地源熱泵與蓄能復合空調系統多參數優化研究

周瑞芳 龔德建 朱繩杰 張成宇 諸葛陽 麻建超 陳九法*

1 東南大學建筑設計研究院有限公司

2 東南大學能源與環境學院

隨著地源熱泵與蓄能復合空調系統被越來越多地應用在公共建筑空調系統中[1-3]，有必要針對復合空調系統進行優化設計研究，使其更具有經濟性、節能性。采用單一參數很難全面客觀地反映地源熱泵與蓄能復合空調系統的價值[4-5]。目前應用于空調系統多參數優化設計方法主要有網絡層次分析法，灰色關聯法，遺傳粒子群算法與模糊評價法[6-9]。本文采用模糊C-均值聚類（FCM）算法建立了多參數優化設計模型，研究地源熱泵與蓄能復合空調系統的優化。模糊評價是將多個特征參數，通過賦值權重，納入同一個體系中進行優化的模型。模糊評價體系各個參數之間存在不確定的關聯。復合空調系統中的參數，并不相互獨立，有些不能進行定量計算，因此采用模糊評價體系和模糊C-均值聚類優化算法進行復合空調系統優化設計研究。

1 研究方法

1.1 物理模型

實際工程案例為南京市某商業綜合體，總建筑面積為127807 m2。主要功能為汽車庫商業、商務辦公、酒店式公寓等。商業面積32366 m2，辦公面積26662 m2，酒店式公寓面積27072 m2，地下車庫與設備用房面積41707 m2。商業綜合體夏季空調設計冷負荷為6.54 MW，冬季空調設計熱負荷為4.50 MW。商業綜合體全年空調系統運行時間按供暖期11 月20～3 月15日，制冷期為6 月25～9 月17 日，辦公空調系統運行時間為7:00～19:00，商業區域為7:00～21:00，酒店式公寓為1:00～24:00。商業區域酒店式公寓空調系統工作日、節假日正常運行，辦公區域內空調系統工作日運行。商業綜合體全年空調冷熱負荷累計值為8209 MWh。

為了研究地源熱泵與蓄能復合空調系統的優化，構造6 大類別共計20 種空調系統：

1）S1-水冷機組+燃氣鍋爐系統。

2）蓄冰槽+水冷機組+燃氣鍋爐系統,當蓄能率為20%～40%時：S2-20%，S3-25%，S4-30%，S5-35%，S6-40%。

3）蓄水池+水冷機組+燃氣鍋爐系統，當蓄能率為20%～40%時：S7-20%，S8-25%，S9-30%，S10-35%，S11-40%。

4）蓄水池+地源熱泵系統，當蓄能率為20%～50%時：S12-20%，S13-30%，S14-40%，S15-50%。

6）S20-空氣源熱泵+多聯機系統。

對每個空調系統的多個特征參數進行模擬計算，組成一個多維空間的點集，每一個點代表一種空調系統形式，每一個點都是多維向量。選擇特征差異較大的C 個空調系統作為聚類核心，將點集分為C 類，每個類別之內的點具有相近的特征，在最優的點集選出最優的點，對地源熱泵與蓄能復合空調系統進行多參數優化研究。

1.2 數學模型

為了將m 個不同的空調系統的n 個特征參數納入一個模糊評價體系中進行了優化計算，規定了前提條件：

1）公共建筑空調系統有明確的運行時間表。

2）所有的空調系統形式提供的冷熱量滿足使用要求。

3）所有的空調系統自動控制滿足使用要求。

4）忽略不同的空調系統對室內溫度的影響。

由表1可知，白泥的主要成分是SiO2和Al2O3，其含量分別高達68.46%和12.98%，二者通過堿液浸出獲得可溶性硅源和鋁源，能夠替代傳統分子篩合成過程中需要的化工原料。

5）地源熱泵系統滿足土壤熱平衡條件。

模糊綜合評價體系如下：n 個特征參數的權重向量為Wn=(r1，r2，...，rn)，m 個空調系統構成的特征參數集為Sm=(Y1，Y2，...，Ym)，對于任意一個空調系統Yj，構成特征參數優度集yj=(y1j，y2j，...，ynj)。

模糊C-均值聚類算法是將m 個空調系統分為C類，確定C 個聚類中心，每個聚類中心為Vn=(v1，v2，...，vn)，每一類之內的空調系統差異盡可能小，類與類之間的空調系統差異盡可能大。使目標函數取最小值，目標函數計算公式如下：

