TBVMC的冷卻塔熱力性能優化控制方法

譚小衛，劉文浩，劉桂雄，黃 堅

（1.新菱空調（佛岡）有限公司，廣東 清遠 511675；2.華南理工大學機械與汽車工程學院，廣東 廣州 510640）

TBVMC的冷卻塔熱力性能優化控制方法

譚小衛1，劉文浩2，劉桂雄2，黃 堅2

（1.新菱空調（佛岡）有限公司，廣東 清遠 511675；2.華南理工大學機械與汽車工程學院，廣東 廣州 510640）

該文提出一種冷卻塔熱力性能優化控制方法，首先在溫度邊值測量約束（TBVMC）模型基礎上，理論分析水泵轉速與水量、揚程、功率與調速比的關系，提出冷卻塔性能優化方法；其次，分別研究水泵、風機變頻控制機理，提出基于定溫差的水泵、風機頻率控制方法，實現冷卻塔熱力性能優化控制；最后，為CEF-370A不銹鋼逆流冷卻塔搭建測量與執行模塊，驗證優化控制效果。結果表明：在各個測試溫差下，頻率擬合值與實測值相對偏差在±2.4%以內。

冷卻塔；溫度邊值測量約束；熱力性能；優化控制

0 引 言

冷卻塔是循環冷卻系統的重要組成部分，作為主要末端冷卻裝置，在工廠、空調系統、能源生產行業中得到廣泛應用[1]。冷卻塔熱力性能的優化控制是提高工業能源利用率的重要途徑，香港理工大學F.W.Yu等[2]在實現冷卻塔熱力性能監測基礎上，將風機和水泵轉速調整為冷卻塔部分負載的線性函數，實現冷卻塔性能提升1.4%～16.1%的優化控制；王靜等[3]基于遺傳算法的PID控制器開發了一套冷卻塔控制系統，能準確控制冷卻塔熱力性能參數；楊露露等[4]對影響冷卻塔的相關參數進行分析，得出不同負荷和室外溫濕度變化下的最佳控制策略；趙恒鑫等[5]理論分析了冷卻水在不同工況下存在一個最優點，基于RBF神經網絡辨識，保證系統持續低能耗運行。本文在團隊前期的溫度邊值測量約束（TBVMC）熱力性能評估方法基礎上[6]，研究冷卻塔熱力性能優化控制方法。

1 基于TBVMC的冷卻塔性能優化方法

濕式冷卻塔的熱力性能計算涉及冷卻塔環境參數、運行參數，那么需要通過傳感網絡采集模塊對冷卻塔現場進水量mw、進風量ma、進水溫度Twi、出水溫度Two、出風溫度Tao等運行參數和大氣壓力P0、濕球溫度Twb、進風干球溫度Tai等環境參數進行實時采集，從而確定水溫邊值為Twi、Two，氣溫邊值為Tai、Tao。

一般來說，兩點邊值問題中微分方程需要采用自適應步長控制的Runge-Kutta算法積分，算法比較復雜，考慮到冷卻塔穩定運行時風機輸出功率近似恒定，可認為其內部空氣流場均勻，可作以下簡化：將填料高度Lfi進行N等分，則填料區水溫變化量ΔTw=（Twi－Two）/N，氣溫變化量 ΔTa=（Tao－Tai）/N，那么兩者近似滿足線性關系，即ΔTa=λΔTw，又冷卻塔穩定運行時，進水量mw、進風量ma近似恒定，則溫度邊值測量約束（TBVMC）模型[6]為

水泵變頻調速是降低冷卻塔能耗的重要途徑。根據相似定律，水泵轉速與水量L、揚程H、功率N與調速比k具有以下關系：

對任意一款冷卻塔，假設額定負荷下溫差為ΔT0，實際溫差為ΔT，額定末端總阻抗為s，水泵H-L曲線與管網特性曲線相交獲得的擬合額定流量為L0，冷卻塔水泵變頻調速后的性能曲線方程為

水泵、風機變頻比k與實時溫差之間的關系可表述為

由分析知基于溫差控制的冷卻塔變頻比只與揚程-流量擬合曲線系數a0、a1、a2，額定末端總阻抗s、擬合額定流量L0、額定溫差ΔT0有關，而對于指定冷卻塔，這些參數都是已知的，可通過系統設置進行初始設定。

根據式（3），監測冷卻塔進、出水溫度測量值Twi、Two，只需再根據式（2），即可輸出對應變頻信號。

2 水泵、風機變頻控制機理

執行機構模塊是直接控制冷卻塔能耗及高效運行的執行單元，主要由冷卻塔水泵、風機、變頻器等組成[7]。

2.1 水泵變頻控制機理

以CEF-370A不銹鋼逆流冷卻塔為例，該冷卻塔采用上海凱泉泵業公司生產的型號為KQL200/185-18.5/4的水泵。通過實際測試并結合廠家提供的數據，表1給出了泵的性能參數。

