认为其内部空气流场均匀，可作以下简化：将填料高度Lfi进行N等分，则填料区水温变化量ΔTw=（Twi－Two）/N，气温变化量 ΔTa=（Tao－Tai）/N，那么两者近似满足线性关系，即ΔTa=λΔTw，又冷却塔稳定运行时，进水量mw、进风量ma近似恒定，则温度边值测量约束（TBVMC）模型[6]为

水泵变频调速是降低冷却塔能耗的重要途径。根据相似定律，水泵转速与水量L、扬程H、功率N与调速比k具有以下关系：

对任意一款冷却塔，假设额定负荷下温差为ΔT0，实际温差为ΔT，额定末端总阻抗为s，水泵H-L曲线与管网特性曲线相交获得的拟合额定流量为L0，冷却塔水泵变频调速后的性能曲线方程为

水泵、风机变频比k与实时温差之间的关系可表述为

由分析知基于温差控制的冷却塔变频比只与扬程-流量拟合曲线系数a0、a1、a2，额定末端总阻抗s、拟合额定流量L0、额定温差ΔT0有关，而对于指定冷却塔，这些参数都是已知的，可通过系统设置进行初始设定。

根据式（3），监测冷却塔进、出水温度测量值Twi、Two，只需再根据式（2），即可输出对应变频信号。

2 水泵、风机变频控制机理

执行机构模块是直接控制冷却塔能耗及高效运行的执行单元，主要由冷却塔水泵、风机、变频器等组成[7]。

2.1 水泵变频控制机理

以CEF-370A不锈钢逆流冷却塔为例，该冷却塔采用上海凯泉泵业公司生产的型号为KQL200/185-18.5/4的水泵。通过实际测试并结合厂家提供的数据，表1给出了泵的性能参数。

表1 KQL200/185-18.5/4型冷却水泵性能参数表

对表1中的数据进行最小二乘法拟合，其拟合曲线如图1所示。

图1 KQL200/185-18.5/4型水泵性能拟合曲线

额定转速下，扬程H、效率η、功率N-流量的拟合公式为

由该相似定律，结合式（1）可得水泵变频调速后的性能曲线方程：

图2为几种频率下的水泵流量拟合曲线。

2.2 基于定温差的水泵变频控制

图2 不同频率下水泵流量拟合曲线

末端冷却塔冷负荷P、建筑冷负荷Q与冷却水流量L、进出水温Twi、Two之间的关系为

式中机组能效COP基本保持稳定，若采取定温差控制时，即（Twi-Two）不变，那么冷却水流量与负荷等比变化[2]。

设冷却塔额定冷负荷P0为

其中 L0、ΔT0分别为额定负荷下的额定流量和温差。

某时刻冷负荷降低，由于流量变化具有滞后性，冷负荷降低刚开始表现为温差的降低Δt，变化后的冷负荷可表示为

由于控制采用定温差控制，需调整流量以保持定温差，冷负荷也可表示为

根据冷却塔设计参数，冷却塔额定冷负荷下，进、出水温度分别为37℃、32℃，即额定温差为5℃。那么不同温差减少量Δt对应的冷负荷降低比如表2所示。

由于冷却塔额定工况下流量为370.0m3/h，通过曲线拟合得到的流量值为376.6m3/h，进而找出流量L与温差ΔT之间的线性关系，如表3所示。

表2 冷负荷降低比ε随温差减少量Δt的变化表

表3 流量L随温差ΔT的变化表

拟合流量L与温差ΔT之间的线性关系可表示为

定温差控制时，可近似认为末端阻抗值不变，整个系统阻抗恒定，管网特性曲线方程为

联合式（1）、式（7）、式（8），可得：

水泵的变频控制就可根据式（3）、式（10）来实现。

2.3 基于定温差的风机变频控制

本文目的是研究部分冷负荷下，冷却塔的最优节能效果，因此在研究冷却水变流量节能时，冷却塔风机选择变频运行。

表4给出了电机变频比与转速、风量、功率、节电率等之间的关系。可见，若风机、水泵采用同样变频比，风量与水量增加比例一致，而在冷却塔设计中，风量和水量是按一定的配比设计，所以，当冷却塔进出水温差变化时，风机与水泵可采用一致的变频比控制。

