【论文精选】双温冷源温湿度独立控制空调系统湿度控制方式

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作 者： 牛润萍，孔祥辰，匡大庆

第一作者单位： 北京建筑大学环境与能源工程学院

摘自《煤气与热力》2023年7月刊

参考文献示例

牛润萍，孔祥辰，匡大庆 .    双温冷源温湿度独立控制空调系统湿度控制方式 ［J］.    煤气与热力， 2023，43（7） ：A32-A37.

1    概述

在我国公共建筑中，空调系统能耗约占建筑总能耗的 50% ^{［ 1 ］} 。因此，学者们致力研究空调系统节能方式，以降低建筑能耗。白卫东等人 ^{［ 2 ］} 采用 TRNSYS 仿真软件，构建了多区域温湿度独立控制双温冷源变风量空调系统模型，进行了仿真分析，研究结果表明，双温冷源变风量空调系统节能效果显著。郑坤等人 ^{［ 3 ］} 以北京市某双温冷源温湿度独立控制空调系统为例，提出了新风系统设计新风量的确定方法，以保证送风不结露所确定的新风量与设计室内相对湿度存在对应关系，分析了设计工况新风预冷处理参数和过渡期直接送入室外新风的可行性。汤海波等人 ^{［ 4 ］} 研究温湿度独立控制空调系统的夏季性能，介绍了上海市某一节能住宅空调系统的负荷构成，并对供冷期空调系统性能进行分析。陈隽锋等人 ^{［ 5 ］} 以重庆市采用温湿度独立控制空调系统的试验房间为研究对象，采用 TRNSYS 软件建立了空调系统仿真平台，在原空调系统中增设了室内排风显热回收装置，模拟计算结果表明，与原空调系统相比，室内热舒适性达标时间延长约 13.58% ，能耗降低约 6.79% 。 Zhang 等人 ^{［ 6 ］} 开发了一种新型温湿度独立控制装置，使用 TRNSYS 软件的仿真测试对温湿度独立控制装置的性能进行了测试，结果表明，温湿度独立控制装置可节电 30%~50% 。张涛等人 ^{［ 7 ］} 通过研究某办公建筑温湿度独立控制空调系统，得到了高温冷水机组的实际运行性能，研究表明，与传统空调系统相比，温湿度独立控制空调系统节能约 35% 。马洪霞等人 ^{［ 8 ］} 建立了双蒸发温度温湿度独立控制空调系统仿真模型，模拟结果表明，除湿量、制冷量等受进口空气相对湿度和风速影响较大，与单蒸发温度系统相比，双蒸发温度系统的制冷性能系数可提升 3.0%~4.2% 。罗婷 ^{［ 9 ］} 从模拟计算结果中发现，与常规空调系统相比，办公建筑采用双温冷源温湿度独立控制空调系统时，节能率为 21.8% 。聂文庆等人 ^{［ 10 ］} 以广州地区某医院门诊楼为例，分析了双温冷源温湿度独立控制空调系统在热湿地区的应用。通过能耗模拟比较得出，在热湿地区双温冷源温湿度独立控制空调系统的综合节能率为 22.27% ，节能潜力较大。马季 ^{［ 11 ］} 利用 Simulink 软件建立空调系统的仿真模型，输入供冷期室外气象参数、建筑逐时负荷，得出空调系统能耗和平均制冷性能系数，对双温冷源温湿度独立控制空调系统及其改进形式的节能效果进行评价。

双温冷源温湿度独立控制空调系统的传统湿度控制方式常采取定送风温度、定风量方式，不能根据湿负荷变工况运行。本文以北京某办公建筑为研究对象，建立双温冷源温湿度独立控制空调系统（以下简称空调系统）。基于传统湿度控制方式，提出 2 种优化控制方式。采用模拟方法，计算比较 3 种湿度控制方式供冷期典型日、供冷期主要设备的耗电量。

2    空调系统模型

2.1   几何模型

以北京某 3 层办公建筑作为研究对象，总建筑面积为 4 365 m ² ，层高 4.5 m ，建筑总高度为 14.5 m ，各层布局基本一致。建筑 1 层平面布置见图 1 。建筑围护结构传热系数见表 1 。办公建筑开放时间为 8 ： 00 — 18 ： 00 。人员密度为 0.1 人 /m ² 。太阳辐射得热量、照明装置数量、设备数量、人员在室率、照明使用率、设备使用率、人体散湿量均在 Energyplus 软件中按照典型办公建筑进行了设定。忽略渗透空气带入的湿量。建筑设计冷负荷为 433.18 kW ，设计湿负荷为 13.9 kW 。室内设计参数：干球温度 26 ℃、相对湿度 55% 、空气含湿量 11.7 g/kg 、湿球温度 19.5 ℃、露点 16.3 ℃。

图 1    建筑 1 层平面布置

表 1    建筑围护结构传热系数 ^{［ 12 ］}

在 Sketch UP 软件中输入外墙、外窗等围护结构的参数建立建筑几何模型（见图 2 ）。建立建筑几何模型后，采用 Energyplus 软件对不同湿度控制方式下的空调系统能耗进行模拟计算。

