变流量系统中送风温度的能量运用

变流量系统中送风温度的能量运用

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变流量系统中送风温度的能量运用

摘要:

  在以100%室外空气送风的变空气容积系统(VAV)中,当送风温度一定时,房间所需的制冷量与空气的流动情况有关。为了使系统功耗最小化,系统最优的送风温度需要根据制冷负荷、风机功率(SFP)、制冷系数(COP)以及室外空气相对湿度来确定。在现有的送风温度优化理论下,采暖通风空调系统(HVAC)功耗主要取决于送风温度的控制方式、楼房外表面的平均换热系数以及两种室外气候条件。分析表明:控制送风温度使之最优的系统与在恒温系统相比,HAVC的功耗会得到显著的降低。在实际工作中,楼房外表面的最优换热系数大概为零。

关键词:采暖通风系统(HVAC);送风温度;变流量系统(VAV)

1.前言

使用HVAC主要是为了在使用者在健康、室内空气质量(IAQ)以及热力舒适度方面感

到舒适。变空气容积系统(VAV)主要提供满足国家规定的最少量的空气流量来达到健康要求的各项指标和室内空气流量。当有制冷要求时,可以增加空气流动,并且使空气温度低于室内温度来满足人体的热力舒适度。在有VAV控制的空间中,当热负荷增加时空气流动也会随之增加。房间控制器通过测量室内空气温度和送风流动状态来控制室内空气流动。送风流动状态取决于制冷负荷以及制冷空间与送风温度的温差,低温的送风与高温的送风相比,要求较低的流动。送风温度的控制是通过HVAV机组来控制的。

使用VAV控制室内温度有以下原因:Hang et al [1]分析了VAV中的流动控制器,通过 

模拟器与测量仪,他们发现流动控制器可以提供稳定的空气温度,同时提出了设备、空间内表面恒温动力学。Inoue和Mastumoto [2]进行了VAV系统的能量分析,并且与其他系统(比如:双管恒定空气容积系统、双管感应机组)进行了比较。根据Tokyo的气象学数据,VAV系统可以达到最低的制冷负荷和最低的年风机功耗。

许多VAV系统都在恒温系统下工作,返回部分多余气体到HVAC机组,之后送入送风系统(回风)。当室外温度高于排气温度时,可以降低功耗。而对于使用100%室外空气送风的系统[3,4],在需要制冷负荷时,可以提高室内空气质量;在只需要送风时,可以降低功耗。对于使用回风VAV系统,已经进行了很多研究。通常在回风与新风之间压力要保持平衡。这样才能正常工作,而且可以降低功耗。在100%新风送风的VAV系统中,没有回风,所以不需要考虑压力平衡。

在北欧地区,许多办公室和生产场所,是暴露在太阳辐射下而且是绝热的,都有内部热负荷,所以在一年的大部分时间内都需要有制冷负荷。室外温度通常是低于室内温度的,从而将排气返回不会降低功耗。Hittle[6]指出在主要的空气处理机组中,VAV系统都不包括任何制热功能。Hittle可能是指在美国和北欧地区对送风进行加热很普遍的,在北方的气候下,若使用100%的室外新风,对进气加热是很必要的。当室外温度较低时,采用回热机组可以很大程度上降低功耗。

在夜间将建筑物的温度降低,可以降低功耗[7,8]。当室外问低于室内温度时,送风的流动速率会提高。这种现象称为夜间制冷。

由于送风的不同,HVAC机组制冷、制热或驱动风机所使用的功率是不同的。总功率取决于各个部件的性能,比如:风机比功率(SFP)、冷冻机的制冷系数(COP)、回风机组的温度性能。其他影响因素有:内部热负荷、制冷空间节点温度、室外温度和建筑物外表面平均换热系数。当室外温度低于室内温度时,在不改变太阳辐射得热的情况下,通过提高绝热效果来降低换热系数会增加制冷负荷。在较低的室外温度下,降低换热系数会增加制冷负荷;而在较高的室外温度下,降低换热系数会降低制冷负荷。