表1 KQL200/185-18.5/4型冷卻水泵性能參數表

對表1中的數據進行最小二乘法擬合，其擬合曲線如圖1所示。

圖1 KQL200/185-18.5/4型水泵性能擬合曲線

額定轉速下，揚程H、效率η、功率N-流量的擬合公式為

由該相似定律，結合式（1）可得水泵變頻調速后的性能曲線方程：

圖2為幾種頻率下的水泵流量擬合曲線。

2.2 基于定溫差的水泵變頻控制

圖2 不同頻率下水泵流量擬合曲線

末端冷卻塔冷負荷P、建筑冷負荷Q與冷卻水流量L、進出水溫Twi、Two之間的關系為

式中機組能效COP基本保持穩定，若采取定溫差控制時，即（Twi-Two）不變，那么冷卻水流量與負荷等比變化[2]。

設冷卻塔額定冷負荷P0為

其中 L0、ΔT0分別為額定負荷下的額定流量和溫差。

某時刻冷負荷降低，由于流量變化具有滯后性，冷負荷降低剛開始表現為溫差的降低Δt，變化后的冷負荷可表示為

由于控制采用定溫差控制，需調整流量以保持定溫差，冷負荷也可表示為

根據冷卻塔設計參數，冷卻塔額定冷負荷下，進、出水溫度分別為37℃、32℃，即額定溫差為5℃。那么不同溫差減少量Δt對應的冷負荷降低比如表2所示。

由于冷卻塔額定工況下流量為370.0m3/h，通過曲線擬合得到的流量值為376.6m3/h，進而找出流量L與溫差ΔT之間的線性關系，如表3所示。

表2 冷負荷降低比ε隨溫差減少量Δt的變化表

表3 流量L隨溫差ΔT的變化表

擬合流量L與溫差ΔT之間的線性關系可表示為

定溫差控制時，可近似認為末端阻抗值不變，整個系統阻抗恒定，管網特性曲線方程為

聯合式（1）、式（7）、式（8），可得：

水泵的變頻控制就可根據式（3）、式（10）來實現。

2.3 基于定溫差的風機變頻控制

本文目的是研究部分冷負荷下，冷卻塔的最優節能效果，因此在研究冷卻水變流量節能時，冷卻塔風機選擇變頻運行。

表4給出了電機變頻比與轉速、風量、功率、節電率等之間的關系。可見，若風機、水泵采用同樣變頻比，風量與水量增加比例一致，而在冷卻塔設計中，風量和水量是按一定的配比設計，所以，當冷卻塔進出水溫差變化時，風機與水泵可采用一致的變頻比控制。

表4 電機變頻與轉速、風量等之間關系

前面得到的只是水泵輸出功率，要得到水泵總功率還需要考慮電機效率ηm及變頻器效率ηVFD。ηm和ηVFD均可表示為關于水泵調速比的函數：

圖3 不同調速比下電機及變頻器效率圖

表5 不同調速比k下電機及變頻器效率

不同調速比下電機及變頻器效率如圖3所示，部分變速比下水泵電機及變頻器的效率見表5。分析可得，當k＜0.4時，ηVFD下降明顯，而k＞0.5時，ηm與ηVFD較為理想。為實現水泵高效運行，變頻調速比應保持在0.5以上。

表6 不同冷卻塔負荷下頻率、功率、節能率

3 試驗結果與分析

以CEF-370A不銹鋼逆流冷卻塔驗證優化控制效果，在冷卻塔運行現場搭建監測系統[8]，測量運行過程冷卻塔的進出水溫度、電機頻率、風機功率、水泵功率；并在不同溫差下，采用本文方法控制水泵、風機頻率。

表6為不同負荷下冷卻水系統頻率、功率、節能率數據。設末端阻抗值不變，可以看出，在各個測試溫差下，頻率擬合值與實測值相對偏差在±2.4%范圍內。當水溫溫差從4.8℃下降為3℃過程中，節能率從15.5%增大到78.2%，優化控制節能效果佳。

4 結束語

本文在TBVMC模型基礎上，分別分析水泵、風機變頻控制機理，并提出基于定溫差的水泵、風機頻率控制方法，實現冷卻塔熱力性能優化控制。以逆流冷卻塔驗證優化控制效果，在各個測試溫差下，頻率擬合值與實測值相對偏差在±2.4%以內。

[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]王靜，李木國，劉于之，等.模擬冷卻塔計算機控制系統的設計與實現[J].計算機測量與控制，2012（9）：2405-2406.

[4]楊露露，盧軍，唐紅琴，等.空調冷卻水系統節能控制策略[J].暖通空調，2013（4）：97-99.

[5]趙恒鑫.變風量空調冷卻水系統優化控制研究[D].西安：西安建筑科技大學，2013.

[6]劉桂雄，劉文浩，洪曉斌，等.基于TBVMC濕式冷卻塔熱力性能快速評估方法[J].中國測試，2014，40（6）：1-5.

[7]劉文浩.基于CFD逆流濕式冷卻塔熱力性能監控系統與遠程監控平臺[D].廣州：華南理工大學，2016.

[8]劉桂雄，葉季衡，肖若，等.冷卻塔熱力性能在線監測裝置及系統研制[J].中國測試，2013，39（4）：64-68.

（編輯：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

廣東省省級科技計劃項目（2013B091500061）

譚小衛（1971-），女，澳門人，高級工程師，主要從事智能測量與節能控制技術。