课题基金 / 基金详情

基于热湿解耦的DOAS空调系统运行模型及快速优化方法

批准号:
52078146
项目类别:
面上项目
资助金额:
58.0 万元
负责人:
周孝清
依托单位:
学科分类:
建筑物理
结题年份:
2024
批准年份:
2020
项目状态:
已结题
项目参与者:
周孝清

项目摘要

结项摘要

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中文摘要
在高温高湿的气候条件下,传统空调系统采用温湿度耦合控制的空气调节方式存在能耗高、能源品位低值化等问题。采用DOAS空调系统对温湿度分别调节,具有提高室内热舒适性和提升系统节能潜力的优势。空调系统运行调节时存在严重的时滞性、超调和运行状态漂移的问题,导致控制过程剧烈震荡或控制精度有限。本项目拟开展DOAS空调系统热湿耦合传递过程和热、湿负荷形成机理的理论研究,揭示其热湿传递规律及关联性;提出热、湿负荷解耦预测方法,建立热、湿负荷解耦预测模型和空调系统设备性能快速仿真模型;发展快速优化运行方法,提前感知和调节空调系统设备的运行状态;研究强化DOAS空调系统事前优化控制的韧性和鲁棒性方法,开发适用于热湿地区的DOAS空调系统事前快速预测优化运行策略,提出利用过渡季自然能源最大程度地提升系统能效的方法,实现改善室内热舒适性的同时降低系统运行成本。
英文摘要
In high-temperature and high-humidity climate conditions, the traditional HVAC system adopts coupled temperature and humidity air conditioning, which has high energy consumption. Using the dedicated outdoor air systems (DOAS) to separately adjust the temperature and humidity has advantage for improving indoor thermal comfort and saving energy. For the problems such as time-lag or overshoot caused by air conditioning system adjustment, which results in limited control accuracy, the use of reasonable load prediction methods and fast optimization operation methods can optimize the status of air conditioning system equipment in advance. This project intends to carry out theoretical research on the heat-moisture coupling transfer process and heat-humidity load formation mechanism of DOAS system, reveal its heat-moisture transfer law and correlation, establish a heat-moisture load decoupling prediction model and a rapid simulation model of air-conditioning system equipment performance. This project studies methods to strengthen the toughness and robustness of prior optimization control for DOAS air-conditioning system, develops a rapid prediction and optimization operation strategy suitable for hot and humid areas, and proposes a method to improve indoor thermal comfort and reduce system operating costs during the transition season.
采用DOAS空调系统对温湿度分别调节,具有提高室内热舒适性和提升系统节能潜力的优势。但在高温高湿的气候条件下,传统空调系统存在能耗高、能源品位低值化等问题。其背后的核心问题在于空调系统运行调节时存在严重的时滞性、超调和运行状态漂移的问题,导致控制过程剧烈震荡。为此,本项目提出一种基于热湿解耦的DOAS空调系统运行模型及快速优化方法。首先,在DOAS空调系统热湿耦合传递过程中获得热、湿负荷形成机理和传递规律。接着,理论分析热、湿负荷解耦预测方法,建立热、湿负荷解耦预测模型。进而,发展快速优化运行方法,提前感知和调节空调系统设备的运行状态,开发适用于热湿地区的DOAS空调系统事前快速预测优化运行策略。最终,研究强化DOAS空调系统优化控制的韧性和鲁棒性方法,提出可以提升系统能效的有效方法。.通过项目研究,发现影响空调系统运行负荷最大的因素有建筑围护结构、空调系统运行状态、建筑内外的热源、以及气象参数。接着,应用神经网络预测模型,得到了解耦的空调系统负荷分布,如围护结构引起的显热负荷占比31%,设备和照明引起的显热负荷占比51%,人员的湿负荷占比18%。其次,搭建了DOAS空调系统快速优化仿真平台并进行了实验验证,验证结果为模拟输出与实测数据吻合较好,最大误差基本控制在10%以内。进而,提出了基于机器学习模型预测的DOAS空调系统全局优化控制架构,该方法可以将系统COP从3.14提升到3.91,提升率为24.5%;制冷机房COP从5.05提升至6.25,升高了23.8%;冷水机组的COP从6.11上升至6.76,提升了10.6%。最终,提出了DOAS空调系统控制的韧性和鲁棒性的控制策略,解决了现有空调系统中温湿度耦合控制过程中的时滞性问题,有效提升了DOAS空调系统的能效和经济性。.在项目资助下,在Sustainable Cities and Society、Building and Environment、Energy and Buildings、Journal of Building Engineering、Applied Energy、International Journal of Thermal Science、Applied Thermal Engineering等国内外重要期刊发表研究论文10篇(其中SCI检索10篇), 申请并获得授权发明专利1件,获得广东
地铁火灾烟气流动模拟研究
  • 批准号:
    50378022
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    20.0万元
  • 批准年份:
    2003
  • 负责人:
    周孝清
  • 依托单位:
国内基金
海外基金