高落差多分支管路结构对多联式空调系统能力影响的快速仿真

大型高层建筑所采用的多联式空调系统中,室外机与室内机之间存在高落差、管路结构中存在众多分支,导致室内机能力的衰减。为了提高大型高层建筑中多联式空调系统室内机的能力,需要开发可以快速评估管路分支与落差对于室内机能力影响的仿真软件。本文建立了管路分布参数模型和基于流体网络理论的系统流量分配模型,以准确反映管路内制冷剂的流动特性;建立了室内机换热器分相模型和电子膨胀阀脉冲数快速计算模型,以快速反映室内机的运行状态;开发了分层迭代的求解算法,以提高软件计算的速度。同时采用已有数据进行模型验证,结果表明:各模型的误差均在±12%范围内;常见的多联机结构形式下仿真的计算时间均在1 min范围内。利用仿真软件的算例分析得到:室内机与室外机间的落差每增加20 m,室内机能力衰减2.7%~11.9%;管路中经过的分支个数每增加1个,室内机能力衰减0.4%~9.7%。

空调控制参数用户设定偏好的预测方法

空调器智能化提升的方向,是使平时需要用户设定的控制参数值自动地调整为用户的偏好值。这就需要空调器能够准确预测出用户偏好的设定参数,在实现上则有赖于对用户历史操作数据的学习,但这又超出了空调器单片机的计算能力。本文提出云端学习及本地计算相结合的空调用户偏好的预测方法,将学习用户历史操作数据等复杂的计算任务放到云端服务器,使得对于控制参数的预测不会超过空调器单片机的计算能力。该方法中,云端服务器完成对用户历史数据的预处理和递归式特征消除后,使用梯度提升框架训练数据并得到学习模型;空调器单片机下载由云端生成的多维矩阵,建立对预测值的插值查询规则后即得到本地预测方法。本文在对上述建立的学习算法和预测方法进行验证时,将上海、重庆和广州3个不同地域的城市的用户夏季使用数据(不含8月)作为训练集,8月的数据作为测试集。验证结果表明:用户实际设定温度与预测值的误差在±0.5℃内的占比平均为84%,最高为88%;用户实际设定风速与预测值的误差在±10%内的占比平均为92%,最高为94%。验证结果表明本文提出的云端学习及本地计算相结合的用户偏好的预测方法能够准确地预测用户偏好。

管径缩小后空调器室外换热器的优化设计与试验验证

针对直接缩小翅片管式换热器的管径会导致换热性能降低的问题,提出了一种避免性能因管径缩小而下降的换热器优化设计方法,综合考虑换热器的性能和材料成本,采用引入单位换热能力材料成本确定最优的U管数目和管间距,根据管路沿程制冷剂状态的变化确定不同管段的流路数的方法,对一款7 mm管径改5 mm管径的室外换热器进行了优化设计,并对优化后室外换热器的换热性能进行了试验验证。结果表明,相比于优化前的室外换热器,优化后的室外换热器的材料成本降低33%,额定制冷和额定制热工况下换热能力分别降低了0.7%和0.3%。优化后室外换热器的材料成本大幅降低,换热能力与管径缩小前的换热能力基本一致,表明本文提出的换热器优化设计方法能够满足设计要求。

管排结构不规则的空调器用翅片管换热器性能仿真

空调器基本都采用翅片管换热器,包括管排结构规则和管排结构不规则2类型式。翅片管换热器仿真主要针对管排结构规则的换热器,缺少对管排结构不规则翅片管换热器的仿真研究。本文通过分析不规则管排的结构特点,提出了不规则管排换热器的通用描述方法;建立了翅片管换热器的通用分布参数模型和相应的求解算法,并通过实验验证了该模型的准确性。与实验测试结果相比,选取的4种不同管排结构的换热器在额定制冷和额定制热工况下,换热器仿真预测的换热量和制冷剂压降的最大相对误差分别为1.6%和4.0%,表明能够满足换热器设计的精度要求。

变蒸发温度的多联机节能控制策略

本文提出一种变蒸发温度的多联机节能控制策略,开发该控制策略的关键是确定目标的蒸发温度和控制过渡过程的蒸发温度。通过分析蒸发温度和制冷量的热力学关系得到目标蒸发温度的计算公式;基于空调房间的热平衡,分析制冷量和冷负荷的关系得到过渡过程蒸发温度的控制方法。本文提出了变蒸发温度控制策略,并通过多联机和空调房间的联合仿真进行验证。仿真结果表明,变蒸发温度控制能够使室内温度先快速下降,再在接近设定温度时平滑地减缓速度,最终稳定在设定温度。在典型工况下,本文提出的控制策略能够将室内温度快速稳定在设定温度±0.5℃以内,且与定蒸发温度控制策略相比能效提高40%。