Zaheer-Uddin 和Zheng [9]的研究表明:在相对湿度较高和使用回风机组的情况下,一个最优的送风温度是存在的。研究并不包括室外热负荷。使用回风系统,增加室外新风送风量[10]可以降低20%的功耗。大多数情况下,北欧地区,当室外温度高于20,相对湿度会低于70%。在冬季如果室外新风的流动速率较大,那较低的相对湿度会是一个问题。Norford et al [11] 使用DOS-2 模拟New Jersey 的一座办公楼。功耗主要是由于送风温度的变化以及在室外温度升高条件下送风的降低。通过改变送风温度,功耗在冬季会降低10%,在夏季会降低10%-12%。Ke et al  [12] 模拟了8种VAV系统的通风控制方式。其中3种方式,送风温度是改变的。这些状态参数是来自Pennsylvania 中南部和美国。他们得到如下结论:送风温度和送风流动状态是HVAC系统空气侧两个最优化控制参数。KE 和MUMMA[13] 模拟了使用回风、用风机驱动的VAV系统,在送风温度变化的情况下的通风效果。他们使用的状态参数来自HAMISBUNG PA 和美国。

而MUTLEWS ET AL [14] 的研究了一些其他方式来降低HVAC系统的功耗:在冷凝盘管上进行旁通控制、启-停时间控制系统。

对于只使用100%室外新风VAV系统,在送风温度对系统的影响方面缺少系统的理论方法。本文主要论述了北欧地区采用以100%室外新风送风VAV系统在考虑节能是的最优送风温度理论,并且分析了节能的潜力,同时在考虑室外环境、内部热负荷以及节能个情况下,对最优换热系数也进行了分析。

通常情况下,送风温度是常年保持不变的或者当室外温度升高时降低送风温度(称为降温方式)。设定送风温度恒定在12℃、14℃、16℃的情况下进行能量计算,并且分别在降温方式下和最优送风温度下进行能量计算。能耗主要用于三个方面:风机用电,热能,制冷用电。热能主要用于HVAC机组或制冷空间内辐射器的散热。

为了寻找一套实际应用中可行的理论和一套节能的方案,设定了一些假设和条件.能耗按每小时的平均温度计算,温度的状态参数来自SWEDEN的两种不同的气候环境.所论述的理论主要基于稳定的状态计算而且不考虑夜间制冷。平等的考虑热能和电能,不考虑二者在经济上的差异。(事实上,在实际应用中,二者的成本是不同的,对环境是影响也不同。)

结论表明:当内部热负荷对计算影响很大时,在控制送风温度使之最优化来降低能耗方面是有很大潜力的。只有当建筑物房间一天24小时在使用时,内部热负荷高于15时,最优换热系数是高于0的;当建筑物只在每天6:00-18:00使用时,内部热负荷高与133。

2.0方式

本节首先论述用来计算HVAC机组和制冷空间内不同设备正常运转所要求的功率。(见图1)在第一节中,建筑物房间被看作是具有同一温度状态,同一流动状态的制冷空间。根据室外环境不同和HVAC机组运行部件是否需要能耗,分为四种不同情况进行论述。考虑功率要求对四种情况分别进行送风温度的最优化设计。之后,论述了多制冷空间送风理论。最后,论述了在能量计算中所采用的状态数据和对送风温度的控制方法。

2.1假设和限定

*假定在制冷空间和空间周围的墙壁中都没有热量储存。当外部温度变化时,计算所得的空间冷、热负荷将会偏大。这并不会影响到最优化设计采用的公式,但是在实际中在是存在热量储存的,而且能耗也是不同的。假设墙壁内表面是完全绝热的。否则,墙壁内表面与制冷空间之间会有热交换,可以将热交换看成内部热负荷的变化,这样所用公式仍然是有效的。如果有夜间制冷时,对于有热量储存的比较大的建筑物也可以用同样的方法对待。从而可以假设状态是稳定的。

   *在能量计算时,对于最大空气流动速率没有限定。如果有最高速率的限定,那么不同的控制方式,制冷空间的舒适度将会不同,此外,也不可以地不同的控制方式进行比较,但是可以降低能耗。

   *假设渗入量为0。如果有渗入,将会影响到制冷空间所需的制冷负荷和制热负荷,因此,渗入量越大,控制系统的年能耗也越大。

   *假定管道是密封的。如果管道存在漏气现象,那么风机功率(SFP)将会风机的额定功率高。当系统运行时,SFP值可以测量出来。假定排气温度等于制冷空间温度,在实际中,制冷空间中是存在温度梯度的,从而排气温度会高于制冷空间节点的温度,这样回热机组的能耗会比理论值大。

