【论文精选】基于遗传算法的核岛空调冷水系统节能优化

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作 者： 王玉，郑文科，王晔，赵晓，姜益强，孙澄

第一作者单位： 哈尔滨工业大学建筑学院

摘自《煤气与热力》2023年10月刊

参考文献示例

王玉，郑文科，王晔，等 .  基于遗传算法的核岛空调冷水系统节能优化 ［J］.    煤气与热力， 2023，43（10） ：A20-A25.

1    概述

经济迅速发展与人民生活水平提高，使电力需求不断增长，各国开始探索发电新技术。目前，我国核电事业正处于前所未有的发展时期，“华龙一号”核电站的建设更使我国成为拥有独立知识产权的三代核电技术的国家，成功跻身世界核电大国行列。

自 1994 年，我国首台核电机组于秦山核电厂投入商业运行以来，我国累计核发电量达2.6×10 ¹²  kW ·h，等效碳减排量约21×10 ⁸  t ^{［ 1 ］} 。根据 2021 年发布的《BP世界能源统计年鉴》，我国2020年核电占比仅为4.7%，而法国的核电占比高达71 .7% ^{［ 2 ］} 。由此可知，我国核电占比相对较低，核电行业具有广阔的发展空间。核电站空调系统运行能耗较大，结合核电站厂房冷负荷特点，优化核电站空调系统设计，降低核电站空调系统能耗，提高运行灵活性，对推动核电事业的发展非常重要。

空调系统优化控制方面的研究比较多，于军琪等人 ^{［ 3 ］} 对集中式空调系统的并联冷水泵提出一种分布式概率估计优化算法，在满足末端负荷需求的前提下，优化配置并联冷水泵数量及转速。魏晶亮 ^{［ 4 ］} 分析集中式空调系统的工作原理、设备特性，建立主要设备能耗模型，采用改进的蚁群算法，对空调系统进行冷水流量及风量的优化，并进行了算法可行性的实验验证。

在众多优化算法中，遗传算法的应用最为广泛，对于群体数量大、目标非线性的优化问题，具有效率高、全局化、准确率高等优点，适用于空调系统的优化研究 ^{［ 5 ］} 。 1996 年，Wright首先将遗传算法应用于空调系统优化中，并指出约束函数的有效使用可以提高算法的收敛性与鲁棒性 ^{［ 6 ］} 。 Nassif 等人 ^{［ 7-8 ］} 研究了空调系统中双目标的遗传算法，以能源使用与热舒适性为优化目标，对建筑空调系统的送风温度、送风管静压等参数进行了优化。 Khorram 等人 ^{［ 9 ］} 以某办公楼为研究对象，提出了一种多周期优化算法，以建筑耗电量作为目标函数，加入用户舒适度作为约束条件，实现在保持用户舒适度水平的同时降低建筑能耗。也有学者在遗传算法基础上加入其他算法进行优化算法的改进，解决空调系统节能优化的相关问题 ^{［ 10-11 ］} 。

目前，国内外已有优化方法多针对空调系统中某个设备，对于冷水系统优化的研究也多集中于已有的单一末端的集中式空调系统。本文针对风机盘管空调系统（简称空调系统），建立冷水系统用能设备（主要为冷水机组、冷水泵、风机盘管）功耗模型。结合核电站核岛厂房冷负荷特点，针对原方案提出优化方案 1 、2，以用能设备功耗最低为目标，采用遗传算法计算方案在负荷率60%~100%范围内的用能设备总功耗、分项功耗。

2    核岛厂房冷负荷特点及供冷方案

“华龙一号”核电站核岛主要供冷厂房大多数为无人或人员短暂停驻的设备用房，冷负荷主要由设备散热形成，其他因素引起的冷负荷占比极低甚至为0，厂房内无新风需求 ^{［ 12 ］} 。

核岛厂房空调系统原方案为：冷水供、回水温度为 7 、12 ℃。冷水泵定频运行，采用定供回水温差控制法，冷负荷变化时通过调节二通阀实现水量调节。末端采用风机盘管，风机盘管定风温运行，根据室内负荷的变化调节送风量。

核岛主要供冷房间包括反应堆厂房、安全厂房、电气厂房、核燃料厂房。供冷室内设计温度有 26 、35、40 ℃等，存在明显的供冷室内设计温度跨度。因此，按供冷室内设计温度将房间划分为常温房间、高温房间，常温房间的供冷室内设计温度范围为20~29 ℃，高温房间的供冷室内设计温度大于等于30 ℃。优化方案分为：优化方案1，冷水机组的选型不考虑常温房间、高温房间的供冷室内设计温度的差别，冷水泵变频运行，末端采用风机盘管。以5%的负荷变化作为控制区间，当负荷变化超过5%时，通过调节供水温度、冷水流量、风机盘管送风量，改变风机盘管送风温度，适应负荷变化。优化方案2，分别为常温房间、高温房间配置冷水机组，两种冷水机组分别配置变频冷水泵，末端采用风机盘管，适应负荷变化的方法与优化方案1一致。

