商场过渡季节中央空调冷源系统运行参数优化研究

针对夏热冬暖地区商场过渡季节空调系统运行特点,以广州某商场中央空调冷源系统为研究对象,提出各设备单元的能耗模型,根据空调实际运行数据,利用最小二乘方法对各模型的参数进行辨识,以冷源系统运行设备总能耗最小为目标,探讨基于遗传算法的中央空调冷源系统最佳运行参数值,并将优化的运行参数由动态变量来控制进行实验验证。结果表明:与原运行方式相比,参数优化运行方式下冷源系统节能率为7.07%。

基于混合模型的中央空调冷源系统运行能耗优化

为优化中央空调冷源系统运行能耗,本文分别建立了中央空调冷源系统运行能耗预测灰箱模型和BP神经网络模型,对比分析了灰箱模型与BP神经网络模型的能耗预测性能,并基于K-means聚类算法提出了将灰箱模型和BP神经网络模型相结合的能耗预测混合模型。结合中央空调冷源系统能耗预测混合模型,以模型可控输入变量为优化变量,对中央空调冷源系统进行节能优化。结果表明:对比单独使用灰箱模型或BP神经网络模型,中央空调冷源系统混合模型能耗预测精度提升了27.7%和33.85%。对比冷源系统优化前能耗,优化后的中央空调冷源系统运行能耗平均降低了8.2%。

基于BACnet的空调冷源系统仿真实验台开发及应用研究

分析了当前最常见的空调冷源系统能耗,建立了冷水机组能耗模型,并结合热力学第一、第二定律等理论,建立了空调冷源系统仿真实验台的控制模型,然后将该模型输入到仿真实验台的BACnet系统中,从而设计出空调冷源系统仿真实验台。该仿真实验台功能全面,开放性强,可应用于空调冷源系统优化研究及教学实训。

基于商场中央空调冷源系统运行能效优化

商场随着经济的发展在城市中如雨后春笋般快速发展,但与此同时,商场数量和规模的不断增大,商场中的能源消耗也与日俱增,其中,中央空调的能源消耗占据了总能源消耗的一半以上。于是,根据商场本身的特点,对商场中的中央空调系统的冷源系统进行能效优化,可以为商场节省大量的能源。本文通过结合某商场示例,对现运行情况出现的问题进行分析,并给出合理的优化建议以供参考。

数据中心水冷空调冷源系统的节能运行

空调冷源系统耗电在数据中心总用电量中占比接近一半。本文主要针对现有的数据中心空调冷源系统,通过对水冷系统经济运行模式的研究分析,提出了多种行之有效的节能运行策略,可显著地降低系统运行费用,同时为今后数据中心水冷系统的节能减排起到重要的示范作用。

数据中心集中冷源空调系统设计综述

介绍了数据中心空调系统中集中冷源式空调系统的节能设计要点,包括冷水机组、水泵、冷却塔、蓄冷装置、水系统管路的分类及选型。并根据不同气候条件提出了不同的制冷系统架构的建议。

基于ResNet-GWO的冷源系统节能优化

针对中央空调冷源系统运行能耗高、设备之间高度耦合机理建模困难、参数众多难以随环境变化动态调节的问题,引入智能化算法进行建模优化.以某经过初步节能改造且冷水主机并联运行的地铁站空调冷源系统实测运行数据为基础,结合冷源系统运行原理建立能耗预测残差神经网络(ResNet)模型.采用灰狼优化算法(GWO)对某典型夏季制冷日运行工况进行寻优计算.仿真结果表明,冷源系统ResNet模型在测试集上的平均相对误差、平均绝对误差值分别为1.5485%、2.2394,预测精度高于BP神经网络模型和支持向量回归机模型;优化结果显示,GWO优化后的能耗值相比遗传算法(GA)、粒子群优化(PSO)更低,较实际运行平均节能10.45%,其中冷水主机能耗降低8.14%,而各主机冷冻水供水温度相等时冷机节能率仅为5.37%.因此,基于ResNet-GWO的仿真优化策略可用于实现中央空调冷源系统的高能效运行.

青岛市既有办公建筑冷源系统运行调研分析

基于青岛市5栋既有办公建筑中央空调冷源系统的运行调研及分析,得到既有办公建筑实际运行最大单位面积冷负荷为45~-60 W/m^(2),以螺杆式冷水机组为冷源的冷源系统单位面积平均日能源消耗为0.057 k Wh,其中制冷主机耗电量占比61%。根据实际运行的EER及COP对冷源系统整体能效及制冷主机的能效进行分析,得出制冷主机能效50%的时间里低于厂家标称能效。

空调冷源设备汰旧换新的能效及成本分析

针对旧空调冷源系统更新的评估工作作了一探讨 ,指出空调冷源系统汰旧换新评估工作中的步骤、所使用的方法以及重点所在 ,分析了重新评估所得效益 。

数据中心水冷系统节能运行模式研究与应用

在经济体制改革不断深化的新时代,产业结构也相应得到了全面调整,各行各业信息化程度不断加深,数据中心所发挥的作用随之日渐重要。据近年的统计,空调系统能耗已占据数据中心系统总能耗的40%,做好空调冷源系统节能工作已成为重要问题之一。文章以数据中心水冷系统运行实际情况为依据,分析了制冷主机节能、变工况节能、IDC机房空调设计等各方面优化策略,以期能为同行业人员提供帮助。