智能模糊控制技术在某酒店中央空调工程中的节能应用doc.doc

智能模糊控制技术在某工程中的节能应用 汪秦秦， 陈栋， 康永 （陕西奥升环境工程有限公司 西安 710049） 摘要 本文通过四川达州凤凰国际大酒店中央空调智能模糊控制技术（BKS系统）应用案例，就智能模糊控制技术在中央空调系统中的应用，从项目节能分析、技术应用及实施方案等进行技术方面的介绍，并对项目投资的经济收益等进行分析和探讨，为同类型酒店、宾馆等商业建筑节能应用提供参考和借鉴。 关键词 中央空调节能 建筑节能 模糊控制 BKS 0．引言 中央空调系统随着社会生产力的发展以及人民生活水平的提高已经被广泛应用于工业及民用建筑中。另一方面，中央空调系统需要消耗大量的电能和热能，其能耗占建筑总能耗的50%以上。按照国家标准，中央空调的最大负载能力是按照气温最高、负荷最大的工作环境来设计的，空调设计时预留很大的负载。但是，在实际运行中，系统又往往极少在满负荷条件下运行。据统计，中央空调系统97%时间里面运转负荷是在70%以下，所以实际负荷通常达不到满荷运行（即通常所说的“大马拉小车”）， 特别是在冷量需求较少的情况下，主机负荷量更低；此外，与主机相匹配的冷冻泵、冷却泵不能自动调节负载，几乎长期在100%的负载下运行，造成了电能的极大浪费。目前我国单位建筑面积的空调能耗相当于气候条件接近的发达国家的2~3倍，据不完全统计，截至2006年，我国已安装中央空调的建筑物约有7万栋，其中高级星级酒店约有5000多家，若能全部采用节能技术，预计每年可节电35.7亿千瓦时，节约电费开支27亿元，所以我国酒店空调系统存在相当大的节能空间。因此，对中央空调系统进节能改造是响应国家要求进行节能减排的重要环节之一。 达州市位于我国四川东北部，年平均温度为14.7℃~17.6℃，最高的8月，月平均气温33.1°C，最低的2月份，月平均气温12.5°C，年极端最高温度41.2℃，年极端最低温度-4.5℃，四季温差较大。在这种地理环境和气候条件下，受开机时间变化等多种因素将导致中央空调负荷波动较大，如果仅依靠传统的人工手段对空调系统进行控制和管理，不能实现空调冷量（或热量）的供应随负荷的变化而调节，就会浪费大量能源。尽管空调主机能够根据负荷变化自动随之部分加载或减载，但与冷冻主机相匹配的冷冻泵、冷却泵却不能跟随负荷的变化自动调节负载，始终在100%负载下运行，将会造成能源的很大浪费。 本文通过四川达州凤凰国际大酒店中央空调智能模糊控制技术（BKS系统）应用案例，就智能模糊控制技术在中央空调系统中的应用，从项目节能分析、技术应用及实施方案等进行技术方面的介绍，并对项目投资的经济收益等进行分析和探讨，为同类型酒店、宾馆等商业建筑节能应用提供参考和借鉴。 1. BKS智能模糊控制系统原理 中央空调系统是一个多变量的、复杂的、时变的系统，其过程要素之间存在着严重的非线性、大滞后及强耦合关系。对这样的系统，无论用经典的PID控制，还是现代控制理论的各种算法，都很难实现较好的控制效果。 模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的计算机智能控制，尤其适合于中央空调这样复杂的、非线性的和时变性系统的控制。基于模糊控制的变频调速可以实现中央空调水系统真正意义上的变温差、变压差、变流量运行，使控制系统具有高度的跟随性和应变能力，可根据对被控动态过程特征的识别，自适应地调整运行参数，以获得最佳的控制效果。图1示出了BKS智能模糊控制系统原理框图。 图1 BKS智能模糊控制系统原理框图 图1中所示的模糊控制器由模糊化接口、数据库、规则库、推理机、解模糊接口等构成。它的输入变量都选用受控变量，它们能够比较准确的反映受控过程中输出变量的动态特性。对于BKS系列中央空调节能控制系统而言，受控变量是系统的供回水温度、流量及压差等。模糊控制的核心是用自然语言来描述被控制系统，利用模糊规则推理对系统的粗略知识进行类似人脑的知识处理，实现对复杂系统的优化控制。在控制过程中，以语言描述人类知识，并把它表示成模糊规则或关系，通过推理、利用知识库，把某些知识与过程状态结合起来，构成一套自寻优的模糊控制策略。 当中央空调系统负荷变化造成空调主机及其水系统偏离最佳工况时，模糊控制器根据数据采集得到各种运行参数值，如系统供回水温度、供回水压差、流量及环境温度等，经推理运算后输出优化的控制参数值，对系统运行参数进行动态调整，确保主机在任何负荷条件下，都有一个优化的运行环境，始终处于最佳运行工况，从而保持效率（COP）最高、能耗最低，实现主机节能10%～30%。 2. 项目实施方案 2.1．工程项目概况 达州凤凰国际大酒店是一座大型五星级酒店，位于四川省达州市凤凰大道，楼高38层，有各类客房198间，建筑面积约57200m2，是达州市标志性建筑之一。根据当地能