区域供冷系统逐时冷负荷的分析及数值预测.pdf

第 41 卷第 1 期 中南大学学报( 自然科学版) Vol.41 No.1 2010 年 2 月 Journal of Central South University (Science and Technology) Feb. 2010 区域供冷系统逐时冷负荷的分析及数值预测 1, 2 3 2 蒋小强 ，龙惟定 ，李敏 (1. 同济大学 机械工程学院，上海，200092； 2. 广东海洋大学 工程学院，广东 湛江，524025； 3. 同济大学 中德工程学院，上海，200092) 摘 要：为了正确选择区域供冷系统设计负荷并优化其主机运行策略，对某区域供冷系统的逐时实际冷负荷变化 规律及数值预测进行研究。通过对该区域供冷系统冷冻水供回水温度及流量进行实测，得到并分析实际逐时冷负 荷；通过增加输入层数据，建立改进人工神经网络负荷预测模型并对预测值及其误差进行分析。研究结果表明： 区域供冷系统在各负荷区间运行时间分布较均匀；在实测期间，系统在高负荷区间的运行时间所占比例为 17.5%， 最低负荷区间的运行时间所占比例为 13.5%，其他负荷区间运行时间比例为 15%~20%，这与单区域供冷系统负荷 越大则运行时间越短的特点完全不同；并且区域供冷系统连续 24 h 工作，实测日最小运行负荷仅为当日最大实际 负荷的 11.8%，逐时负荷变化范围大，这说明区域供冷系统更应注意机组容量选型和运行策略优化；由经改进人 工神经网络算法得出的负荷预测值与实际值较吻合，其相对误差受用冷区域功能与特点的影响。 关键词：区域供冷系统；冷负荷；人工神经网络；预测 中图分类号：TU831 文献标志码：A 文章编号：1672−7207(2010)01−0357−07 Hourly cooling load analysis and prediction in a district cooling system 1, 2 3 2 JIANG Xiao-qiang , LONG Wei-ding , LI Min (1. School of Machine Engineering, Tongji University, Shanghai 200092, China; 2. School of Engineering, Guangdong Ocean University, Zhanjiang 524025, China; 3. Sino-German School of Applied Sciences, Tongji University, Shanghai 200092, China) Abstract: To determine district cooling system(DCS) design load and optimize their chillers’ operation strategy, the variation law and prediction o