約束條件：

ρ 為模糊因子，取ρ=2.0。

dij為第j 個空調系統Yj與聚類中心的歐氏距離，計算公式如下：

uij為第j 個空調系統Yj屬于第i 類的隸屬度值，計算公式如下：

由于歐氏距離與隸屬度值計算存在相互嵌套的情形，采用迭代的方法計算。首先選定初始聚類中心，計算式（6）～（12），然后更新聚類中心，新的聚類中心的計算公式：

設定迭代終止條件，假如存在ε>0，使||Jk+1-Jk||<ε成立或者達到最大迭代次數K，則輸出結果，否則重新計算式（1）～（8）。

2 特征參數與權重

空調系統9 個特征參數：初投資指標（Y1）、年運行費用（Y2）、壽命周期年總費（Y3）、由地源熱泵提供的冷熱量比例（Y4）、轉移高峰負荷率（Y5）、一次能源消耗量（Y6）、碳排放量指標（Y7）、環境噪音（Y8）、熱島效應（Y9）。

空調系統特征參數權重見表1[10]：

表1 空調系統特征參數權重

3 模擬計算結果

3.1 空調系統特征參數模擬計算

模擬計算每個空調系統的特征參數，S1～S20系統特征參數模擬計算結果見表2：

表2 S1～S20 系統特征參數模擬計算結果

3.2 地源熱泵與蓄能復合空調系統多參數優化結果

利用模糊C-均值聚類算法對復合空調系統進行多參數優化，按3 類進行分類，初始聚類核心為C1，C2，C3，為了使初始聚類核心差異足夠大，聚類核心C1取S1～S4的平均值，C2取S11～S15的平均值，C3取S16～S20的平均值。經過30 次迭代，得到S1～S20系統歸屬于不同類別的隸屬模擬計算結果見表3，S1～S20系統分類結果見表4：

表3 S1～S20 系統歸屬于不同類別的隸屬度模擬計算結果

表4 S1～S20 系統分類結果

由于C1

4 分析與討論

4.1 蓄能率對地源熱泵與蓄能復合系統的影響

進行多參數優化研究發現，蓄能率在蓄能系統中的影響較小。在案例建筑中S2～S11均設置了蓄冷系統，與沒有設置蓄冷系統的S1與S20相比，不具備明顯的優勢。南京市峰谷電價差較小，模擬計算結果發現節省的電費有限。因為蓄能率越高，蓄冷裝置的初投資與折舊費越高，機房占用的面積較大，機房土建成本也較高，運行維護費用較高。綜合多方面因素考慮，蓄能率在復合系統中的影響弱化了很多。案例建筑蓄能率與初投資，年運行費用，全壽命周期年總費的關系具體見圖1：

圖1 蓄能率與初投資、年運行費用、全壽命周期年總費的關系

4.2 由可再生能源提供的冷熱量比例對地源熱泵與蓄能復合系統的影響

進行多參數優化研究發現，由可再生能源提供的冷熱量比例對復合系統的影響較大。案例建筑夏季累計冷量大于冬季累計熱量，有一部分夏季冷量是在冷卻塔運行的狀態下提供，這一部分冷量不屬于由可再生能源提供的冷量。由再生能源提供的冷熱量比例為76%時，復合系統服務的空調面積為100%。多參數優化結果顯示由可再生能源提供的冷熱量比例為76%、蓄能率為43.57%時，與傳統空調系統相比，雖然初投資增加7.4%，但是年運行費用降低35.6%、壽命周期年總費降低29.0%、一次能源消耗量與碳排放降低10%。案例建筑當由可再生能源提供的冷熱量比例與初投資、年運行費用、全壽命周期年總費關系見圖二：

圖2 由可再生能源提供的冷熱量比例與初投資年運行費用、全壽命周期年總費的關系

5 結論

1）在公共建筑中合理采用地源熱泵與蓄能復合系統具有較高的經濟效°C，能源效°C與環境效°C。案例建筑中，由可再生能源提供的冷熱量比例為76%，蓄能率為45.73%時地源熱泵與蓄能復合空調系統具有最優的綜合效°C。

2）在公共建筑中采用地源熱泵與蓄能復合系統進行多參數優化研究很有必要。案例建筑中，多參數優化研究之后的地源熱泵與蓄能復合空調系統與傳統空調系統相比，雖然初投資增加7.4%，但是年運行費用降低35.6%、壽命周期年總費降低29.0%、一次能源消耗量與碳排放降低10%，地源熱泵與蓄能復合空調系統具有較大的工程應用前景。