表4 电机变频与转速、风量等之间关系

前面得到的只是水泵输出功率，要得到水泵总功率还需要考虑电机效率ηm及变频器效率ηVFD。ηm和ηVFD均可表示为关于水泵调速比的函数：

图3 不同调速比下电机及变频器效率图

表5 不同调速比k下电机及变频器效率

不同调速比下电机及变频器效率如图3所示，部分变速比下水泵电机及变频器的效率见表5。分析可得，当k＜0.4时，ηVFD下降明显，而k＞0.5时，ηm与ηVFD较为理想。为实现水泵高效运行，变频调速比应保持在0.5以上。

表6 不同冷却塔负荷下频率、功率、节能率

3 试验结果与分析

以CEF-370A不锈钢逆流冷却塔验证优化控制效果，在冷却塔运行现场搭建监测系统[8]，测量运行过程冷却塔的进出水温度、电机频率、风机功率、水泵功率；并在不同温差下，采用本文方法控制水泵、风机频率。

表6为不同负荷下冷却水系统频率、功率、节能率数据。设末端阻抗值不变，可以看出，在各个测试温差下，频率拟合值与实测值相对偏差在±2.4%范围内。当水温温差从4.8℃下降为3℃过程中，节能率从15.5%增大到78.2%，优化控制节能效果佳。

4 结束语

本文在TBVMC模型基础上，分别分析水泵、风机变频控制机理，并提出基于定温差的水泵、风机频率控制方法，实现冷却塔热力性能优化控制。以逆流冷却塔验证优化控制效果，在各个测试温差下，频率拟合值与实测值相对偏差在±2.4%以内。

[1]GROBBELAAR P J，REUTER H C R，BERTRAND T P. Performance characteristics of a trickle fill in cross and counter-flow configuration in a wet-cooling tower[J]. Applied Thermal Engineering，2013，50（1）：475-484.

[2]YU F W，CHAN K T.Optimization of water-cooled chiller system with load-based speed control[J].Applied Energy，2008，85（10）：931-950.

[3]王静，李木国，刘于之，等.模拟冷却塔计算机控制系统的设计与实现[J].计算机测量与控制，2012（9）：2405-2406.

[4]杨露露，卢军，唐红琴，等.空调冷却水系统节能控制策略[J].暖通空调，2013（4）：97-99.

[5]赵恒鑫.变风量空调冷却水系统优化控制研究[D].西安：西安建筑科技大学，2013.

[6]刘桂雄，刘文浩，洪晓斌，等.基于TBVMC湿式冷却塔热力性能快速评估方法[J].中国测试，2014，40（6）：1-5.

[7]刘文浩.基于CFD逆流湿式冷却塔热力性能监控系统与远程监控平台[D].广州：华南理工大学，2016.

[8]刘桂雄，叶季衡，肖若，等.冷却塔热力性能在线监测装置及系统研制[J].中国测试，2013，39（4）：64-68.

（编辑：徐柳）

A TBVMC based thermal performance optimization control method for cooling tower

TAN Xiaowei1，LIU Wenhao2，LIU Guixiong2，HUANG Jian2
（1.SINRO（Fogang）Air-conditioning&Cooling Equipment Co.，Ltd.，Qingyuan 511675，China；2.School of Mechanical and Automotive Engineering，South China University of Technology，Guangzhou 510640，China）

First of all，theoretical analysis was conducted on the relation among pump speed，flowrate，head of delivery，power，and speed ratio.A boundary constraint value by measurement temperature（TBVMC）thermal performance optimization model was established.Secondly，the control mechanism ofpump and fan variable frequency were researched respectively.A temperature basedcooling towerthermalperformance optimization controlmethod wasproposed.Finally the measurement and execution module for CEF-370A stainless steel cooling tower was set up to verify the optimal control effect.The results show that the relative deviation between frequency fitting value and measured value is less than±2.4%in each test temperature difference.

cooling tower；TBVMC；thermal performance；optimization control

A

：1674-5124（2017）01-0112-04

10.11857/j.issn.1674-5124.2017.01.023

2016-10-15；

：2016-11-29

广东省省级科技计划项目（2013B091500061）

谭小卫（1971-），女，澳门人，高级工程师，主要从事智能测量与节能控制技术。