基于TRNSYS 的工廠化養殖系統優化模擬研究

高明智 ，李秀辰

（大連海洋大學，遼寧 大連 116023）

0 引言

近年來，全球氣溫變化嚴峻，已經發生了諸如海平面升高、海冰加速融化等極端氣候現象，并且愈發的頻繁，各國和地區都面臨著空前的氣候挑戰[1]。目前由于野生魚類產量的持續下降已難以滿足人類的需求，但水產養殖業的增長速度卻在加快[2]。數據顯示，全球水產養殖產量以年均近6%的速度增長，到2018 年，水產養殖產量占全球魚類總產量的46%[3]。2019 年，水產養殖已經成為世界主要水產供給方式[4]。水產養殖行業規模的擴大在一定程度上造成全球溫室氣體排放量的升高。

當前，中國在全球范圍內是最大的海水養殖生產國，位居世界之首。在2022 年，工廠化養殖的產量就已經高達32 萬t[5]。因為在中國北方會受到季節影響，水產養殖企業幾乎每年有大約5 個月的升溫期。傳統的升溫方法主要使用鍋爐，由于養殖用水量龐大，也就導致能源消耗量非常之大[6]。為了實現可持續發展，亟需改進現行的養殖模式。可持續發展的理念也強調在供熱系統中尋找新的解決方案。一種有效的方法是通過回收利用養殖廢水中的廢熱來減少能源消耗，還能減少對環境的影響。有學者的研究表明在有供熱需求的時候，可以利用熱泵技術提取海水中的熱量。李楠等[7]開展了熱泵與養殖廢水相結合的模式，驗證了該方法具有可行性以及較高的經濟性。李秀辰等[8]研究了養殖廢水流量對熱泵性能產生的影響，結果顯示，利用養殖廢水顯著提高了系統的升溫效率。馬玖辰等[9]建立了地熱太陽能供暖系統的3D 模型，數值模擬結果表明，地熱回收可以提高系統的可靠性和經濟性。任秀宏等[10]建立了太陽能地下水加熱系統，與傳統集熱系統相比，節能率提高了30.55%。

然而，除了熱泵技術受到了廣泛的關注，太陽能技術也不容小覷。由于太陽能具有能量密度低和波動性的特點，所以系統的規模和儲能能力成為確保供熱系統可用性和可靠性的重要因素。

本文旨在對工廠化多能供熱系統進行實驗與優化研究。使用數值方法，在TRNSYS 瞬態仿真中建立該系統仿真模型，并通過實驗對模型精確性進行驗證。以生命周期成本為目標函數，使用Hooke-Jevees算法對系統的關鍵設計參數進行優化。將COP 結果與優化前的模型進行對比說明系統優化后的穩定性和優越性。

1 系統說明

本文中的系統位于遼寧大連市，養殖魚類為河豚魚，冬季河豚魚養殖水體溫度范圍在15 ℃～23 ℃。系統主要由太陽能升溫系統、水源熱泵系統、換熱器和控制系統等組成。集熱器朝南安裝，角度為39°。

大連地區的升溫期為5 個月，而太陽能系統的集熱效率受太陽輻射強度和室外氣溫等因素影響。大連屬于太陽能資源豐富區，當處于冬季時，太陽輻射下降，氣溫降低，太陽能系統將無法提供足夠熱量以維持系統的熱能要求。此時，海水源熱泵作為輔助熱源，補充系統供熱需求。

2 仿真模型

2.1 多能系統模型關鍵部件

為了模擬現有系統的性能，基于TRNSYS 軟件開發了多能系統的數值模型。重要的部件數值模型如下。

1）真空管式集熱器以其耐低溫、高集熱效率和低使用成本等特點而受到廣泛應用。通過集熱器的瞬時能量平衡方程，可以得到太陽能有效集熱量Qu為：

式中，Qu為集熱器有效集熱量，kJ；FR為集熱器的熱遷移因子，無因次；Ac為集熱器面積，m2；It為傾斜表面上的太陽能輻射量，kJ/h·m2；(τα)e為真空管透射比與熱管吸收比的有效乘積，無因次；UL為集熱器總熱損系數，W/(m2·K)；Ti為集熱器進口溫度，℃；Ta為環境溫度，℃。

2）海水源熱泵用于多能系統中的輔助升溫，采用TRNSYS 部件庫中海水源熱泵組件，由熱泵的性能可知海水源熱泵機組在運行時制熱量為：

式中，Cabheating為機組制熱量，kJ/h；Qabs為熱泵機組從源側吸收的熱量，kJ/h；Pheating為機組耗電量，kJ/h。

2.2 模擬過程

在TRNSYS 數值仿真軟件上創建了一個數值模型，用來計算系統在升溫期中的性能。仿真時長按照升溫期時間設置，仿真時間步長為0.125 h，優化的重要參數包括太陽能集熱面積、熱泵制熱功率。

