磁悬浮冷水机组负压缩节能适应性研究

2020-11-18黄东平庄应科林绍杰

环境技术 2020年5期

黄东平，庄应科，林绍杰

（海南红塔卷烟有限责任公司，海口 570100）

引言

磁悬浮冷水机组是中央空调的核心组成部分，在整个系统中消费较大一部分的能耗，大约有百分之五十至百分之六十主要用于制冷机组产生能量，剩余部分则用于冷冻水和冷却水的输配[1,2]。由此可见，降低磁悬浮冷水机组能耗是建筑节能工作的首要内容。

目前，国内外部分学者已经取得了较为显著的研究成果，并且终点针对冷水机组进行了对应的模拟等操作，确保整个空调组的稳定运行。例如相关学者组建了冷水机组在线模型，通过模型达到节能的目的；还有部分专家将整个系统的总能耗设定为目标函数，同时选取对应的优化方法对各个设备进行负荷优化处理；还有部分专家组建了冷水机组物理模型，通过模型优化，以有效达到节能的目的。

在确保制冷机组稳定运行的状态下，需要进一步提升制冷机组的运行效率[3]，它是确保冷水机组整体能耗的有效途径。本文重点针对磁悬浮冷水机组负压缩节能适应性进行研究，通过具体的仿真实验数据，全面确定了所提方法的有效性以及实用性。

1 方法

1.1 磁悬浮冷水机组机理模型以及能耗模型的组建

磁悬浮冷水机组机主要包含三个不同的子系统，分别为：

1）冷冻水系统；

2）制冷组系统；

3）冷却水系统。

水循环系统主要是由以下两部分组成，分别为：

1）冷冻水泵；

2）冷却水泵。

以上两种不同类型的水泵是整个系统进行工作的源泉，同时系统也能够根据各个水泵的电能消耗情况进一步确定水质的循环流动趋势，以达到换热的目的。

其中制冷机组是整个冷水机组十分核心的部件[4,5]，它主要是由以下几个部件组成，分别为：

1）压缩机；

2）冷凝器；

3）节流阀；

4）蒸发器。

综合分析上述制冷循环过程[6]，能够将蒸发器内部根据制冷剂的状态划分为两部分，分别为：

1）两相区；

2）过热区。

蒸发器的稳态传热方程能够表示为以下的形式：

式中：

—制冷剂质量流量；

Tchw,i—冷冻水入口温度；

Tchw,o—冷冻水的出口温度；

Se—蒸发器的传热总面积；

Ue—蒸发器总传热系数。

其中两相区和过热区之间传热系数平均值能够表示为以下形式：

式中：

Ue,sp—蒸发器过热区的传热系数；

Ue,tp—蒸发器过热区的传热面积。

由于Ue,sp和Ue,tp能够分别利用制冷剂侧和水侧传热系数直接计算获取[7,8]。

结合相关公式，能够获取过热区内制冷剂侧和水侧能量平衡方程能够获取：

式中：

Tchw,avg—冷冻水的平均温度。

过热器和两相区制冷剂侧的传热系数主要是由相关的关联式获取，具体的计算式如下所示：

冷冻水侧传热系数主要利用以下公式表示，具体如下所示：

式中：

B—冷却水平均温度的计算取值。

以下给出具体的计算式：

以下具体给出蒸发器另外的一个独立方程，即制冷剂侧和冷冻水侧之间的能量方程：

式中：

Qe—蒸发器负荷；

—冷冻水质量流量。

其中压缩机质量流量计算式能够表示为以下的形式：

式中：

f—压缩机频率；

Vcom—理论输气量；

ρi—入口制冷剂的密度；

ηvol—压缩机的体积效率。

利用以下公式进行计算，即：

另外一方面，压缩机对制冷剂的主要作用够表示为以下的形式：

式中：

ccom,q,1和ccom,q,2—不同的压缩机特性系数。

结合上述分析，以下给出压缩机能量守恒方程，具体的计算式如下所示：

通过制冷机组整体能量守恒方程[9]，则冷凝器释放的热量能够表示为以下的形式：

和蒸发器相似，冷凝器内制冷剂侧和冷却水侧的整体热平衡方程能够表示为以下的形式：

式中：

Tclw,i—冷却水的入口温度；

Tclw,o—冷却水的出口温度。

通过冷凝器制冷剂侧以及冷却水侧的稳态传热方程，能够获取冷凝器模型的另外一个独立方程，具体如下所示：

式中：

Uc—冷凝器的传热面积总和；

Sc—冷凝器的换热次数。其中两个区域传热数的平均值能够表示为以下的形式：

两个区域内的能量平衡方程能够表示为以下的形式：

在获取系统的主要系数后，需要结合参数计算蒸发器的出口过热度，其中蒸发器过热度的计算式能够表示为以下的形式，则有：

1.2 磁悬浮冷水机组负压缩节能适应性研究

在上述分析的基础上，以下选用遗传算法进行优化处理，其中遗传算法是模拟生物基因遗传以及进化过程发展形成的。在利用遗传算法进行问题寻解前，需要针对优化问题所涉及到的变量转换为具有一定基因结构的染色体编码，通常不选取二进制的编码方式，编码的长度需要通过变量的范围以及精度进行进一步确定。所以，设定变量的取值范围为精度为d，同时将具体的取值进行划分，具体的计算式如下所示：

染色体在经过进化后，能够得到各种基因编码，以下需要对全新的基因进行评价，同时将二进制的基因编码转换为实数的数值形式，整个过程被称为解码，解码实质上就是编码的逆过程，具体的计算式如下所示：

xs对应区间内的实数值能够表示为以下的形式：

种群主要是由不同染色体形成的群体。在遗传算法中，各组解都被称为单一的个体或是染色体，它所对应的编码就被称为基因串。其中全部变量的编码能够形成一个数码串，以下给出具体的表现形式：

遗传算法的寻优方向主要是通过染色体的适应度取值所决定的；其中适应度取值较大的染色体，遗传到下一代的概率较大；反之，适应度取值较小的染色体，遗传到下一代的概率则较小。

针对于目标函数最小取值问题，能够表示为以下的形式：

针对目标函数最大值问题，能够表示为以下的形式：

初始化种群只是问题的初始解，同时也是随机形成的，但是并不是问题的最优解，为了得到最优解，需要对种群进行以下三个操作：

1）选择；

2）交叉；

3）变异。

以下给出个体i的概率计算式：

在上述分析的基础上，以下选用遗传算法对磁悬浮冷水机组不同负荷设定点进行寻优计算[10]，使系统优化运行，确保磁悬浮冷水机组达到节能的目的，以下给出具体的计算式：

2 仿真实验

为了验证所提磁悬浮冷水机组负压缩节能适应性研究方法的综合有效性，需要进行仿真实验测试，实验环境为：IBM IntelliStationZ Pro，其配置为：操作系统是 Windows XP Professional（SP2），CPU 是 Intel Xeon 3.0 GHz，系统内存为2 GB，GPU是NVIDIA的Quadro Fx3400，显存为256 MB，显卡总线为PCI-Express X16。