   *当排气温度低于室外温度时,回热机组的能量是用来加热空气而不是用来冷却空气的。

   *在实际中,送风风机通常布置在预冷机组的后面。而本文中,为了简化计算,所论述的风机是安装在冷却盘管的后面的。由于风机得热,冷却盘管的出口空气温度会较低。在这种情况下,冷凝机组能耗会增加。

   *在能量计算中,不考虑太阳辐射,即。如果存在太阳辐射,将会影响HVAC机组的能耗,但对各种控制方式的影响趋势都是相同的,差别是微小的。因为不同的系统在太阳得热或内部热负荷之间没有区别,因此,太阳辐射可以看成是内部热负荷的一部分。

   *锅炉效率、冷却器效率都设为1.0

   *假定回热机组的温度效率是恒定的,假定送气流动状态和排气流动状态是相同的。*

假定制冷系数(COP)是恒定的,空气比热容是=,空气密度假

定都是恒定的。密度会影响风机功率,当将密度看成是温度的因变量时,影响大概为*1%。

   *为了简化模型,锅炉中水泵的能耗和回热机组的能耗可以假定为0。风机使用的电能、

制冷耗电以及制热耗电都可以假定是相等的。

2.10不采用最优控制方法

在最优送风温度下,为与其他方法的能耗进行比较,对每种方法的年能耗都进行计算。

这里只考虑两种方法:恒温送风,降温送风(降温方式如图5所示)

   根据图5 显示的送风温度来计算Sturup和Luleå的一年中的能耗。送风温度仅仅取决于室外温度。图5 中两个显著但是降温点为(10,15)和(20,12),使用这两个状态点来计算降温方式的年能耗。对于恒温送风方式设定为12℃、14℃、16℃来进行计算。

2.11 气候条件

计算一年能耗所用的气候数据来自19797年间Luleå(瑞士北部,经度,纬度)和Sturup(瑞士南部,经度,纬度)数据为室外空气每小时的换热系数和相对湿度。在1973-1990年间。1977年平均温度最显著的一年。1977年,Sturup的平均温度最显著的一年。1977年,Sturup的平均温度为7.1℃,Luleå为1.2℃(1961-1990年间平均温度为1.5℃)图6和图8分别为Sturup和Luleå全年日间的平均温度。图7和图9分别显示了Sturup和Luleå在不同的相对湿度下的室外温度。 与温度和湿度的对应点为一小时。1977年当室外在20℃以上,Sturup有32小时相对湿度在70%以上。而Luleå只有两小时在70%以上。如图8,图9所示。

计算结果为HVAC最低能耗下最优送风温度。对于由送风温度决定的HCAV机组功耗。在第二章中已经分情况计算了。同时计算了节能的潜力以及送风温度在实际工作中的影响。

3.1计算过程中采用的数据

输入的数据都是HVAC系统和办公建筑内一个制冷空间中最具代表性的数据。在许多情况下都计算了最优送风温度,输入数据就可以表明计算条件不同,以下数据为计算中采用的数据。

   

3.2  最优送风温度

2.2-2.8节中所使用的公式中,都将负荷看作是常量计算出的最优温度如图19 所示,为了显示当室外温度改变时,送风温度独立与负荷而改变假定通过散热器时没有能量转移,即U=0。温度效率=0.5即为最低点。此时,回热机组没有制热。低于2℃时,回热机组不能提供12.6℃的出口温度。若一旦处于这种状态下,则按第二章所将的第一种情况进行计算。回热是为了加热散热器的出口气体。多空间制冷模式下,当送风流动速率为最小时,有些制冷空间得不到足够的制冷功率。可以采用一些措施来降低风险。当送风温度低于饱和温度时,图10和图11中的两条温度线描述了最优送风温度。其中,较浅的一条为用(35)计算出冷凝能耗。

