一种基于BP神经网络的太阳能-土壤源热泵复合系统供暖策略仿真

针对太阳能-土壤源热泵复合系统在水箱直接供暖模式下运行,存在热泵机组频繁启停以及供暖负荷分配不合理的问题,提出一种基于BP神经网络的动态供暖策略。以沈阳某建筑为对象,设计太阳能-土壤源热泵复合系统,通过TRNSYS和Matlab软件进行仿真。通过与常规水箱直接供暖策略对比,该策略能在典型供暖日中将机组的启停次数从9次减少为2次,机组COP从3.90提高至4.02。在供暖负荷较大的供暖季中期,平均每天提高机组COP 2.37%。

跨季蓄热多方式可调节供暖系统的模拟分析及可行性研究

针对太阳能跨季蓄热量利用不充分的问题,提出了一种多方式可调节供暖系统模型,利用温差控制原理实现系统供暖方式的自动转换。以乌鲁木齐地区某公共建筑为例,采用TRNSYS动态模拟软件对多方式可调节供暖系统进行了全年运行分析。结果表明:15100 m^(3)的蓄热基坑体积与6040 m^(2)的集热器面积恰好匹配;在非供暖期蓄热基坑内储存的7528.11 GJ热量可承担85.06%的建筑热负荷,剩余的14.94%由电能供给;在相同建筑热负荷的情况下,与传统供暖系统相比,采用多方式可调节供暖系统可节省标准煤256.84 t、天然气211520.09 m^(3);整个采暖期内的平均太阳能保证率可达到73%。