基于预测的复合地源热泵系统控制方法实现

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1、基于预测的复合地源热泵系统控制方法实现张文松，王学文（华中科技大学环境科学与工程学院，湖北武汉430074）摘要：在冬冷夏热且夏季冷负荷远大于冬季热负荷的地区常采用带有冷却塔的复合式地源热泵系统，其控制策略存在极大的优化空间。文章提出了直接比较冷却塔和与土壤换热器相连的板式换热器的出口温度的控制方法，并通过人工神经网络预测板式换热器机组侧的出口水温来实现此控制方法。通过FLUENT软件建立复合式地源热泵系统动态数值模型，获取建立神经网络的数据，采用3层BP网络，建立了多个预测板式换热器机组侧出口温度的

2、模型.研究结果表明，采用神经网络可以准确实现此预测，绝对误差不超过0.4℃。关键词：地源热泵；土壤换热器；板式换热器；人工神经网路；预测模型中图分类号：文献标识码：AStudyonpredictivecontrolofhybridgroundsourceheatpumpsystemZhangWensong，WangXuewen(SchoolofEnvironmentScienceandEngineering,HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan4

3、30074，China)Abstract:Hybridgroundsourceheatpumpsystemsareappliedinareaswherethecoolingloadismuchlargerthanheatingload.Hugefreedomexistsinthecontrolmethods.Anewcontrolstrategyisproposed,thatis,tocomparewatertemperaturesexitingthecoolingtowerandplateheate

4、xchanger(PHE)coupledwithgroundheatexchanger(GHE)directly.However,onlyoneofthetwotemperaturescanbemeasuredtimelysoartificialneuralnetwork(ANN)isintroducedtopredictthecoolingwatertemperatureatoutletofPHE.Adynamicnumericalsimulationofhybridgroundsourceheat

5、pumpsystembasedonFLUENTisemployedtogeneratethemonitoringdatawhicharethenusedtotrainandtestANNmodels.ResultsshowthatANNcanbeusedtopredictthewatertemperatureatoutletofthePHEexactlywiththeabsoluteerrorlessthan0.4℃.Keywords:hybridgroundsourceheatpump；ground

6、heatexchanger；plateheatexchanger；artificialneuralnetwork；predictive0前言地源热泵系统具有效能高，污染低的特点，因此在世界范围内得到了广泛的应用[1]。在冬冷夏热且夏季冷负荷远大于冬季热负荷的地区，常采用带辅助散热设备的复合式地源热泵系统，在保证全年热平衡的同时减少钻井所需的初投资和占地面积[2]。在复合式地源热泵系统中，常采用冷却塔与土壤换热器并联的形式（图1）,通过有选择性地运行土壤换热器或冷却塔来保持地下土壤的全年热平衡。Step

7、henP.Kavanaugh[3]提出一套复合式地源热泵的设计方法，并计算了冷却塔全年的运行时间，以保证土壤热平衡。但在满足全年土壤热平衡的前提下，在某一时刻运行土壤换热器还是冷却塔的选择存在着极大的自由度。CenkYavuzturk[4]对复合式地源热泵系统的控制策略进行了详细的研究，但主要研究对象是土壤换热器与冷却塔串联的系统，对并联系统没有太多探讨。图1复合式地源热泵系统结构图图2建筑逐时负荷图Fig.1SchematicdiagramoftheHGCHPsystemFig.2Annualhou

8、rlybuildingload本研究以热泵机组的瞬时效能系数为优化目标，通过比较与土壤换热器相连的板式换热器机组侧和冷却塔的出口水温，来决定某一时刻是运行土壤换热器还是冷却塔，以获得最低的机组进水温度，从而降低机组功耗。土壤换热器的出口水温在系统刚启动的一段时间内上升较快，因此为避免频繁切换，本研究比较土壤换热器启动运行半个小时后的板式换热器机组侧出口水温与冷却塔的出口水温。但这两个出口水温中通常只有一个可以被实时测量，这就必须依赖一个可靠的数学模型，以