不同情况下的室外温度可以用图11来表示,可以看出室外温度影响负荷。同时=0.5室外空气在回热机组内被加热到0℃--12℃之间。第二种情况下,室外空气在回热机组内既不被冷却也不被加热,保持12℃--15℃之间(称为自动冷却)第三种情况下,室外空气被冷却到15.2℃--24.8℃之间,第四种情况,室外空气被冷却到饱和温度以下在24.8℃--30℃8之间。

3.3 送风温度决定HVAC机组功率

温度下,HVAC机组的功率显示 

12—16图显示不同情况、不同送风了送风温对的影响,计算输入的数据与图11是一样的,这样可以将图11与图12

—15进行比较。

   在图12中可以看到送风温度为14.4℃时,最小的功率的要求。只有制冷空间处于第二情况下,功率才最小。在11图也可以看到,当室外温度为14℃时的最小功率。

第三种情况下,送风温度为13℃时,最小功率如图13所示,在这种情况下,室外温度为16℃,使用冷凝机组,第三种情况下,送风温度为24℃时,最小功率如图14所示。此时,最小功率仅仅在冷凝前使用。

第四种情况下,送风温度尽可能低时,最小功率如图15所示,此时,室外温度为26℃,最低温度低于饱和温度。

3.4 由风机效率决定的最优送风温度

   假定风机效率为2。图16显示了当风机效率不为2时的最优温度,此时,送风温度相对较小。

3.5 不同空间不同的节点温度

第二章中所有的公式都基于一个统一的空间温度。在实际工作中,这样的模型是不存在的,将几个制冷空间的排气温度取平均值,按公式计算出。将此与最低的相比。结果如图所示,对一个具有两个制冷空间的一个制冷系统进行计算。空间1内的温度为20℃,空间2 的温度为25℃,每个空间的内部热负荷为23。

3.6 两个不同气候条件下由送风温度决定的能耗

在瑞士,通常情况下使用的送风温度控制方法是:当室外问升高时,降低送风温度。另一种控制送风温度的方法为保持全年温度恒定。图10-12显示了1997年一年中Sturup和Luleå两地在不同内部负荷和不同送风温度控制下,日间(6:00—8:00)的能耗。(见2.10)设=13.5,=9平均换热系数为1.5w/(m℃)。对制冷空间的能耗进行计算,在计算中,内部负荷并没有包括在内。

当送风温度恒定在14℃时,最优温度与其他控制方法之间的差距是较大的,如图18所示,最小的差距为11%

在Sturup,如果送风温度可以控制在最优温度并且内部负荷为44,如图19所示,那么没有必要用锅炉对进气加热。需要制热的部件只是回热机组。在Sturup,内部负荷为44最优送风温度下的能耗与温度恒定在12℃温度下的能耗之间的差距大概为8%

在Luleå内部负荷为26根据控制方法不同风机和冷凝机组的总能耗占HVAC机组能耗的10%--14%。如图20所示。

在Luleå,内部负荷为44送风温度控制在最优。内部负荷为44时的能耗与内部负荷为26时的能耗相比,前者的能耗较低。这是由于HVAC机组能耗并不包括由于产生内部负荷的能耗,内部负荷相差18.5,就会导致能耗增加81kwh/(year )。

3.7  不同条件间的倍数关系

图22和图23显示了1977年送风温度最优时,日间(6:00—8:00)在特定情况(见第二章)所发生的频率。在Luleå最优送风温度从来没有低于饱和温度(第四种情况)。

3.8  最优送风温度下的最优平均换热系数

图24和25 显示了Sturup和Luleå节点温度为23℃时的能耗——平均换热系数的函数。在夜间,空间内没有人居住,即,温度为20℃;白天节点温度为23℃。根据瑞士建筑标准,当室内无人时,最小送风量为5l/s,只有室内在12小时以上都人居住时,内部负荷较大时,最优平均换热系数才会大于0。

最优换热系数取决于气候条件、居住者在室内活动的时间以及内部热负荷,计算结果见图26。如果建筑物只在日间(6:00—18:00)使用,只有当Sturup地区的内部负荷高于135,Luleå地区内部负荷高于175时,换热系数才会大于0。换热系数小于0是不合理的,因为实际中无法实现。

