基站用相變儲能機組性能實驗及預測模型

羅新波，張 泉，孫小琴，陳曉明，王加強，廖曙光

（1.湖南大學 土木工程學院，長沙 410082；2.長沙麥融高科有限公司，長沙 410015）

隨著通信業的迅速發展，中國對基站數量需求越來越多，基站耗電量大。據不完全統計，僅中國移動2009年耗電就達到111.4億k W·h，基站耗能已占運營商能耗的一半左右［1］，其中空調耗能占基站耗能30%～50%［2］，基站空調系統節能迫在眉睫。李雄文［3］從氣流組織角度提出空調下送風方式及出風口朝向通信設備進風口實現節能；李森［4］指出在合適的室外氣候條件下，通信基站采用新風技術全年可實現節能30%～50%。為解決新風技術中能量供需不平衡的問題，孫小琴等［5］提出相變儲能機組，結合室外新風技術和相變儲能技術降低基站制冷能耗，研究發現，采用此項技術機組能效比高達14.04 W／W。

相變儲能機組性能的影響因素眾多，難以通過數學模型準確預測機組性能。為了方便地分析相變儲能機組的節能性，本文采用神經網絡預測機組COP和蓄／放能量，分析影響機組性能的參數。神經網絡具有大規模并行分布式存儲、處理及自組織、自適應、自學習的能力，特別適合處理需要同時考慮許多因素和條件的問題［6］。眾多專家學者針對不同問題進行神經網絡建模研究。陳文鼎等［7］利用神經網絡，以不同時刻的室外氣溫、太陽輻射以及某時刻供冷時數作為輸入準確預測出第二天空調負荷，并分析誤差原因及提高精度的方法；魏東等［8］采用前向神經網絡作為優化反饋控制器穩定控制變風量空調系統，并實時預測出空調區域負荷；Kusiak等［9］采用動態神經網絡對HVAC系統優化建模，與傳統控制策略相比可節能30%；Gerardo等［10］通過神經網絡控制翅片式換熱器的換熱空氣溫度，與常規PI／PID控制比較，神經網絡更容易穩定系統且具有更好的適應性；Qi等［11］分析無填料噴霧冷卻塔熱質傳遞，與實驗結果相比，神經網絡預測結果的絕對平均相對誤差為1.13%，而數值模型計算的誤差達到9.42%；Ermis［12］利用神經網絡分析管翅式蓄熱系統相變傳熱過程，以傳熱面積、雷諾數、進口傳熱流體溫度、時間為輸入預測蓄熱量，與實驗數據相比，其絕對平均相對誤差為5.59%，小于數值模型的14.99%。因此，在非線性影響因素眾多的系統采用神經網絡方法研究比傳統方法更精確，耗時花費更少。

目前相變儲能機組還處在研究階段，考慮到機組COP及蓄／放能量影響因素之間的非線性特性，本文利用BP神經網絡對相變儲能機組COP及蓄／放能量進行預測，以空氣溫濕度、水流量、風量、水溫差、功率及時間為輸入量，采用三層網絡結構，對比隱含層不同神經元的預測輸出，以湖南大學焓差臺實驗的數據對神經網絡預測結果進行了對比驗證。

1 基站用相變儲能機組模型

孫小琴等［5］研發出一種基站用相變儲能機組，該機組由空氣冷卻器、相變模塊、風機、水泵、過濾器、水管以及相應的控制裝置組成，其模型如圖1所示。其運行模式有新風、儲能以及放能模式。

基站用相變儲能機組新風模式，當室外新風只能夠承擔基站內空調負荷時，只運行機組風機，經過過濾，把新風送入基站帶走站內熱負荷；儲能模式，當室外新風足夠承擔站內負荷并有富余時，基站內的冷負荷直接由新風承擔，水泵與風機同時開啟，并對相變模塊蓄冷，此時儲能模塊的蓄能量由能量守恒定律得：

圖1 基站用相變儲能機組模型示意圖

式中：Qs、QT－s分別為模塊5 min內蓄能量和總蓄能量，k W；ρa、ρw分別為空氣和水的密度，kg／m3；Va、Vw分別為風量和水流量，m3／s；tair－in、tair－s分別為新風和送風溫度，K；φ為相對濕度，%；Pa、Pq，b分別為大氣壓力和空氣的飽和水蒸氣分壓力，Pa；Cw為水的比熱，kJ／（kg·K）；tw－in、tw－out分別為進水和出水溫度，K；t為時間，min。