3 實驗與驗證

3.1 現場測量與驗證

為了驗證多能供熱系統模型，分別對太陽能系統和熱泵系統進行驗證，并與現場測量到的數據進行對比。現場測量期間，使用太陽輻射儀、流量計和接觸式溫度探頭等設備進行測量，記錄室外太陽能輻射、太陽能集熱器的入口和出口水溫。通過集熱器入口和出口水溫的測量值與仿真值的對比。進出水的最大溫差約為7.18 °C。仿真結果與實測數據的偏差僅為2.80%，說明仿真精度較高。

基于上述對比，可以得出如下結論：本研究提出的仿真計算模型能夠準確地預測多能系統的性能。

3.2 多能供熱系統的制熱性能

通過計算升溫期間日平均太陽能收集效率，可以得出太陽能集熱器在較為溫暖的月份效率更高。這是因為水平面上的太陽能輻射強度和室外溫度更高，接收到的太陽輻射更多以及熱量散失更少。當室外溫度低時，會導致較大的升溫負荷。太陽能收集效率低對太陽能供熱有較大影響。因此，建議優化太陽能集熱器面積。

4 優化設計

4.1 優化方法與優化變量

針對實際應用中復雜的最優化問題，如牛頓法等方法易陷入局部最優。而Hooke-Jevees 算法在尋優時不需要計算目標函數的導數，能夠高效解決多變量同步優化問題。選取集熱器面積和熱泵功率這兩個關鍵參數作為系統優化變量。

4.2 優化目標函數

在保證性能的同時能夠盡可能減少運行成本。費用年值是指設備系統從誕生到報廢的整個期間所需費用平攤到每一年的成本，包括初投資成本和運行維護成本兩部分。系統各設備造價如表1 所示，多能系統費用年值可表示為：

表1 系統各設備造價

式中，Z為費用年值，元；L0為系統初投資，元；i為銀行存款年利率，5.5%；n為系統壽命，20 a；P為當地電價，0.46元/kW·h；Ws為系統中所有水泵耗能，kW。

5 優化結果與效益分析

5.1 優化結果

經過優化，集熱器的面積從11.6 m2增加到73 m2，而熱泵的制熱功率從63 kW減少到32 kW。

圖1 展示了優化前后整體系統COP 的變化情況。經過優化，集熱器的面積增加，而熱泵的制熱功率減少。這表明在良好的氣候條件下，系統能夠吸收更多的太陽輻射能，減少熱泵的熱量輸出，提升了可再生能源的使用效率，大幅節約了能源消耗，從而降低了運行成本。

圖1 優化前后系統COP

5.2 節能效益分析

與燃煤鍋爐進行對比，優化后的系統在節能性方面有所提升，具體計算方法如下：

式中，Qo為系統常規能源替代量，kg；Qn·j為優化后系統供熱量，kJ；qt為煤的標準熱值，kJ/kg，取29 119 kJ/kg；ηt為鍋爐燃燒效率，取67%。

節省的燃煤量計算：

式中，Qbm為系統升溫期節省標煤量，kg；Qce為升溫期使用燃煤鍋爐供熱消耗標煤量，kg。

通過系統仿真模擬得出，在升溫期系統累計供熱量為183 413 612 kJ，系統累計耗電量為28 435 kW·h。在升溫季共消耗煤炭8 945 kg，相比于使用燃煤鍋爐，減少煤炭4 485 kg。優化后的系統節能效果顯著。

5.3 經濟效益分析

以費用年值為優化目標對系統的集熱器面積與熱泵功率這兩個變量進行同步優化，得出費用年值最低的選型方案。結合公式（3）和表1，計算得到費用年值為22 674 元。

靜態投資回收期是指以投資項目經營凈現金流量抵償原始總投資所需要的時間，靜態投資回收期計算公式如下：

式中，Yj為靜態投資回收期，a；WZ為所增加初投資，元；Wj為年運行節約費用，元。

優化后的系統每年節省運行費用8 334.7 元，故靜態投資回收期為9.43 年，優化后的系統經濟性優勢較為明顯。

6 結論

本研究對多能供熱系統進行研究，研究了其在大連地區氣候條件下的升溫性能并對關鍵部件進行優化。主要研究結果如下：

1）未優化前的多能系統，太陽能收集效率低，極大影響了太陽能供熱的使用。整個系統中的太陽能供熱占比在升溫期都非常小，無法提供足夠的熱能，應提高太陽能占比。

2）優化后的多能供熱系統，73 m2和32 kW 分別是太陽能集熱器面積和熱泵功率的最佳值。多能供熱系統的COP 為5.37；每年的運行費用為22 674 元，與優化前相比降低了8 334.7 元，靜態投資回收期為9.43 年。在升溫期，與傳統鍋爐升溫相比，減少煤炭消耗4 485 kg。