3.讨论

目前,控制送风温度使之最优来降低HVAC机组能耗已经成为了一种趋势。如图19所

示。当空间内部负荷为44时,12℃恒温送风与最优温度送风方式相比较,二者的差距是仅为8%。这个区别已经相当小了。尽管这一数据只是在理论上成立,(因为实际中,内部负荷并不是定植)如果内部负荷从44降到26仍比较这两种送风方式,差距将会增到到27%,如图18所示。

   考虑12—15图所示的输入功率,当送风温度低于最优温度时,增大功率所带来的风险是相对较小的。但是较高的温度要求较高的输入功率。

   在8888内部负荷为44HVAC机组的能耗与内部负荷为24时的能耗相比,前者较低。假定负荷的区别仅限于电器设备而不包括人的活动时,当内部负荷增加18.5时,功耗需增加。因此,降低内部负荷会降低HVAC能耗和电器设备的能耗。

   在最优化过程中,不考虑经济方面的因素,假定所有的能耗都认为成本是相等的。如果考虑经济因素,所有的公都必须重新修正。此外,安装功耗和机组规模对HVAC机组上的影响也没有考虑。 

使用回热机组来冷却排气和送风的混合气体。尤其是在温暖的气候条件下,回热可以降低能耗。在分析气候条件时,仅使用了几个小时来分析,因此,节能的潜力999999

在分析气候条件时,当室外温度较高时,相对湿度都较低。因此,不会出现特别高的相对湿度,除非内部湿度特别高。

若用控制空间内的使用面积来取代对温度的控制,那么对此空间以12℃的温度送风,就太低了。在管道系统中安装空气预热装置,可以解决这一问题,但这会影响能量计算。以较低的速率和低于18℃的温度送风,将会引起室内温度较低。安装一台加湿器可以解决这一问题。

如果送风温度被控制在最优,图22和图23表明:送风温度几乎不会低于饱和温度(在Sturup仅为0.3%)为了使控制方法便于应用,不要采用低于饱和温度的送风温度,避免引起能耗剧增的风险。

如图16所示,使用风机计算公式时,系数i取为3(比较接近理论值)不会引起计算节点与最优节点之间的显著差距。考虑图12—15,能耗将会更小一些。

当建筑物包括几个不同节点温度的制冷空间时,使用其中一个空间的节点温度进行计算,结果并不是最优温度。然而,图17表明:所有排气温度作为一个空间的节点温度来计算引起的能耗增加是可以忽略的。

所有的能耗成本都平等的进行考虑。但制冷系数要考虑1kwh风机耗电语1kwh冷凝耗能二者之间的成本关系。第三章中的例子表明,1kwh的风机耗电的成本是1kwh冷凝耗能成本的三倍多。冷凝机的制冷系数随着送风温度和室外温度的变化而变化。变化的幅度取决于采用哪种冷却系统。如果制冷系数的变化很显著,那么优化过程中的公式都需要修正。

图24—26表明:当内部负荷非常高或者一天当中制冷空间的使用时间超过两个小时,考虑能耗的最优换热系数才会大于0。换热系数较高时,能耗会较低,但是会造成较差的热力舒适度,而且当建筑物空间负荷改变时会增加能耗。

为了寻找一个最优的方法来控制温度,需要有关风机、冷凝器、回热机组、内部负荷、空间模式、空间节点温度以及室外温度的数据。目前,HVAC机组的性能参数都是单独控制的。将公式应用到控制方法中以100%室外新风送风的VAV系统的能耗会降低。当一个系统开始运行时,几乎不能控制运行效率。但可以控制送风温度使之最优来降低能耗。因此如果以上提及的性能参数都已知时,所有公式都可以有效的应用于以100%室外新风送风VAV系统。

可以将考虑能耗的送风温度的最优化过程与其他方式综合考虑来降低能耗,而且可以使用一个更长的运行周期。这一点在本文中并没有加以论述,在以后的研究中会考虑。

感谢

感谢Arne Elmroth教授、Anders Svensson教授和Lars Jensen教授的支持;感谢Lilian Johanaaon的独特的见解和拓展工作;感谢 Stephen Burke 提供的数据。本文可能有误,敬请各位读者批评指正。

感谢BFR, SBUF, FöremngenV, Byggrådet (Föreningen för samverkan mellabyggsektornoch högskolorna),的支持和赞助。

  


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