图 2    建筑几何模型

2.2   空调系统

空调系统见图 3 。室内湿度由低温冷水机组控制，室内温度由高温冷水机组控制。新风机组冷水由低温冷水机组提供，新风经新风机组除湿冷却后送入房间。干式风机盘管冷水由高温冷水机组提供，房间内空气由干式风机盘管冷却。干式风机盘管 27 台，单台额定输入电功率为 61 W 。高温冷水机组 1 台，额定输入电功率为 107 kW ，额定制冷量为 450 kW 。低温冷水机组 1 台，额定输入电功率为 55 kW ，额定制冷量为 150 kW 。冷水泵 1 、 2 各 1 台，额定输入电功率为 37 kW ，额定流量为 262 m ³ /h 。冷却水泵 1 台，额定输入电功率为 22 kW ，额定流量为 180 m ³ /h 。

图 3    空调系统

2.3   主要设备结构

新风机组由过滤器、表冷器、风机组成，室外新风先经过滤器过滤，然后通过表冷器处理后由风机送入房间。干式风机盘管由冷水盘管与风机组成。在 Energyplus 软件中，根据新风机组、干式风机盘管结构建立模型。

3    湿度控制方式

传统控制方式：湿度控制系统（由低温冷水机组、新风机组组成）定送风温度、定风量运行，送风温度为 17 ℃、送风量为 1 500 m ³ /h 。温度控制系统（由高温冷水机组、干式风机盘管组成）定风量运行，额定送风量为 680 m ³ /h ，送风温度随房间冷负荷变化而变化。

本文设定湿度控制系统能够根据湿负荷变工况运行，据此提出两种优化控制方式。

优化控制方式 1 ：湿度控制系统定送风温度、变送风量运行，房间湿负荷通过改变送风量满足。由于湿度控制系统送风量根据房间湿负荷变化而变化，因此需考虑新风量变化对室内空气品质的影响。对于办公建筑，室内人员大多数为静坐状态，因此最小新风量设定为 30 m ³ / （ h ·人 ） ^{［ 13 ］} ，以满足室内空气品质要求。当新风量小于 1 500 m ³ /h 时，湿度控制方式切换为传统控制方式。当新风量大于 1 500 m ³ /h 时，新风量取 30 m ³ / （ h ·人 ） 。温度控制系统定风量运行，额定送风量为 680 m ³ /h ，送风温度随房间冷负荷变化而变化。

优化控制方式 2 ：湿度控制系统定送风量、变送风温度运行，房间湿负荷通过改变送风温度满足。为防止结露和送风温度过低导致人体不舒适 ^{［ 14 ］} ，最低送风温度设定为 17 ℃。当送风温度低于 17 ℃时，控制方式调整为传统控制方式。温度控制系统定风量运行，额定送风量为 680 m ³ /h ，送风温度随房间冷负荷变化而变化。

在 3 种控制方式下，对供冷期典型日（ 6 月 7 日，最高室外干球温度为 36.9 ℃）与供冷期（ 5 月 17 日至 9 月 15 日）的空调系统耗电量进行模拟计算。

4    模拟结果与分析

4.1   典型日

①传统控制方式

传统控制方式空调系统典型日各主要设备耗电量见表 2 。风机与水泵指空调系统中新风机组风机、干式风机盘管风机、冷水泵、冷却水泵。由表 2 可知，传统控制方式空调系统典型日各主要设备总耗电量为 1 284.68 kW · h 。高温冷水机组典型日耗电量占典型日总耗电量的 53.5% ，低温冷水机组典型日耗电量占典型日总耗电量的 35.3% ，风机与水泵典型日耗电量占典型日总耗电量的 11.2% 。对传统控制方式，高温冷水机组典型日耗电量最高，其次是低温冷水机组，风机与水泵典型日耗电量最低。

表 2    传统控制方式空调系统典型日各主要设备耗电量

传统控制方式空调系统典型日逐时耗电量见图 4 。在图 4~6 中，第 1 h 表示［ 8 ： 00 ， 9 ： 00 ） ，第 2 h 表示［ 9 ： 00 ， 10 ： 00 ） ，以此类推。由图 4 可知，空调系统在 8 ： 00 开始运行，房间负荷较大，因此耗电量在运行初期最大。随着运行时间延续，房间温度降低，空调系统耗电量有所下降。随着太阳辐射增强，空调系统耗电量随之增大，在 14 ： 00 — 15 ： 00 达到峰值。之后，随着太阳辐射减弱，空调系统耗电量逐渐降低。

图 4    传统控制方式空调系统典型日逐时耗电量

②优化控制方式 1

优化控制方式 1 空调系统典型日各主要设备耗电量见表 3 。由表 3 可知，优化控制方式 1 空调系统典型日各主要设备总耗电量为 1 184.76 kW · h 。与传统控制方式相比，优化控制方式 1 空调系统典型日总耗电量下降 7.78% 。高温冷水机组典型日耗电量占典型日总耗电量的 57.2% ，低温冷水机组典型日耗电量占典型日总耗电量的 33.6% ，风机与水泵典型日耗电量占典型日总耗电量的 9.2% 。对优化控制方式 1 ，各主要设备的典型日耗电量比例关系与传统控制方式基本一致。