3    模型建立

3.1   用能设备功耗模型

3.2   约束条件

3.3   设备选型与运行参数

以核岛电气厂房冷水系统作为研究对象，核岛电气厂房共 12 间供冷房间，其中3间常温房间（供冷室内设计温度为26 ℃，编号为1~3），9间高温房间（其中3间供冷室内设计温度为35 ℃，编号为4~6；6间供冷室内设计温度为40 ℃，编号为7~12）。常温房间总设计冷负荷为520 kW，设置3台风机盘管。高温房间总设计冷负荷为510 kW，设置9台风机盘管。冷却水通过换热器与海水进行换热，冷却水供水温度取35 ℃。

基于设计参数，根据冷水机组样本以及冷水泵、风机选型软件进行设备选型。原方案与优化方案 1 设备选型相同，仅冷水泵不设置变频器。优化方案1、2主要设备选型分别见表1、2。用能设备功耗模型中待定参数采用最小二乘法进行参数辨识（通过MATLAB实现）。3种方案的风机盘管配置方案一致，12台风机盘管额定送风量范围为1 500~93 000 m ³ /h ，额定输入电功率范围为0.35~34.75 kW。

表 1    优化方案1设备选型

表 2    优化方案2设备选型

3.4   优化算法

通过对用能设备功耗模型、运行参数设定条件的分析可以发现，用能设备功耗模型变量多且相互耦合，是非线性的能耗模型。针对这一特性，考虑采用人工智能算法寻优。人工智能算法中的遗传算法应用领域广泛，主要应用于函数优化和组合优化中，对一些非线性、多模型、多目标函数优化问题，遗传算法可以得到较好的结果 ^{［ 15-16 ］} 。因此，笔者采用人工智能算法中的遗传算法，优化计算用能设备功耗。

4     计算结果与分析

考虑到核岛厂房冷负荷主要由设备发热导致，且冷负荷随时间变化波动小，因此参考数据中心冷负荷变化范围 ^{［ 17 ］} ，负荷率变化范围取 60%~100% 。

3 种方案用能设备总功耗随负荷率的变化见图1。由图1可知，3种方案用能设备总功耗均随负荷率增大而增大。负荷率一定时，原方案用能设备总功耗最高，优化方案1、2的用能设备总功耗均低于原方案，且基本接近。与原方案相比，两种优化方案的节能率均在10%左右。

图 1   3 种方案用能设备总功耗随负荷率的变化

3 种方案冷水机组、冷水泵、风机盘管功耗随负荷率的变化分别见图2~4。由图2可知，3种方案冷水机组功耗均随负荷率增大而增大。负荷率一定时，优化方案2、原方案的冷水机组功耗接近，且高于优化方案1。与原方案相比，优化方案1冷水机组平均节能率为4.9%，优化方案2在冷水机组上不具备节能效果。

图 2   3 种方案冷水机组功耗随负荷率的变化

由图 3 可知，3种方案冷水泵功耗均随负荷率增大而增大。负荷率一定时，原方案冷水泵功耗最大，其次为优化方案1，优化方案2最小。与原方案相比，优化方案1冷水泵平均节能率为36.3%，优化方案2冷水泵平均节能率为50.9%。

图 3   3 种方案冷水泵功耗随负荷率的变化

由图 4 可知，3种方案风机盘管功耗均随负荷率增大而增大。负荷率一定时，原方案风机盘管功耗最大，其次为优化方案1，优化方案2最小。与原方案相比，优化方案1风机盘管平均节能率为17.3%，优化方案2风机盘管平均节能率为23.0%。优化方案1、2风机盘管节能率均随负荷率增大而增大。

图 4   3 种方案风机盘管功耗随负荷率的变化

5    结论

①3种方案用能设备总功耗均随负荷率增大而增大。负荷率一定时，原方案用能设备总功耗最高，优化方案1、2的用能设备总功耗均低于原方案，且基本接近。与原方案相比，两种优化方案的节能率均在10%左右。

②与原方案相比，虽然优化方案2在冷水机组方面不具备节能效果，但在冷水泵、风机盘管方面具有显著节能效果。

参考文献：

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（本文责任编辑：贺明健）

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