放能模式，當室外新風溫度高，不能利用時，由相變模塊儲存的蓄能量來除去站內的負荷。機組的放能量為

式中：Qr為機組制冷量，k W；tair－r、tair－s分別為回風和送風溫度，K；Qd、QT－d分別為模塊5 min內放能量和總放能量，k W。

相變儲能機組COP為

式中：Qf為 風機功率，k W；Qp為水泵功率，k W。

2 焓差臺實驗模型及實驗結果分析

實驗數據在湖南大學焓差臺實驗室獲得，其實驗模型如圖2所示：

圖2 實驗模型示意圖

該實驗室由兩個房間組成，1個是室內側，用于模擬基站內的溫濕度條件，另1個為室外側，用于模擬戶外新風條件。相變儲能機組放在室內側，對其性能進行測試，同時在室內側放置1個2 500 W的加熱器作為基站內典型的熱源。在室內側和室外側共設立3個測點，測點1、2、3分別用熱電偶測得送風溫濕度，回風溫濕度以及新風溫濕度，用能量計測出水流量和水溫，通過測定標準流量噴嘴前后靜壓差測量風量，每5 min記錄一組數據，儲能模式下記錄60組數據，放能模式下為45組數據。該機組的COP以及蓄／放能結果如圖3～5所示。

圖3 COP隨時間變化

圖4 蓄能量隨時間變化

由圖3可以看出在儲能模式下整臺相變機組的COP穩定在12.56，放能模式COP下降的原因在于蓄能量的釋放，對于確定的相變模塊，其蓄能量有限，但在放能的3 h內可以穩定在9.64。由圖4可以看出在儲能模式下相變儲能機組蓄能率在0.5 h內蓄能比較快，0.5～4.5 h內基本呈線性降低，之后蓄能急劇下降；從圖5可以看出在放能模式下機組放能率在0.5 h內放能過程比較快，之后較緩；這兩圖變化原因在于相變儲能模塊容量有限以及在蓄能、放能傳熱的過程中模塊分別與流體之間的傳熱溫差開始時較大，換熱率高，之后溫差逐漸減小［13－14］。

圖5 放能量隨時間變化

3 神經網絡模型及預測分析

在神經網絡預測應用中已有眾多專家學者實驗表明三層BP神經網絡結構足以達到精度，而且發現隱含層數越多，誤差反向傳播的過程計算及編程越復雜，訓練時間也急劇增加，訓練過程中更容易陷入局部最小誤差，同時，網絡連接權系數矩陣也難以調整到最小誤差處［15］。因此選擇三層網絡結構。隱含層神經元數直接影響BP神經網絡預測精度，節點數過多，會引起訓練時間過長且容易造成神經網絡過擬合，而節點數過少，網絡學習不完善，訓練次數會增加，訓練精度也會受到影響，但是目前還沒有統一的解析式來確定隱含層節點數，因此，本文在kolmogrov定理［16］基礎上采用不同節點數即節點數為18、19、20時比較研究。由相變機組模式研究可知，其COP的影響因素主要有新／回風溫濕度、水流量、風量、水溫差以及功率，而蓄／放能不僅跟上述因素有關而且跟時間有聯系，以這些影響參數作為網絡的輸入，其神經網絡模型如圖6所示。

圖6 BP神經網絡預測結構圖

Mohanraj［17］建議隨機選取實驗數據的70%作為模型訓練，余下的用于結果對比，由此儲能模式下為40組訓練，20組對比，放能模式下30組訓練，15組對比。訓練采用Levenberg-Marquardt算法，收斂速度快且可以有效防止神經網絡訓練收斂于局部最小［17］。預測模型的準確度采用均方差（MSE）、平均相對誤差（MRE）指標以及線性相關系數（R）來評價。輸入層到隱含層以及隱含層到輸出層的傳遞函數分別為sigmoid函數和線性函數。預測誤差結果如表1。

表1 不同預測結構誤差

由表1可知每一種結構的預測精度都能達到要求，平均相對誤差小于2%，均方差低于0.2%，有的甚至接近于0，線性系數大于0.99。對于神經網絡預測，隱含層單元數根據kolmogrov定理選取可以達到精度，但這3種結構存在差異，儲能模式下，預測COP隱含層單元數最好是20，預測蓄能量為19時最佳；放能模式下，預測COP最佳隱含層單元數是19，預測放能量是隱含層單元數為20時最好。分析其差異原因，主要在于兩種模式訓練數據不一致以及COP與蓄／放能的影響參數之間存在差異。對于相變儲能機組來說，利用神經網絡可以準確預測出其性能，避免數值模擬中復雜傳遞函數推導以及由假設、近似等推導過程帶來的誤差。

4 結 論

通過分析室內外不同環境因素下機組運行工況的性能系數（COP）及蓄／放能特征，建立Levenberg－Marquardt訓練算法的BP神經網絡來預測眾多非線性影響因素的相變儲能機組的性能，該網絡結構輸入9個參數，預測出機組的3個性能參數即COP、蓄／放能量，并比較隱含層單元不同時的預測結果，在kolmogrov定理基礎上確定的隱含層單元數都能達到精度要求，通過與焓差臺的實驗數據對比，均方差小于0.2%，平均相對誤差小于2%，相關系數大于0.99，結果表明神經網絡可以很好地用于相變機組的性能預測。

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（編輯胡 玲）