表 3    优化控制方式 1 空调系统典型日各主要设备耗电量

优化控制方式 1 空调系统典型日逐时耗电量见图 5 。由图 4 、 5 可知，优化控制方式 1 的空调系统典型日逐时耗电量变化趋势与传统控制方式基本一致，耗电量峰值水平有所下降，各小时耗电量趋于均衡。

图 5    优化控制方式 1 空调系统典型日逐时耗电量

③优化控制方式 2

优化控制方式 2 空调系统典型日各主要设备耗电量见表 4 。由表 4 可知，优化控制方式 2 空调系统典型日各主要设备总耗电量为 1 199.32 kW · h 。与传统控制方式相比，典型日总耗电量下降 6.64% 。但与优化控制方式 1 比，典型日总耗电量上升 1.23% 。高温冷水机组典型日耗电量占典型日总耗电量的 57.4% ，低温冷水机组典型日耗电量占典型日总耗电量的 30.2% ，风机与水泵典型日耗电量占典型日总耗电量的 12.4% 。对优化控制方式 2 ，各主要设备的典型日耗电量比例关系与传统控制方式基本一致。

表 4    优化控制方式 2 空调系统典型日各主要设备耗电量

优化控制方式 2 空调系统典型日逐时耗电量见图 6 。由图 4 、 6 可知，优化控制方式 2 的空调系统典型日逐时耗电量变化趋势与传统控制方式基本一致，耗电量峰值水平有所下降，各小时耗电量更加趋于均衡。

图 6    优化控制方式 2 空调系统典型日逐时耗电量

④模拟结果对比分析

与传统控制方式相比，优化控制方式 1 、 2 的典型日节电率分别为 7.78% 、 6.64% 。与优化控制方式 1 相比，虽然优化控制方式 2 的节电率有所下降，但各小时耗电量更加趋于均衡。对于 3 种控制方式，高温冷水机组典型日耗电量最高，其次是低温冷水机组，风机与水泵典型日耗电量最低。

4.2   供冷期

①传统控制方式

传统控制方式空调系统供冷期各主要设备耗电量见表 5 。由表 5 可知，传统控制方式空调系统供冷期各主要设备总耗电量为 49 102.8 kW · h 。高温冷水机组供冷期耗电量占供冷期总耗电量的 57.9% ，低温冷水机组供冷期耗电量占供冷期总耗电量的 30.2% ，风机与水泵供冷期耗电量占供冷期总耗电量的 11.9% 。对传统控制方式，高温冷水机组供冷期耗电量最高，其次是低温冷水机组，风机与水泵供冷期耗电量最低。

表 5    传统控制方式空调系统供冷期各主要设备耗电量

②优化控制方式 1

优化控制方式 1 空调系统供冷期各主要设备耗电量见表 6 。由表 6 可知，优化控制方式 1 空调系统供冷期各主要设备总耗电量为 44 155.5 kW · h ，与传统控制方式相比，供冷期总耗电量下降 10.08% 。高温冷水机组供冷期耗电量占供冷期总耗电量的 65.6% ，低温冷水机组供冷期耗电量占供冷期总耗电量的 23.9% ，风机与水泵供冷期耗电量占供冷期总耗电量的 10.5% 。对优化控制方式 1 ，各主要设备的供冷期耗电量比例关系与传统控制方式基本一致。

表 6    优化控制方式 1 空调系统供冷期各主要设备耗电量

③优化控制方式 2

优化控制方式 2 空调系统供冷期各主要设备耗电量见表 7 。由表 7 可知，优化控制方式 2 空调系统供冷期各主要设备总耗电量为 44 774.2 kW · h 。与传统控制方式相比，供冷期总耗电量下降 8.82% 。但与优化控制方式 1 比，供冷期总耗电量上升 1.40% 。高温冷水机组供冷期耗电量占供冷期总耗电量的 63.7% ，低温冷水机组供冷期耗电量占供冷期总耗电量的 22.7% ，风机与水泵供冷期耗电量占供冷期总耗电量的 13.6% 。对优化控制方式 2 ，各主要设备的供冷期耗电量比例关系与传统控制方式基本一致。

表 7    优化控制方式 2 空调系统供冷期各主要设备耗电量

④模拟结果对比分析

与传统控制方式相比，优化控制方式 1 、 2 的供冷期节电率分别为 10.08% 、 8.82% 。对于 3 种控制方式，高温冷水机组供冷期耗电量最高，其次是低温冷水机组，风机与水泵供冷期耗电量最低。

5    结论

①与传统控制方式相比，优化控制方式 1 、 2 的典型日节电率分别为 7.78% 、 6.64% 。与优化控制方式 1 相比，虽然优化控制方式 2 的节电率有所下降，但各小时耗电量更加趋于均衡。

②与传统控制方式相比，优化控制方式 1 、 2 的供冷期节电率分别为 10.08% 、 8.82% 。

③对于 3 种控制方式，高温冷水机组耗电量最高，其次是低温冷水机组，风机与水泵耗电量最低。

参考文献：

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（本文责任编辑：贺明健）

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